低压CMOS折叠共源共栅混频器的设计

基于SMIC 0.18μmCMOS工艺,采用一种折叠共源共栅结构,设计实现了一种低压CMOS折叠共源共栅混频器,解决了传统Gilbert混频器中跨导级与开关级堆叠带来的高电源电压问题,以及在跨导级的高跨导、高线性与开关级的低噪声间进行折衷设计的难题.该混频器核心电路尺寸为165μm×75μm,当射频信号、本振信号和中频信号分别为1575.42MHz、1570MHz和5.42MHz时,仿真表明:该混频器转换增益( G_C )为15dB,双边带噪声系数为12.5dB,输入三阶截断点为-0.4dBm,在1.2V的电源电压条件下,功耗为3.8mW,可用于航空航天领域的电子系统中.      

姿态四元数相关问题

介绍了四元数计算中的相关问题,包括四元数与方向余弦阵之间的转换、四元数运动方程、求解四元数运动方程时积分步长的选取和高动态应用中非互易误差的补偿,此外还介绍了对偶四元数的发展。     

基于铸件热应力及变形的人工神经网络和遗传算法优化方法

将神经网络与遗传算法相结合,以有限元分析得到的样本集合作为教师样本,通过神经网络的训练建立设计参数与控制目标的非线性映射关系,并以此代替后续的有限元分析,获得遗传算法求解优化问题迭代中所需的目标函数近似值。以Al-4.5%Cu应力框为例,在分析铸件热应力及变形机理的基础上,对应力杆的高度、宽度和粗细杆截面比、浇注温度、界面换热系数和砂型的预热温度6个参数进行优化,从而有效地控制铸件内部的热应力及变形。优化结果表明:此方法在较少的有限元计算情况下即可获得较好的优化解,与初始设计相比,弯曲变形和热应力分别降低了58.5%和40.6%。     

航空武器作战效能的算法

在介绍航空武器作战效能概念的基础上,提出了计算航空武器作战效能的算法,建立了数学模型,并且依此模型给出了计算实例,结果证明其计算结果与试验结果一致,因而该方法有效。     

面向航空试验的分布式仿真与测控系统研究

介绍了分布式仿真与测控环境的基本特点与发展过程,着重分析了当前广泛采用的分布交互仿真(DIS)标准和高层体系结构(HLA)标准,最后,结合航空领域的需求,提出应用示范系统,并指出该项技术在航空业的应用前景。     

基于自适应不对称高斯基函数网络的可靠飞行跟踪控制

针对歼击机操纵面结构故障,提出了一种基于自适应不对称高斯基函数网络（AGBFN）的可靠跟踪控制方案。该方案的特点是在传统的线性控制器的基础上,引入基于自适应AGBFN的自适应控制器,用于在线补偿由于建模误差、外扰、以及操纵面卡死或损伤所造成的影响,并且采用控制隔离技术来处理执行机构的饱和问题。完全自适应AGBFN采用不对称高斯基函数,并且可以在线更新网络所有参数,克服了传统RBF网络对称性约束,提高了网络的适应性和学习能力,从而保证歼击机的操纵品质,且输出较好地跟踪参考模型输出。飞行仿真结果表明,文中采用的控制方法使飞机在正常状态和故障状态下均可获得满意的控制效果。     

含表面缺口复合材料层压板的屈曲破坏

通过实验研究和理论分析探讨了含表面缺口复合材料层压板的屈曲破坏。采用电测和声发射技术对层压板的受压力学行为进行观测和分析。作为比较,对无缺口层压板也进行了压缩试验,尽管2种层压板试样随载荷增加到一定值时都会发生屈曲,但它们的破坏过程仍有着显著的差别。利用层压板刚度减少技术推导了含表面缺口复合材料层压板的临界应力表达式。理论预测结果和试验结果能够较好地吻合。     

基于神经网络预测模型的歼击机结构故障检测方法

提出了一种基于预测神经网络的歼击机结构故障检测新方法 ,与传统的基于模型的非线性系统的故障检测方法相比 ,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障检测实时性好等优点。给出了基于预测神经网络的故障检测方案 ,以及多步直接预测算法和阈值选取原则 ,最后以某型歼击机为例进行了仿真验证 ,仿真结果表明本方法能有效地检测出歼击机的各种结构故障。     

球形气囊的超高速撞击损伤特性试验与仿真研究

低成本、可自主展开的气球卫星是未来卫星技术的应用方向之一,而日益增多的空间碎片是低轨航天器,包括气球卫星所面临的主要威胁之一。为满足气球卫星的生存力分析以及在轨被撞击产生空间碎片的评估需求,开展球形气囊超高速撞击试验与仿真研究,获得了不同材质气囊的撞击损伤特性,并初步揭示弹丸贯穿球形气囊过程的破坏细节以及碎片云团特性,可为空间碎片撞击气球卫星的碎片化特征分析提供支撑。     

A novel virtual material layer model for predicting natural frequencies of composite bolted joints

A novel virtual material layer model based on the fractal theory was proposed to predict the natural frequencies of carbon fiber reinforced plastic composite bolted joints. Rough contact surfaces of composite bolted joints are modeled with this new proposed approach. Numerical and experimental modal analyses were conducted to validate the effectiveness of the proposed model. A good consistence is noted between the numerical and experimental results. To demonstrate the necessity of accurately modeling the rough contact surfaces in the prediction of natural frequencies, virtual material layer model was compared with the widely used traditional model based on the Master-Slave contact algorithm and experiments, respectively. Results show that the proposed model has a better agreement with experiments than the widely used traditional model (the prediction accuracy is raised by 8.77% when the pre-tightening torque is 0.5 N∙m). Real contact area ratio A* of three different virtual material layers were calculated. Value of A* were discussed with dimensionless load P*, fractal dimension D and fractal roughness G. This work provides a new efficient way for accurately modeling the rough contact surfaces and predicting the natural frequencies of composite bolted joints, which can be used to help engineers in the dynamic design of composite materials.