卫星不足情况下低成本MEMS-INS/GPS伪松组合导航

为了解决GPS可观测卫星不足情况下低成本微电子机械-惯性导航系统/全球定位系统（MEMS-INS/GPS）组合导航精度维持问题,提出基于灰色模型和自适应卡尔曼滤波的MEMS-INS/GPS伪松组合导航方法。以MEMS-INS/GPS松组合导航模式为框架,建立了伪松组合导航系统的状态空间模型。基于MEMS-INS/GPS的历史观测数据,使用灰色模型对MEMSINS/GPS观测差值进行预测,称为系统伪观测量。当GPS可观测卫星充分时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波对MEMS-INS/GPS进行松组合导航;当GPS可观测卫星不足时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波依据系统伪观测量,将MEMS-INS/GPS进行伪松组合导航。以车载低成本MEMSINS/GPS组合导航系统为例进行仿真和实验验证,结果表明：当GPS可观测卫星不足时,传统的MEMS-INS/GPS松组合导航精度迅速下降并发散,而MEMS-INS/GPS伪松组合导航精度与GPS正常工作时的导航精度相差不大,维持了较高精度的导航状态。     

星敏感器慢变误差校准方法研究

对星敏感器慢变误差(LFE)校准方法进行了研究。根据星敏LFE主要是源于周期性的空间热环境变化的机理,将星敏的LFE作为周期信号,用傅里叶级数表述。用最小二乘法估算陀螺常值漂移中的周期量,再由常值漂移估计辨识出星敏LFE的参数,确定LFE傅里叶级数中正弦和余弦函数的振幅。根据傅里叶级数形式的LFE模型和估得的LFE参数,模拟产生LFE的表达式,对星敏的输出进行补偿校正。给出了星敏LFE的辨识过程。研究表明:星敏LFE补偿后,改善了姿态估计精度和陀螺常值漂移估计准确度,显著提高姿态确定系统的性能。     

平台自标定技术综述

误差标定及补偿是提高惯性系统实用精度的重要手段,尤其是平台使用前一次通电过程中的自主标定,由于排除了多次通电不重复性误差,更显示出十分理想的补偿效果。另外,平台自主标定摆脱了地面设备及其操作过程,包括能实现自主对准,对载体的机动性有重大意义。对目前的自标定技术进行了总结,主要对自标定中的标定模型、标定位置选择和参数辨识方法进行了分析,分析了自标定技术的研究重点和难点,展望了自标定技术的研究前景,指出了一种新的自标定技术研究方向——连续自标定方法。     

光纤陀螺平台稳定回路设计与实验研究

为解决气浮、液浮陀螺平台系统通电使用寿命和参数稳定期短等突出问题,提出了利     

BAG-ZD改性铝基复合燃料固体推进剂的力学性能研究

固体推进剂中的铝粉会在其燃烧表面发生团聚凝结,从而导致推进剂燃烧不充分、能量释放效率不理想,并且团聚形成的大颗粒铝凝团还会对固体火箭发动机的绝热层和喷管造成严重的冲刷烧蚀,进而引起导弹武器的空中爆炸、解体等严重后果.为解决铝粉在固体推进剂中应用存在的燃烧效率低、能量释放效率不理想等问题,常采用含氟化合物对铝粉进行表面包...     

污泥活性炭的制备及其吸附水中亚甲基蓝的性能研究

以污水处理厂废弃污泥为原料,采用ZnCl₂活化法制备污泥活性炭。污泥活性炭的制备条件为：固液比为1∶1,活化时间为40 min,活化温度为550℃。制备的污泥活性炭孔隙结构发达,形状多呈管状,排列较有序,以中孔为主。在pH为11、活性炭投加量为5 g/L、吸附时间150 min时,亚甲基蓝的去除率可达99.19%。吸附准二级动力学方程和Langmuir等温方程较好地拟合了污泥活性炭吸附亚甲基蓝的过程。经过3次回收利用,污泥活性炭对亚甲基蓝的去除率仍可达到72.4%。     

一株高活力纤维素酶产生菌-黑曲霉No.5.1产酶条件研究

以黑曲霉突变株No.5.1为实验材料,采用液体深层发酵方法,对其所产纤维素酶进行了研究。结果表明在产酶培养基为(W/V):纤维素粉3%、硝酸钾3%、聚乙二醇0.1%、初始pH为6.0的条件下,液体发酵最佳培养条件为:250 mL三角瓶装25 mL培养基、接种种龄为1 d的种子培养液2.5 mL、在32℃培养5 d,这将为纤维素酶液体发酵的工业化生产和应用提供参考依据。     

拉压不同模量凹腔陶瓷导流块动力固有模态特性研究

为了研究拉压不同模量(以下简称双模量)凹腔陶瓷导流块的动力特性,将陶瓷导流块等效成一根双模量材料简支Euler梁,从而得出凹腔火焰稳定器在双模量材料下的振动情况,保证该结构在高温状态下稳定。以双模量简支Euler梁为研究对象,通过二次开发,实现了Ansys平台分析具有该类材料属性结构动力特性的功能。将得到的前三阶固有频率与文献中推得的频率计算公式所得的固有频率进行了分析对比,得到的误差除了第一阶外都大于5%,发现文献所得结果有缺陷。将得到的各阶频率及振型曲线与已知的经典弹性理论的频率与振型曲线进行对比,说明材料的双模量属性对固有频率的影响很大,对振型曲线并没有影响。通过振型及材料属性分布图能直观地观察到材料的拉压区域,说明材料的拉压区域不能仅分为两个区域,振型阶次越高分区也越复杂。     

自愈合聚合物复合材料的研究进展

介绍了模仿人体自愈合生理机能的聚合物复合材料的研究进程,探讨了自愈合聚合物复合材料应用比较多的微胶囊、液芯纤维、仿人体毛细血管丛的自愈合模型与原理,展望了自愈合聚合物材料的应用前景。     

铝锌镁钪合金铸锭均匀化和基于BP神经网络的铸锭均匀化性能预测

采用硬度、电导率测量和X射线物相分析技术研究了铝锌镁钪合金铸锭均匀化处理过程中组织和性能的变化规律,结果表明,铸态合金过饱和程度高,合金电导率较低而硬度较高;铸锭均匀化处理过程中,随均匀化温度升高,T相先大量析出后逐渐回溶入固溶体基体,基体固溶度先降后升,合金电导率先升后降,合金硬度则先降后升,更高温度均匀化,晶粒粗化,硬度又下降。在此基础上,运用Matlab神经网络工具箱进行BP神经网络设计,采用改进的BP网络Levenberg-Marquardt算法对权值和阈值进行训练,建立了铝锌镁钪合金均匀化工艺参数到性能预测的BP神经网络模型。实验验证结果表明,该模型计算值与实验值吻合精度高,泛化检测点电导率相对误差≤±0.23%,硬度相对误差≤±1.90%,可有效预测和分析均匀化工艺对铝锌镁钪合金性能的影响,为优化均匀化工艺、降低试验成本提供一种新方法。