基于FBG传感器的固体火箭发动机结构健康监测技术

讨论光纤布拉格光栅(FBG)传感技术用于固体火箭发动机结构应变场、温度场和损伤状况健康监测的可行性。分析了利用FBG传感器组成固体火箭发动机结构健康监测系统的关键技术问题,包括光纤传感器的工艺集成,光纤传感网络的最优化布置,分布式传感器信号的解耦与处理等,并给出一些研究结论和初步解决方案。基于FBG传感器的健康监测系统在固体火箭发动机领域显示了良好的应用前景。     

地外巡视探测无人系统自主感知与操控技术发展综述

地外天体探测是空间科学与技术创新的重要途径,是当前和未来航天领域的发展重点之一.地外天体表面巡视探测是拓展探测广度和深度的有效途径.未来月球、火星探测任务对表面探测范围和探测效率的需求明显提高,探测范围从公里级扩展到百公里级以上,移动时速从百米级提高到公里级以上,要求地外巡视探测器具有更强的地外环境适应能力和探测效率.决定地外巡视探测能力的关键因素之一是自主环境感知与操控能力,本文面向我国未来深空探测重大工程任务需求,对地外巡视探测无人系统的自主感知与操控技术发展现状及趋势进行总结分析.     

离心式过载加速度计检测装置

介绍了一种对过载加速度计进行性能检测的装置,此装置能提供高精度的标准加速度,并对过载加速度计的输出信号进行采集。文中详述了装置构成及数据采集部分的设计方法。     

多个MEMS惯性姿态模块同时标定方法研究

针对MEMS 惯性姿态模块的应用需求, 根据已有的MEMS 三轴加速度计和 三轴陀螺仪的零偏、标度因子和非正交等误差及其随温度的变化模型, 设计了多个 MEMS 惯性姿态模块误差同时标定的方法,该方法可实现多个模块传感器数据的同步采 集,在常温下可对多个MEMS 惯性姿态模块的非正交误差进行批量标定,在全温度范围 内同时标定多个模块的温度漂移误差。试验表明,该方法校正了MEMS 惯性传感器的非 正交误差和温度漂移误差,提高了MEMS 惯性传感器的精度,同时提高了标定的效率, 减少了标定成本,有利于工程实现。     

四元数最小均方误差算法及其在波束形成中的应用

 作为多维信号处理的一个重要工具,四元数代数已在各个领域有所应用。对四元数最小均方误差(QMMSE)算法进行了研究,首先推导了四元数实数形式的最小均方误差(QRMMSE)算法,进一步推导了四元数复数形式的最小均方误差(QCMMSE)算法,并且分析了两种算法的区别和计算量。最后将QMMSE算法应用到机载简化矢量传感器阵列的波束形成中,与复数长矢量最小均方误差(LVMMSE)算法相比较,QCMMSE算法的性能有所提高,计算量有所减少。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。     

三维机翼结冰模拟

针对机翼结冰问题,利用欧拉法求解空气水滴两相流流场,通过Fluent软件用户自定义函数功能编程求解三维机翼表面水滴局部收集系数以及结冰情况.在计算中.将水溢流方向沿机翼弦向和展向分解,以此对Messinger结冰热力学模型进行改进,使之更符合三维情况,并在此基础上进行三维传质传热分析;修正传统的二维表面对流换热系数求解...     

转子叶片径向受限的“冲击-气膜出流”冷却结构流动与换热

为揭示转子叶片径向受限的"冲击-气膜出流"冷却结构流动换热规律,以某型双层壁叶片肋化分割形成的冷却单元为研究对象,通过数值模拟的方式,对冲击雷诺数Rej,旋转数Ro,无因次温比(Tw-Tf)/Tw等参数变化下流场和换热特性变化规律展开研究。结果表明:在哥氏力和离心力作用下,受限空间内存在射流偏转、径向二次流动以及二次冲击等现象;流动的径向受限可抑制射流偏转,强化冲击换热;相同的旋转数Ro下,逆转向冲击(叶背区)换热努赛尔数Nu比顺转向冲击(叶盆区)高8%。在研究的参数范围内,数值模拟和试验结果说明径向受限周向出流结构能有效的抑制旋转对换热的削弱。     

基于射频敏感器的卫星三轴姿态确定方法研究

带有大型网状展开天线的同步轨道移动通信卫星,一般通过卫星本体的姿态控制间接保障星上通信天线的指向精度,难以避免天线因自身安装、变形、挠性振动等引起的指向误差.提出直接利用射频敏感器测量的信标信号误差确定卫星三轴姿态,并计算天线保持目标指向所需三轴姿态角偏差,通过卫星姿态控制系统实时或离线姿态修正以保证天线指向精度.利用数学仿真方式验证算法正确性和有效性.     

基于模糊聚类非负矩阵分解的软件缺陷预测

为了进一步提高对不平衡软件缺陷数据的预测精度,提出了一种基于模糊聚类非负矩阵分解的缺陷预测方法。该方法首先选取最近邻算法作为不平衡缺陷数据预测的基分类器,然后将非负矩阵分解算法引入软件缺陷预测领域,并提出利用模糊聚类初始化非负矩阵分解算法的思路。该方法一方面解决了最近邻算法处理多属性缺陷数据时计算量大导致性能降低的问题,另一方面克服了非负矩阵分解的随机初始化导致结果陷入局部最优的不足,提高了不平衡软件缺陷数据的预测精度。最后通过两组算例验证了方法的有效性。     

高光谱图像融合最佳波段选择方法

针对高光谱图像高数据维给图像处理带来的困难和影响,本文构造了高光谱图像融合的最佳波段选择新模型-联合偏度-峰度指数(Joint Skewness-Kurtosis figure,JSKF)模型,利用JSKF指数进行自适应子空间的分解和波段选择,降低高光谱数据维数;并将选择出的最佳波段组合进行了融合,实验结果表明,该方法所选择的波段信息差异较大、互补特征明显,融合后图像包含的信息量丰富,效果优于传统的自适应波段选择方法和主成分分析累计贡献率方法.