飞控-飞机低阶等效系统的在线辨识

以飞控—飞机低阶等效系统为背景，采用Taylor展开法研究了带纯延迟环节的二阶系统的在线辨识。采取了对低信息点进行抛弃，变步数起动等算法对传统的最小二乘法加以改进，大大减少了辨识过程中产生的误差，更适合于实时辨识。实际应用结果表明：该方法可以有效地对具有时变特性的带纯延迟的非线性系统加以辨识，辨识结果满足工程要求。     

基于塔形形态算法的SAR图像相干斑抑制

提出将塔形形态算法用于抑制SAR图像中相干斑处理，为减少塔形处理中由于下采样造成的信息损失，从并行处理的角度出发，对塔形形态滤波器提出了改进，将下采样中的各子图同时进行形态滤波处理，在上采样中将各子图合并。经分析和处理表明这两种算法用于SAR图像滤波都能有效地去除相干斑噪声。与塔形形态滤波、Lee滤波器算法比较，采用并行算法处理后图像的各项指标有明显的改善。     

液压材料试验机的误差分析及调修（1）

叙述了液压材料试验机的结构、工作原理及各种参数变化对误差的影响和提高准确调整的方法，以及同轴度引起的试验误差。     

降落伞附加质量与开伞动载

主要符号标识As为伞衣名义面积;CA为降落伞充气过程中的阻力特征;（CA）s为伞衣完全胀满时的阻力特征;（CA）w为回收物的阻力特征;Cs为以面积As为参考面积的阻力系数;Cst为充气过程中以伞衣投影面积πr2为参考面积的阻力系数;（CA）0为伞衣...     

SINS任意失准角无奇异快速传递对准

针对战术级捷联惯导系统(SINS)任意失准角下的快速传递对准,提出一种直接姿态矩阵线性矩阵卡尔曼滤波的传递对准算法。首先,利用姿态矩阵描述姿态,将传统大、小失准角条件下的强非线性、线性滤波对准问题统一转化为一个线性滤波问题;然后,采用矩阵形式卡尔曼滤波对状态进行估计,得到一种线性矩阵滤波对准算法,可以在任意失准角、无初值条件下完成对准;最后,推导姿态矩阵正交约束条件下滤波算法的最优实现。仿真结果表明,算法适用于任意失准角下的传递对准,在摇摆运动下,可以在10 s内完成快速传递对准,水平精度达到0.02°(误差均方根)以内,航向精度达到0.03°(误差均方根)以内。     

基于最小二乘法的热试验温度数据预测

航天器真空热试验中,温度数据的正确判读及预测十分困难,又十分重要。文章针对典型的太阳电池板试件建立了热模型,使用热分析中常见的有限差分法建立离散方程,通过最小二乘法拟合其系数,以预测下一个测控周期各个测量点的温度,并提出了滑动窗口修正的方法。基于某型号电池板试验数据对热模型的预测精度进行了验证和误差分析,最后对通过测点温度逆向预测加热功率的应用进行了讨论。     

新型锆钛合金的动态拉伸力学性能与微观断裂机制试验研究

采用直接撞击式Hopkinson拉杆装置对新型锆钛合金材料在动态冲击载荷作用下的力学性能进行了试验研究,得到了典型动态拉伸真应力-真应变曲线。试验结果表明,在室温、应变率为800~4000s-1的情况下,材料的动态强度（包含屈服强度σ_0.2、抗拉强度σ_b）、失稳应变、伸长率以及应变能密度均随应变率的增大而增大。采用扫描电子显微镜（SEM）对试件断口进行分析,研究了合金材料在不同应变率状态下的失效断裂特征。结果发现,随应变率的增大,材料的断裂方式由准解理断裂变为韧性断裂。     

应用圆盘工装谐振实现高量级随机振动

针对高量级随机振动试验提出了一种利用工装谐振原理在振动台上实现高量级振动的试验方法。首先在理论上分析振动台系统的圆盘工装的振动特性,利用谐振原理设计了结构响应放大装置,并在理论上分析了该装置的结构响应放大的可行性,最后应用该装置成功完成了伺服机构高量级步进随机振动试验,验证了其在高量级随机振动试验中的有效性。     

运载火箭轨迹预测制导方法研究

针对运载火箭入轨多约束需求,提出一种将迭代制导与数值积分相结合的轨迹预测制导方法,该方法计算量较小、适合箭上实时计算,能够同时满足终端姿态约束和轨道参数约束要求。探讨提高轨迹预测制导算法收敛性和实时性的工程实现方法,并分别给出解决方案;通过数学仿真算例验证了该方法的性能,结果分析表明该算法具有较高的制导精度,在增加终端姿态约束而其它条件不变的情况下,算法很好地满足了各项终端指标要求,同时增加的推进剂消耗在可接受范围内。     

CGF系统中多级智能决策实现方法

对于计算机生成兵力系统中上级指挥员决策模型的建模采用了一种基于似然比的方法;而对于下级指挥员的决策模型的建模采用了一种基于模糊逻辑的方法.基于似然比的方法能够有效完成信息融合,从而给出合理的决策结论.基于模糊逻辑的方法所得到的决策输出充分考虑到了指挥员个人的性格、经验以及战场的具体环境,并且这些决策输出将作为上级指挥员决策模型的信息来源.这些方法在计算机生成兵力系统舰艇兵力设计中的应用表明它们能够有效的完成多级智能决策模型的建模.