卫星优化热设计方法

试图把最优化技术应用于卫星工程的热设计中,提出一种优化热设计的方法,并以14个节点模型作为实例进行了计算分析,采用Hooke-Jeeves 的直接搜索法得到了满意的结果。初步编制的计算机程序,可作为卫星热设计方案计算的基础。     

辅助平面法评定平面对平面倾斜度误差的数学模型

提出一种评定平面对平面倾斜度误差的新算法。该算法是通过确定辅助测量平面，在不含原理误差的条件下，快速、准确地确定符合其定义的倾斜度误差值。     

视觉跟踪坐标测量系统数学建模

提出了一种基于光学测头成像的单相机视觉跟踪坐标测量系统。该系统中引入了一个转动平台带动相机运动,使相机光轴始终对准运动的光学测头中某一个光点,保证光学测头成像在畸变比较小的像面中心附近。给出了系统的组成结构,通过空间变换和光学成像原理建立了系统的非线性跟踪测量数学模型,给出了利用Newton非线性迭代算法求解跟踪方程的具体算法,通过实验验证了所建立的模型和求解方法的正确性。最后,分析了转动角度误差对测量结果的影响。     

以激光束为基准测量工作台直线运动误差的原理探讨

提出一种以两束激光为基准测量工作台直线运动误差(五个自由度)的方法,并根据刚体运动学的基本原理导出了相应的数学模型。所获得的误差计算公式形式简单,计算方便,适用于实时、现场运动精度测量及补偿。     

“毒刺“地空导弹的位标器仿真

对采用圆锥扫描体制的红外制导导弹——美国“毒刺”(Stinger)地空导弹的位标器进行了比较细致的研究,通过分析其制导机理和信号模式,建立相关的位标器仿真数学模型,在计算机上进行了数字仿真,并对仿真结果进行初步探讨。     

浅析航材承修商多维度管理

在深航近年来使用的承修商管理模式的基础上,通过实践不断修正,新增可视化质量评估平台,使深航的承修商管理形成一个完整的闭环监控,本文对这一可视化质量评估模型进行了详细介绍,以期为业内航材承修商管理工作提供参考。     

地面飞行模拟器动力学建模与应用研究

地面飞行模拟器的训练效果主要取决于动力学建模的逼真度和满足正常/特殊情况飞行任务的程度。首先,分析了影响飞机动力学特性和飞行员操作各个因素的相互关系,旨在从任务飞行、故障飞行和特殊环境条件飞行三方面拓展地面飞行模拟器的模拟能力;其次,进行了飞机空中编队、方向舵故障、雨中飞行以及非线性起落架减振支柱的仿真。研究结果表明,拓展地面飞行模拟器的应用范围是实际飞行的需要且技术可行,关注细节的部件建模更是提高地面飞行模拟器逼真度和可信度的关键。     

不同运行模式下跑道容量评估技术研究

跑道容量的大小是机场能否进行高效率运行的一个关键因素,准确评估出跑道的理论容量对机场的实际运行有着至关重要的作用.对单跑道的理论容量进行建模,在单跑道的基础上研究了近距跑道与远距跑道的不同运行模式下的跑道容量数学模型,根据相关机场具体的数据对模型进行验证,并用SIMMOD PLUS仿真软件对机场的场面实际运行情况进行仿真,通过计算出的跑道理论容量与仿真出的空侧容量对比,结果表明机场跑道理论容量计算模型具有较好的实用性.     

带执行装置的压气机系统建模及仿真

针对压气机主动稳定控制对模型的要求,以Moore-Greitzer模型为基础,首先将模型进行空间离散化,用平均分布在压气机周向环面的离散位置点来描述流量扰动,建立了反映压气机周向动态特性的多维状态空间模型;其次以喷气装置作为主动稳定控制系统的执行装置,通过分析加入喷气装置后对流动区域产生的质量和动量影响,同时考虑气流从喷气装置出口到压气机起始平面存在的时间滞后,建立了带执行装置的压气机系统动态模型.以某压气机为例,对压气机失速行为及喷气状态下对失速的抑制作用进行仿真,结果表明:所建立的模型可以反映压气机旋转失速动态过程,通过控制喷气流量能拓展压气机的稳定工作范围,有效抑制压气机失速,模型可用于压气机主动稳定控制系统分析与设计.      

基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制

航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。