捷联惯导系统圆锥误差分析

捷联惯导系统由于数学平台隔离作用的不完善,当运载体沿机体坐标轴存在同频率的角振动和线振动时,角振动引起的整流效应将在姿态更新计算中产生圆锥误差,角振动和线振动引起的整流效应将在速度计算中产生划桨误差,在位置计算中产生涡卷误差。文中详细分析了圆锥误差产生机理,针对某型飞机装备 SIGMA50 GPS/SINS 组合导航系统对底座安装的精度要求,分析了安装误差、陀螺频带不够宽、姿态更新率过低对姿态精度的影响,并对维护捷联惯导系统提出建议。     

基于智能变距拉杆的旋翼平衡实时调整方法

旋翼不平衡是造成直升机振动的重要原因,而传统旋翼平衡调整是一种定期维护方法,耗时长且无法长时间保持维护后的振动水平。本文研制了一套基于智能变距拉杆的旋翼平衡实时调整（In flight tuning,IFT）系统,可以根据计算机发出的数字指令控制智能变距拉杆长度实现桨叶变距输入,进而完成旋翼动平衡调整。试验发现智能变距拉杆杆端位移量对旋翼转频振动分量的影响呈线性规律,由此确定拉杆调整系数矩阵。当获取旋翼不平衡振动信息后,根据相位选择相应拉杆作为调整器,根据振幅在调整矢量方向投影的大小关系设计了调整策略,得到拉杆完成平衡调整所需的位移量。通过旋翼塔试验验证了该方法的有效性,结果表明该方法可以在直升机飞行过程中实时降低旋翼振动水平,有效提高了旋翼动平衡调整效率。     

通用航空短途运输运行安全管理思路探究

<正>近年来,通用航空短途运输作为国家拓展通用航空领域的新兴业务,逐渐成为现代化交通运输体系的重要部分,有效地解决了老百姓便捷出行“最后一公里”的问题,为区域经济转型带来了新的活力。然而,随着通用航空运营业务的快速增长,安全形势也越发严峻和复杂,飞行事故和征候多发,传统安全风险和新型安全风险不断叠加累积,     

捷联惯导系统中确保全姿态测量的软故障检测和隔离

本文探讨了最多有两个捷联陀螺发生软故障时的故障检测和隔离方法，给出了由奇偶向量确定的软故障χ＾２检验法，详细推导了两个陀螺都发生软故障时的极大似然故障隔离判决函数的计算公式，归纳出了对故障陀螺的隔离搜索算法。仿真结果表明，即使故障量与漂移一样微小，该法仍能准确检测并隔离出故障陀螺。     

捷联惯导系统内杆臂补偿方法及试验验证

在实际捷联惯组中,三只加速度计的比力测量对应于不同的点位置,如果直接作为捷联惯导算法的输入,角运动条件下会引起导航误差。对于加速度计非正交安装情形,在常规静态标定模型基础上,推导了考虑内杆臂效应后的动态标定模型。以导航速度为观测量,建立了加计组合内杆臂补偿的一般模型方程。针对激光捷联惯性组合,设计了简便的试验方法用于辨识内杆臂参数,高强度的摇摆试验表明内杆臂补偿有效地提高了导航精度,速度误差降低达77%以上。       

捷联惯导/星敏感器组合系统的在轨自标定方法研究

研究了捷联惯导/星敏感器组合系统中对陀螺仪和星敏感器进行在轨自标定的方法。分析捷联惯导系统和星敏感器的误差源,对陀螺仪随机漂移和星敏感器安装误差进行建模并列入系统状态,建立系统状态方程;利用捷联惯导输出的载体位置、姿态与星敏感器输出的姿态矩阵来构造量测,建立量测方程。设计卡尔曼滤波算法,经过滤波计算获得陀螺仪随机常值漂移和星敏感器安装误差的估计值,从而实现组合系统的在轨自标定。仿真结果表明,基于卡尔曼滤波的在轨自标定方法能够标定出85%以上的陀螺仪随机常值漂移和95%以上的星敏感器安装误差。     

锁相环频率合成器（ADF4106）的应用

ADF4106是AD公司生产的最高工作频率可达6．0GHz的锁相环路频率合成器，可以广泛运用于无线宽带、各种仪器仪表和接收机、发射机的本振。介绍了锁相环频率合成器的特征，叙述了应用情况。     

基于融合伽马变换全卷积神经网络的火星地貌分割方法

为了让火星巡视器在有限的寿命内能获得更多的科学产出,需要提高巡视器在火星表面的自主通过能力,而火星表面地貌类型是评估巡视器可通过性的重要信息。因此,提出了融合伽马变换的全卷积神经网络(FCN)火星表面地貌分割算法。首先,考虑对巡视器通过性的影响,确认地貌分类的类型,基于好奇号拍摄的火星地表图像Mars32K数据库,构建地貌分割数据集;其次,使用自适应伽马变换(AGT)对灰度单一的火星图像进行预处理,减弱了光照等因素干扰;最后,利用数据集训练一个FCN,以实现对火星表面地貌的分割预测。仿真结果表明:网络测试准确率达到83.03%,地形分割预测结果可靠,验证了方法的可行性。     

大小叶片压气机级的计算与实验校验

为了考察用于压气机设计的三维计算软件的准确性,对一个低速大尺寸的单级大小叶片轴流压气机进行了计算与流动测量,基于可压缩流动,并在流动细节的层次上全面地考察了计算程序的准确性。结果表明:所用的计算程序对压气机设计点的计算较为准确,流量和压比的准确度可达1%,但对失速裕度的预估能力不足。计算程序对于内部流动细节,尤其是二次流动的模拟不够好,当压气机工作于非设计工况时,这些流动细节计算的不准确会导致整体性能上较大的偏差。     

GPU平台上的叶轮机械CFD加速计算

通过数据并行的方式对一个成熟的叶轮机多块网格气动计算程序(MAP)进行了并行化处理,利用计算统一设备架构(CUDA)技术实现了在图形处理单元(GPU)上的并行计算.保留了原程序中的2阶空间迎风格式和隐式时间离散格式,并采用了隐式迭代对线性系统进行求解.经过2个叶轮机械算例的测试,与在传统的中央处理器(CPU)上运行的原程序相比,在计算结果完全一致的前提下,单GPU的计算速度最高可达单CPU计算速度的8.89倍,与四核并行的CPU计算相比可以得到2.39倍的加速.