测控中的星载计算机快速切换

针对低轨卫星长期管理与测控中的星载计算机所需要的切换、维护的测控时间相对较长的问题,在分析原有主、备星载计算机的时间比对方法的基础上,直接针对备机建立新的时间同步模型,并进行公式推导和理论误差分析;然后建立新的测控事件调度模型,实现时间同步数据与主备机一致性数据的同时注入,优化工作流程,并有效缩短测控时间;最后编写新的遥控作业,在测控中进行实践.应用结果表明,采用新方法可以在一个测控圈次内完成在轨星载计算机的切换与维护,MTTR(Mean Time To Repair,平均恢复时间)小于8 min,时间同步精度优于1 ms,所需测控圈次相对于原方法减少83％以上,适用于在轨卫星长期管理与测控.     

基于层次评估理论的弹道导弹末段突防制导律研究

针对弹道导弹末段突防问题,应用层次性能评估体系,对弹道导弹末段典型突防制导律进行对比分析.并通过对弹道导弹制导精度、弹道导弹最大过载、弹道飞行时间和反导导弹脱靶量以及它们的均值、均方差的重要性和需求性分析,合理设置评估体系的指标及其权值,应用随机仿真分析方法,对比仿真经典比例导引、修正比例导引和变结构比例导引三种突防制导律的性能.仿真结果证明,层次评估理论可以用于弹道导弹末段突防制导律的评估及优选.     

增韧树脂基碳纤维复合材料结构无损检测技术研究

在复合材料结构件制造过程中,缺陷无损检测(NDT)和质量无损评价(NDE)是必不可少的环节,并已经融入复合材料从研究到最终装机的全过程。     

跨、超声速吸附式压气机平面叶栅试验

对跨、超声速吸附式压气机平面叶栅进行了试验研究,试验针对若干抽气位置、抽气量和流动条件不同的叶栅工作状态进行,结果表明:一般在通道激波后、附面层分离前抽气对控制叶片附面层在逆压力梯度区的发展、抑制分离、降低叶栅损失、升叶栅气动性能有较明显的效果;在跨声速叶栅中,抽气量大于某个时抽气才能起到减小损失、改善性能的作用.      

接触问题形状优化的边界元法及其工程应用

提出一种用边界元法对平面弹性接触问题进行形状优化的设计分析方法。讨论了平面接触问题形状优化中设计变量的选取、形状描述的方法以及目标函数和约束条件的确定,进行了灵敏度和形状优化的算例考核,并对航空发动机枞树形榫头／榫槽进行了形状优化设计的应用分析。     

深化改革建立物保体系

国防工程科研物资供应具有品种多,用量少,性能高,随机性和时间紧等特点。在市场经济条件下,解决科研任务物资需求与市场经济矛盾的思路是深化改革建立物资保证体系。     

用于助推段目标自动捕获跟踪和助推结束定位的小型地基红外传感器

本文介绍一种叫作GBATS(Ground-Based acquisition and trackingsystem)的小型、地基红外角度跟踪系统。GBATS设计来被动地对感兴趣的助推目标进行二维角度跟踪。当目标发射时,GBATS自动地完成目标捕获、跟踪和助推结束(熄火)时间及位置的确定。多目标捕获、目标模糊处理,以及任意地雷达介入是GBATS的特点。这篇文章介绍系统和分系统的所有的硬件和软件部分。对白沙靶场发射的目标的试验结果以及未来的计划也给以讨论。     

发动机故障诊断主状态量模型的数学模型

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。     

发动机故障诊断主状态量模型合理解的选择

主状态量模型是基于发动机故障方程的发动机故障诊断的一种十分有效的方法,它在发动机故障诊断上的成功应用已为大量实例所证实。发动机故障诊断主状态量模型的一个技术关键就是合理解的选择问题。本文给出了选择合理解的基本原则。这些原则可以有效地提高合理解选择的确定性和故障诊断的故障分辨率。对于JT9D发动机的大量故障实例利用主状态量模型(加权最小二乘法)进行了检验。故障诊断的成功率达90%以上,并且得到了许多有用的信息,文中给出了24个实例的故障诊断结果以及故障趋势分析的典型例子。     

榫头/榫槽接触问题边界元分析

本文用增量理论建立了二维弹性接触问题的边界元法方程,讨论了求解接触问题过程中的一些具体做法。文中分别对盘/片组件的燕尾型与枞树型榫头与榫槽的接触应力作了数值分析。与有限元及光弹试验结果对比表明,边界元法的结果是令人满意的。