阿里安失败原因分析

1980年5月23日,欧空局发射第二枚阿里安火箭失败后,法国国家空间研究中心和欧空局联合组成6个工作组;调查故障发生的原因。6月16日两组织在位于库鲁发射场对面的萨卢岛以南5公里处的水里打捞回了火箭第一级的发动机及其他部件,并在维尔隆工厂作了鉴定。 6月23日一家“日报”发出的火箭新闻和一家对外广播均称火箭失败的原因找到了,主要是发射场的问题,特别是火箭与发射架之间     

基于XML的飞行仿真气动力模型存储格式

飞行仿真获取气动力/力矩的传统方法主要是将气动力模型硬编码在仿真程序进行求解。由于气动力模型和求解程序耦合,一旦修正或更换气动力模型,需要花费大量代价来重新构建仿真过程,无法满足现代飞行器仿真的需求。根据气动力模型树形结构的特点,提出了气动力模型树的概念并基于XML语言的特点设计了一种模型存储格式（MBX）来存储气动力模型树。MBX存储格式不仅提高了飞行仿真系统更换和修正气动力模型的效率,而且提高了气动力/力矩解算的通用性,使得气动力/力矩的求解能够被标准化。MBX存储格式作为气动力模型交换标准不仅能把不同部门交换气动力模型的时间从几周/人缩短至几天/人,也能加快气动力模型逼近飞机真实气动特性的进程。     

稀薄效应对可倾瓦动压气体轴承性能的影响

以微型三可倾瓦动压气体轴承为研究对象,采用连续模型、一阶滑移模型和WU新滑移模型速度边界条件,建立考虑稀薄效应的滑移修正雷诺方程。结合牛顿迭代法和有限差分法求解修正雷诺方程,计算考虑稀薄效应的三可倾瓦动压气体轴承各瓦块压力分布和承载力。计算结果表明:三可倾瓦动压气体轴承偏心率越大,转速越大,压缩系数越大,轴承承载力越大;考虑稀薄效应后,计算出的可倾瓦动压气体轴承承载力明显下降,且随着克努森数的增大,WU新滑移模型计算得到的承载力明显低于一阶滑移模型。     

轨道快速机动期间的姿态鲁棒稳定控制方法研究

根据挠性充液航天器刚液柔强耦合、变参数及模型不确定的特点,研究了一种神经网络输出变结构控制算法.根据该算法提出了轨道快速机动卜的姿态控制方案,设计了控制系统并对干扰力矩、模型不确定性等工况进行了仿真.仿真结果表明在发动机干扰力矩和模型不确定情况下.系统能够快速稳定到要求的精度.所设计的系统具有较强的鲁棒性,能够抑制挠性附件振动和液体晃动的影响.     

极地科考小型无人飞行器

针对小型无人飞行器在极地科考中的抗风扰动问题,通过神经网络改进卡尔曼滤波算法,提高小型无人飞行器对环境的适应性.基于小型无人飞行器自身状态信息与误差信息,在线调整系统的量测噪声和估计参数,提高信息融合精度;利用矢量域方法构建轨迹跟踪控制算法,基于目标航迹在线调整航向,提高小型无人飞行器在顺风、逆风、转弯的飞行品质和压航线精度.经过大量的仿真试验、实际飞行试验验证了方法的有效性,改进的卡尔曼滤波算法可以提供长时高精度信息,小型无人飞行器可以在野外6级风源扰动的情况下,实现稳定飞行,平均误差不超过10m.小型无人飞行器在南极实地科考中得到成功应用.     

基于虚拟目标的导弹越肩发射初制导轨迹优化

摘要： 对具有攻角约束的空空导弹越肩发射轨迹优化问题做出研究.针对空空导弹越肩发射初制导段拐弯问题,设计了基于虚拟目标的程序指令. 基于最优控制的思想,利用高斯伪谱法求解最优程序指令,并根据所得指令的特点提出了三段式指令计算方法.在此基础上,比较了不同空域、速度以及虚拟目标位置条件对程序指令的影响.同时基于预测控制的思想,对程序指令进行在线修正,提高了导引指令的鲁棒性.三通道仿真结果表明,指令可以使导弹快速转弯并在转弯完成时指向虚拟目标.     

气动量仪锥度管内流场对浮标稳定性分析

从绕流问题入手,通过流场分析研究发现气流自下而上经过浮标后会引发尾部紊流和涡旋。随着涡旋移动脱落,湍动流场就会呈现脉动压力以交变形式作用于浮标两侧,引发浮标左右摇摆,示数不稳。进一步在浮标尾部设计增加不同长度和角度的导向面,通过对尾部流场引流来降低尾部旋涡的影响;同时增强引流导向区局部气阻提高浮标的工作稳定性。研究发现:当导向面长度增大至2 mm时,浮标与锥度管道内壁气流刚度增强,浮标偏转角由$\mathrm{8}°$降低至$\mathrm{0.5}°$。当导向面角度超过$\mathrm{10}°$时,受科恩达效应的影响,浮标出现相对低压区,偏转角超过$\mathrm{15}°$。      

基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法

针对室外自主移动机器人因感知信息缺失或异常波动造成的定位失败或偏差过大的问题,设计了一种基于置信度的自适应Kalman滤波定位方法。该方法根据置信距离和置信度函数计算局部滤波器的置信度,并将其进行加权运算后作为全局滤波器的自适应因子,以得到更为准确的位姿估计。采用D—S证据理论对全局位姿进行评价,并给出单一传感器失效时的组合方案。试验结果验证了方法的有效性和鲁棒性,能满足实际定位的需要。     

一种基于谱域-空域组合特征支持向量机的高光谱图像分类算法

针对高光谱图像分类问题,提出了一种基于支持向量机的利用组合特征对高光谱图像进行分类的算法,组合特征综合了高光谱图像的光谱域和空域信息。针对图像的高维数据特性,利用最大噪声分量方法进行特征提取,对得到的主分量图像,采用虚拟维数估计算法来确定需要保留的主分量数目,并用数学形态学操作用保留的主分量图像中提取目标的形态信息。根据得到的空域特征并结合原始光谱域特征,构造用于分类的组合特征矢量。而且采用了支持向量机,利用了其支持小样本、效率高的优点。高光谱数据实验表明,本文提出的方法和单独使用谱域或空域信息进行分类相比,具有一定的优越性。