温度场中柔性臂超谐共振及复杂运动分析

通过Garlerkin方法建立了考虑阻尼、材料非线性、温度变化和轴向激励的柔性臂系统动力学微分方程.分析了系统存在同、异宿轨道及周期轨道的充分必要条件,通过Hamilton函数得到了对应的参数方程表达式.根据非线性振动的多尺度法,得到了系统在3次超谐共振情况下的一次近似解及其定常解,揭示了系统内各参数之间的关系.对得到的微分方程进行数值计算,分析柔性臂系统参数对纵向振动响应曲线的影响.结果表明,材料非线性和温度变化对系统纵向振动的影响不可忽略;在一定参数条件下,系统有发生复杂非线性运动的可能.为了有效的控制柔性臂的振动,应合理选取系统的物理参数,避免其处于混沌运动状态.     

低速大迎角下机腹双弯涵道空气动力性质研究

研究了机腹双弯涵道在低速大迎角下的气动特性.通过试验得出:随出马赫数的增加,机腹双弯涵道出截面的总压恢复系数不断下降,紊流度、稳态周向畸变指数和综合畸变指数均上升.出马赫数为0.38时,进气道出总压信号的功率谱在243Hz处存在峰值,内通道发生了局部流动分离.相对于地面抽吸状态,该涵道在低速大迎角状态下具有较高的总压恢复系数,缺点是综合畸变指数偏大.     

基于枝切截断的高质量相位解缠算法

针对传统枝切截断相位解缠算法受残差检测理论缺陷的影响,不能实现对相位完全正确解缠,在总结枝切截断法和质量图导向法的基础上,提出一种新的相位解缠算法。在残差检测理论的基础上,使用一种新的表征相位质量的可靠性导向图指导放置枝切阻断线,对低质量相位的界定使用一种自适应阈值的方法使残差检测达到最优,提高了相位解缠的质量。对于一些背景噪声严重的情况,调制度预处理的方法提高了相位解缠的鲁棒性。实验结果表明,该算法能自动避开相位不连续区域,得到较高质量的相位解缠结果。     

地球同步轨道高压太阳电池阵充放电效应研究

地球同步轨道(GEO)高压太阳电池阵表面静电放电(ESD)引起二次放电可能导致太阳电池阵永久性短路损坏。文章主要针对GEO高压太阳电池阵充放电效应问题,重点分析了高压太阳电池阵表面ESD和二次放电产生的物理过程,并利用负高压偏置方法开展了GEO高压太阳电池阵表面ESD和二次放电地面模拟试验。试验验证了反转电位梯度电场是导致GEO高压太阳电池阵表面产生ESD的触发因素之一,同时得到了GaAs高压太阳电池阵样品表面产生ESD和二次放电的电压阈值。     

一种用于解决粒子滤波粒子退化现象的重要性重采样算法的研究

粒子滤波通过蒙特卡罗模拟来实现递推贝叶斯估计,在非线性非高斯系统中体现出良好的特性;但粒子滤波存在粒子退化现象的缺陷,针对这一问题,提出一种新的重采样算法,即分区重采样算法,其主要思想是根据多项式重采样与分层重采样算法的特点,把随机数区间划分成若干个区,每个区内的随机数任意排列,而区与区之间按升序排列。与目前常用的其他重采样算法相比,该方法提高了粒子滤波的平均性能,仿真实验验证了该算法的有效性和实用性。     

日地系统CRTBP模型下飞行器编队的阈值控制

针对深空探测中具有一般性的圆形限制性三体(CRTBP)模型,进行主从飞行器编队建模。将控制器设计转化为一类线性矩阵不等式问题,并权衡编队系统对燃耗、精度的要求以及推进器的推力范围,设计阈值控制方案。仿真实例参考NASA预研任务,给出编队机动和保持的控制过程,表明基于所述控制方案,编队系统满足性能指标要求。     

图象序列中机动目标的形心跟踪

从边检测边跟踪的角度探讨了图象序列中机动目标的形心跟踪问题,深入分析了强高斯噪声背景下目标形心估计的统计性质及用于形心估计的图象预处理方法。指出经典的图象二值化变换分割后作形心估计的方法面临着估计偏差和方差的矛盾,提出了用自适应交互三模型(ATIMM)跟踪图象序列中机动目标的方法,同时发现在了解目标形状的条件下,空间匹配滤波,二值变换点集聚类和 ATIMM三者的结合对图象序列中的机动目标具有最好的跟踪性能。     

衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.      

系统辨识在导弹建模中的应用

引入系统辨识的方法 ,确保当原始气动参数表内存在“突跳点”时 ,仍可以较为精确地得到导弹弹体三通道线性化模型。论述了这种方法的可行性、以及具体实现的步骤 ,最后给出仿真框图、仿真结果以及辨识误差的统计特性。结果表明 ,建模精度可以满足工程设计要求。     

基于CMAC神经网络的BTT导弹模型跟踪控制

提出一种ＢＴＴ导弹模型跟踪控制系统的参考模型设计新方法。在此基础上,设计了一种非线性模型跟踪控制律,并将ＣＭＡＣ神经网络用于ＢＴＴ导弹系统的鲁棒自适应模型跟踪控制,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。该方法适合于控制导弹作全空域飞行。仿真结果进一步验证了该方法的正确与有效。