脉冲推力器输出性能的影响因素

为了在脉冲推力器设计中获得合理的设计参数,采用推力测试装置直接测量推力器推力的方法,研究了在不同直径喷喉、不同厚度膜片、不同质量主装药下的推力和总冲。喷喉直径由3 mm增大到4.5 mm,在喉径4 mm时推力和总冲最大,表明喉径太大或太小时推力都不能达到最大值。膜片厚度由0.2 mm增大到0.5 mm,推力由325 N变为429 N,总冲由0.161 N.s变为0.216 N.s,表明增加膜片厚度,输出单调增大。主装药量由180 mg增大到420 mg,推力由144 N变为347 N,总冲由0.068 5 N.s变为0.172 N.s,表明增大药量,推力和总冲都增加。     

塔康信标基准下垂的补偿与性能改善研究

为了改善塔康信标"基准下垂"现象对系统性能的影响,从分析基准下垂产生的原因入手,研究了基准下垂的信号特征,通过将相对下垂信息变换为脉冲宽度信息,再将脉宽积分为直流补偿信号,加至基准下垂电路的补偿级,实现了对下垂信号的补偿.并通过MatrixX仿真对这个过程进行了验证,仿真结果表明,该补偿方法能够达到预期的补偿效果,从而保证了塔康系统测位功能的正常发挥,同时降低了寄生调制误差,提高了测位精度.     

边界片段模板方法在空间探测识别中的应用

以对具有复杂边缘的空间目标进行准确的检测识别为目的,提出一种基于边界片段模板(BoundaryFragment Model)训练模式的空间目标识别方法.方法的步骤是:首先从训练集中提取目标的边界片段组成弱分类器;然后使用Adaboost算法将它们提升训练成为强分类器;对方法进行旋转、尺度、视点的不变性增强;最后将训练好的强分类器模板应用到待识别图像上,进行目标的检测识别.实验结果表明,本方法对带有各种旋转,尺度,以及视点变化的具有复杂边缘空间有形目标具有较好的识别效果.     

舱外航天服红外笼标定试验及其修正计算

文章对舱外航天服的红外笼标定试验的情况进行了介绍,并根据试验数据对试验模型进行了修正计算,得到了红外笼的相关计算参数,同时给出了标定试验与计算模型的偏差,利用标定试验数据对试验模型进行了修正计算,并对修正计算后的结果和试验数据进行了比对,比对结果表明,计算模型计算值与试验值偏差较小,修正后的计算模型可以用于舱外航天服热平衡试验施加外热流功率的计算,并为舱外航天服的热平衡试验中外热流的施加提供参数依据。     

螺旋桨目标的ISAR回波信号建模与分析

建立了一种螺旋桨回波散射点叠加模型（BSPS）。给出了基于逆合成孔径雷达（ISAR）成像的螺旋桨调制模型（IBJEM）。根据螺旋桨的ISAR回波特性,对三种有不同螺旋桨结构的桨叶回波进行了成像仿真,讨论了螺旋桨结构参数对桨叶回波特性的影响。研究结果表明：该模型有较大的实用价值。     

压力对膜盒式端面密封平衡直径的影响

膜盒式端面密封在低温液体火箭发动机涡轮泵中有着广泛的应用,作为直接影响密封工作稳定性及涡轮泵工作可靠性的重要参数,端面比压、膜盒平衡直径等如何选取一直是密封设计的重要工作.以某型低温液体火箭发动机涡轮泵的膜盒式端面密封为研究对象,研究压缩量、工作压力对膜盒应力分布、平衡直径、载荷系数和端面比压的影响.应用有限元法建立了...     

提高某铝合金薄壁深孔零件加工质量研究

通过分析某铝合金薄壁深孔零件在加工过程中存在的问题基础上,采用了拉镗拉铰加工内孔,再以轴向定位夹紧的方式加工外形的思路,该方法保证了零件加工精度,解决了该铝合金薄壁深孔零件的加工问题,完全满足生产实际需要,质量稳定可靠,可为类似零件加工提供参考。     

大型平台的惯性稳定与地理坐标系姿态跟踪

介绍了一种大型两轴稳定平台的惯性稳定和地理系姿态跟踪原理,建立了稳定平台俯仰框架和横滚框架的运动学模型和动力学模型,进行了稳定平台横滚通道的角速度回路和角位置回路设计,仿真分析了姿态角测量误差作用下的稳定平台姿态跟踪性能,与利用加速度计反馈实现调平的两轴阻尼稳定平台进行对比,比对结果验证了本文设计的控制系统在水平姿态跟踪速度和抗干扰能力上的优势.平台样机进行了姿态跟踪测试,结果验证了结合定位定向系统(POS)的稳定平台惯性稳定和姿态跟踪控制方法可行.     

某民用飞机发动机空中起动时间对比分析

在描述风车起动和起动机起动过程的基础上,对比分析了起动机起动和风车起动的起动时间和点火时间。通过研究可知:（1）风车起动和起动机起动时间对比主要取决于起动机脱开前阶段,由于起动机的带转作用,起动机起动时间较短,但随着飞行速度增大,起动时间逐渐和风车起动接近;（2）风车起动和起动机起动的点火时间对比,主要取决于点火准备时间,起动机起动点火时间相对较长,随着飞行速度的增加,逐渐和风车起动点火时间接近。该研究可为发动机起动系统设计以及发动机空中起动试飞数据分析、排故提供参考。     

基于DDPG-PID的机器人动态目标跟踪与避障控制研究

针对机器人在动态复杂环境下的操作问题,研究机械臂跟踪运动目标及避障的运动控制方法。采用传统PID控制方法与DDPG强化学习算法相结合的方式,利用PID控制使得机械臂的工作平面快速接近目标物并与之重合,再使用DDPG算法让机械臂在平面内自主学习追踪目标物投影同时避开障碍物投影,最终在三维空间中实现跟踪与避障。该方法将机械臂作为一个智能体,智能体通过感知目标物和障碍物的距离偏差来自主学习避障跟踪策略。将本方法用于多自由度机械臂路径规划与避障任务中,对比单纯使用DDPG算法将机械臂作为智能体在空间中进行决策控制,仿真结果显示本文所提出的方法收敛效果和控制性能更好,机械臂能在训练后实现目标物的稳定跟踪和障碍物的躲避。