三棱柱尺度比对尾流场的影响

应用粒子成像测速技术(Particle Image Velocimetry,PIV)对不同柱体截面尺度比H (H=3.8、1.9、1.2、0.9、0.7)的三棱柱在雷诺数Re=500条件下的尾流场进行定量测量。对尾流场进行定常和非定常分析,同时结合本征正交分解法和时间空间关联法,研究尺度比H对尾流场相干结构以及尾流场中涡街稳定运输区和涡街流向运输速率的影响。研究发现,三棱柱尺度比H的减小对尾流宽度、尾涡形成长度都有明显的促进作用,但旋涡脱落变慢,非定常性变弱。分析各阶模态对湍动能的贡献,发现随着尺度比H的减小,高阶模态湍动能占比之和有所增加。这就导致尾流场愈加不稳定,涡街稳定运输区域、涡街流向输运速率均减小。同时尾流宽度增大,尾流场阻力系数CD增大。     

基于威胁评估和扩展Voronoi图的战术飞行轨迹规划方法

针对目前各种基于Voronoi图的路径规划方法在威胁处理过程中存在的问题,提出了一种基于威胁评估和扩展Voronoi图的战术飞行轨迹规划方法。建立了基于贝叶斯网络和模糊逻辑的威胁源威胁度和路径威胁度评估模型,在此基础上建立包括路径威胁度和燃油在内的最优路径代价计算模型。结合扩展Voronoi图的路径生成方法以及Dijkstra路径规划算法,得到了从飞行起点到目标点的能够适应战场态势变化的最小代价路径。最后利用κ-Trajectory路径圆滑算法,得到了与所规划路径等长的圆滑可飞的最优路径。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

温度对涡轴发动机起动性能影响的试验研究

为研究装直升机后的涡轴发动机的地面起动性能,开展了不同环境温度、冷/热态条件下的发动机地面起动试验,分析了温度对起动时间和排气温度峰值的影响。结果表明,随着环境温度的增加,冷态起动时间先降后增,热态起动时间、冷/热态起动排气温度峰值均呈线性增加。环境温度0℃以下时,随温度的降低冷/热态起动性能差异逐渐增大,滑油导致的转子阻力矩升高是低温冷态起动时间长的主要原因。利用试验结果,建立了冷/热态起动时间、排气温度峰值随环境温度变化的模型,并应用于实际飞行时的起动监控。     

航天器刚性太阳翼在轨一维展开时间近似算法

针对航天器总体方案设计阶段迭代数值仿真太阳翼在轨展开时间计算复杂问题,以航天器刚性基板一维展开太阳翼为研究对象,将太阳翼的在轨展开运动简化为单自由度的刚性运动。利用动-势能守恒原理,推导了太阳翼在轨展开时间的理论公式。根据实际工程参数对太阳翼展开时间的理论公式进行了简化、拟合,建立了太阳翼展开时间的近似算法。近似算法解析计算的太阳翼在轨展开时间与数值仿真计算结果比对表明:相对误差小于10%,可以满足工程要求。用该近似算法,可在航天器总体方案设计阶段较为简单地计算并合理提出太阳翼在轨展开时间指标。     

"嫦娥四号"载荷通信管理的时间片模式方案

针对"嫦娥四号"巡视器有效载荷电控箱系统RS422总线通信的特殊性,在分析目前RS422总线通信技术现状以及存在问题的基础上,提出了一种基于RS422时间片管理机制的通信模式,初步满足了"嫦娥四号"巡视器有效载荷RS422总线通信的时间响应要求,保证了数据传输的有序、有效性。该通信模式是单片机RS422总线通信架构的新尝试,实践证明其能够满足系统要求,可以应用推广。     

