激光全息术测量C/ C 复合材料泊松比

根据激光全息术的基本原理,利用CCD分别记录C/C复合材料试样弯曲状态变化前后的全息图,分析材料弯曲应力状态下表面的干涉条纹图样,通过测量干涉条纹图样中相同相位条纹的渐近线之间的夹角,求出C/C复合材料的泊松比.试验证明该方法简单易行,数据可靠,是一种有效测量C/C材料泊松比的方法,激光全息术测得轴棒法C/C材料、针刺C/C材料、毡基C/C材料泊松比分别为0.196、0.183、0.040.     

基于基波电流观测器和旋转高频电压注入法的IPMSM无传感器控制

为了实现永磁同步电机低速段的高精度无传感器运行,系统地分析了绕组电阻和感应电动势、电流调节器、滤波器、电机暂态运行、注入高频电压的幅值与频率、多凸极效应、电流传感器精度以及A/D采样量化误差等因素对基于旋转高频电压注入法的低速无传感器控制方法转子位置估计精度的影响机理。在此基础上,提出了一种基于基波电流观测器和旋转高频电压注入法相结合的低速无传感器控制策略,消除了传统的无传感器控制方法中带通滤波器引起的转子位置估计误差,并降低了电机暂态运行引起的转子位置估计误差,有效地提高了低速无传感器控制方法的转子位置估计精度。仿真和实验结果表明,所提出的低速无传感器控制策略具有更高的转子位置估计精度和更宽的调速范围。     

一种高效率螺旋桨设计方法

提出了一种高效率螺旋桨设计方法,该方法根据给定的飞行速度、螺旋桨转速、拉力、螺旋桨直径、桨叶数、翼型,能够计算出最大效率螺旋桨的几何特性,包括:桨叶的弦长分布、桨距角分布、效率、拉力系数、扭矩系数、功率系数.分别按爬升状态和巡航状态的工作参数设计了某型飞机的螺旋桨,得到了桨距角和弦长沿径向的分布.对螺旋桨的缩比模型(直径为0.84m)进行了风洞试验,风洞试验结果表明:螺旋桨在巡航状态的效率是83.02%,爬升状态的效率是79.13%.      

探月返回飞行器跳跃式再入轨迹优化

基于节点自适应稀疏配点法,提出一种高精度求解探月返回飞行器跳跃式再入轨迹优化问题的方法.该方法的基本策略是:首先,应用节点自适应稀疏配点法对完整的跳跃式再入轨迹进行优化;然后,根据优化得到的控制变量对再入动力学方程进行数值积分;当积分至跳跃轨迹的最高点时,以积分得到的状态变量值作为新的初始条件,对二次再入轨迹重新优化....     

全极化综合孔径辐射计的极化模式

全极化综合孔径辐射计（Full Polarization Interferometric Radiometer,FPIR）是一套高分辨率、轻量化、低功耗的X波段一维综合孔径微波辐射计.分析了FPIR的极化理论,推导出FPIR的极化可视度函数.为了获取全极化信息,FPIR系统采用两种不同的天线阵列设计方案.对于每种稀疏天线阵列,设计了最优极化切换序列.设计的最优极化序列不仅使灵敏度的损失达到最小,还使得水平极化、垂直极化和交叉极化亮温的灵敏度达到相同水平.     

双极型磁选态单束铯束管内铯原子运动轨迹的算法改进

针对简化算法得到的铯原子运动轨迹精度不高的结果,通过分析磁选态单束铯束管内双极型选态磁铁的磁场分布,提出了不简化磁场梯度和有效磁矩,用布利厄施-施多厄方法求解铯原子运动方程的算法。用此算法得到的铯原子运动轨迹与通常采用的简化算法得到的轨迹相比,最大差异约为10 mm。此计算结果影响管内机械组件的安装对中位置,可用于束光学模拟计算,提高短期稳定度指标。     

多普勒测风激光雷达风廓线探测精度对比分析

在晴空干洁的大气条件下,多普勒测风激光雷达能够以较高的时间、空间分辨率,获得大气三维风场信息。为验证北京遥测技术研究所研制的WINDLE LIDAR型多普勒测风激光雷达探测的准确性,2020年4月~5月,用该雷达在北京市南郊观象台和L波段探空雷达进行同时同址对比观测。2022年6月~7月,用该雷达与北京遥测技术研究所的WINDLE U7相干测风激光雷达进行同时同址对比观测。通过对数据进行相关性分析,得到比对结果如下：1）垂直探测距离大于5 km,最大探测高度可达8.5 km;2）与L波段探空雷达对比,风速和风向数据拟合总相关系数分别为0.990和0.998。总体风速和风向的系统偏差、标准偏差分别为0.114 m/s和3.078°、0.489 m/s和3.969°,二者具有较好的一致性;3）与WINDLE U7雷达对比,风速和风向数据拟合总相关系数分别为0.999和0.999。总体风速和风向的系统偏差和标准偏差分别为0.209 m/s和1.077°、0.255 m/s和1.220°,可以看出该雷达系统的优越性。     

月球软着陆过程高精度自主导航避障方法

针对未知地形和障碍会危及着陆安全的问题,给出了一种月球软着陆过程高精度自主导航避障方法,主要包括基于IMU配以测距测速修正的自主绝对导航、障碍识别与目标着陆点选取、针对目标着陆点的相对导航与相对避障控制等算法。该方法在保证着陆精度的同时也大大降低了着陆过程遇到障碍的风险,提高了系统的安全性,已成功应用于实际工程任务。     

基于模型预测的倾转旋翼自主着舰控制

无人机在自主着舰过程中会面临复杂的海况和舰艇的未知运动,对舰艇的未来运动预估和对外界环境的抗扰,对无人机末端安全自主着舰有着重要的意义。因此,针对倾转四旋翼无人机在复杂海况下的全自主着舰过程,设计了一种基于模型预测的改进自抗扰控制器。利用前馈(BackPropagation,BP)神经网络实现对舰艇未来运动的预测,针对局部BP神经网络易陷于局部最优解并且基本不具备泛化能力的问题,将全局误差引入到BP神经网络中,并且为加快模型的训练速度,将基于全局误差可变的学习速率算法引入到全局误差BP 神经网络。利用自抗扰控制器(Active Disturbance Rejection Control,ADRC)实现对外界环境抗干扰控制,通过扩张状态观测器(Extended Sate Observer,ESO)实现对外界未知环境的观测和补偿,并且将滑膜控制方法引入到非线性状态误差反馈器(Nonlinear State Error Feedback,NLSEF)中,加快系统的收敛速度。通过在不同舰艇运动模型下的一系列数字化仿真,验证了文中所提控制方法的有效性与合理性,仿真结果表明了文中所提控制方法可实现无人机在复杂海况下的全自主着舰。     

基于增量学习的高光谱图像目标检测

高光谱图像目标检测是高光谱图像分析中的重要研究内容之一。本文从经典有效的约束能量最小化算法出发,提出了一种基于增量学习的高光谱目标检测方法。当获得新的样本时,不需要重新计算所有样本的自相关矩阵即可对检测器模型进行更新,减轻了星上有限计算资源的负担。实验结果表明:本文提出的目标检测算法在压制背景光谱的同时可以更好地适应目标光谱,提高了算法的检测性能。