基于直觉模糊贝叶斯网络的HUD系统多阶段任务可靠性分析

针对国产平视显示系统（HUD）部分功能模块底层可靠性数据积累不足、难以支撑可靠性分析的问题，提出基于直觉模糊贝叶斯网络（IFBN）的平视显示系统多阶段任务可靠性分析方法。首先，研究基于贝叶斯网络的多阶段任务系统（PMS）模型构建方法，并综合考虑可能的共因失效（CCF）影响；其次，研究基于直觉模糊理论的模糊事件失效数据评估方法，提出适用于航电设备的模糊区间划分方法及直觉模糊数与失效数据的转换算法，并采用基于Tω算子的直觉模糊数聚合算法，降低模糊累计；最后，以某型平视显示系统为例进行多阶段任务可靠性计算。所提方法为系统底层失效数据模糊情况下的可靠性分析问题提供支持。     

基于LSTM的TTE网络速率约束流量预测

时间触发以太网（TTE）中的速率约束（RC）流量为事件触发流量，在RC流量动态调度的应用场景下，若能预测未来短时间内数条RC流量到达交换节点的序列，使交换节点提前进行调度决策，以减小RC流量时延，提高网络吞吐量。对RC流量到达序列预测问题进行了研究，建立了RC流量的到达序列模型，提出了基于长短期记忆网络（LSTM）算法的RC流量预测算法。利用OMNET++工具进行TTE网络仿真，得到多组混合关键性配置下RC流量的传输数据；以此作为输入样本对预测算法进行训练和测试。实验结果显示，LSTM算法在RC流量预测问题的准确率达到了70%以上。通过对比实验说明所提算法适用于RC流量预测场景。      

无刷直流电机的模型预测与反演控制

为提高永磁无刷直流电机的控制精度、负载工作能力和响应速度，分析了电机的电气特性与机械特性，建立了连续时间系统下状态空间形式的电机模型，得到了电机转角、转速受控变化的规律;在离散时间控制系统中，采用了状态转移模型预测和估计系统误差，根据电机转动规律反演控制指令，提出了一种基于模型预测与反演，对电机转速、转角进行独立/联合控制的方法;在考虑工程实际应用中电机存在参数、测量等误差的情况下，与PID控制、滑模控制方法进行了负载情况下典型工况的对比仿真。仿真表明:所设计的控制器具有较好的控制精度、响应速度和鲁棒性。     

基于多特征融合的航天器锂电池健康评估技术

传统的航天器蓄电池可靠性试验按照最大放电深度进行定额充放电，所构建的失效模型用于支撑航天器总体可靠性设计，不能用于在轨锂离子蓄电池健康评估任务；航天器在蓄电池遥测的采样率、精度、样本量方面无法与民用领域相比，基于高采样、大样本的民用蓄电池健康估计方法也不适用于在轨锂离子蓄电池健康评估。针对该问题，从在轨航天器蓄电池数据特性出发，挖掘在轨状态下所能提取的退化特征，并采用多特征综合评价方法，设计了一种基于多特征融合的在轨锂离子蓄电池健康评估方法，实现了在轨蓄电池放电内阻、同放电深度下的终端电压、恒压充电时间3项退化特征融合的健康量化评估，应用于某型号卫星的在轨监测与健康评估，具有良好的工程实用性，可作为国内航天器健康评估技术的参考。     

基于EMD的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法

为了抑制微机械电子系统（MEMS）陀螺仪的随机漂移，基于经验模态分解（EMD）和模态集合选择标准，结合时间序列建模滤波法，提出了一种改进的MEMS陀螺仪随机漂移分析方法。首先，通过EMD将MEMS陀螺仪原始数据分解为多个本征模态函数（IMF），利用模态集合选择标准将IMF分为噪声IMF、噪声与信号混合IMF和信号IMF三类；然后，对混合IMF进行重构、时间序列建模及自适应卡尔曼滤波（AKF）；最后，将3类信号重构，实现MEMS陀螺仪信号去噪。实验表明:所提方法有更好的去噪效果和实时性，提高了MEMS陀螺仪的使用精度。