基于滑模观测器的永磁同步电机无传感器控制系统的优化研究

为了优化传统基于滑模观测器(SMO)的永磁同步电机(PMSM)无传感器控制系统的性能,分析了传统控制系统中相应模块的数学模型和控制算法存在的问题,建立了优化的基于SMO的PMSM无传感器控制系统模型并进行了仿真。通过分析传统SMO的数学模型,在保证SMO满足Lyapunov稳定条件的前提下,根据电机不同工况对滑模增益进行实时优化,提高了SMO的观测性能。为了提高锁相环(PLL)输出信号的质量,在PLL输入端加上低通滤波器,并对低通滤波环节造成的位置角度偏差进行补偿。通过仿真验证上述所采用优化策略的正确性和可行性,结果表明:优化模型在保证系统动态性能的同时能够获得比传统观察系统质量更高的观测信号。     

循环加载下复合推进剂的能量耗散

在空空导弹的挂载飞行阶段,弹体高频振动导致的固体推进剂温升极大地损害了固体火箭发动机的性能。为深入探究固体推进剂的能量耗散及其影响因素,针对某复合推进剂进行了不同应变幅值下的多频率疲劳测试,并利用非接触式红外辐射装置同步采集了循环加载下推进剂试件的表面温度,讨论了频率、应变幅值两个因素对复合推进剂能量耗散的影响。结果发现,复合推进剂由于自身的黏滞性,在外部激励下产生了剧烈的疲劳生热行为,其能量耗散密度随着加载幅值和频率的增大而提高,能量耗散带来的试件表面温度呈现出先增大后稳定的规律。根据能量耗散和温度场方程,建立了复合推进剂疲劳过程中的温升计算模型,利用有限元仿真对不同加载条件下推进剂的滞后温升进行了较好的预测。     

粉末材料的变温介电常数测量

介绍了粉末材料介电常数变温测试系统,测试温度可达200℃。测试系统以传输/反射法为理论基础。测试系统有两个关键的部分,一是利用去嵌入技术去除转接头和垫片的影响;二是温度控制系统,该系统包括被测件的设计,隔热和温度分布情况等。利用该系统,对不同温度下模拟月壤的介电常数进行了测量,在不同温度下,模拟月壤LLB-07和月壤JSC-1A的介电常数非常接近,模拟月壤的介电常数及损耗正切随着温度的升高而增加。利用本文的测试系统能够实现粉末材料的变温介电常数测试。     

风扇湍流宽频噪声特性的数值计算分析

基于Gliebe发展的风扇自噪声经验预测模型与Mugridge-Morfey发展的湍流-叶片干涉噪声分析预测模型,以GE公司R4风扇为研究对象,详细分析了风扇自噪声与转子尾迹湍流-出口导叶干涉宽频噪声(湍流干涉噪声)的特性.研究了不同的风扇设计参数和湍流参数对风扇自噪声与湍流干涉噪声的影响.计算结果表明:湍流干涉噪声对风扇宽频噪声起着主要作用,湍流干涉噪声比转子自噪声大约6~10dB,比出口导叶自噪声大约20dB.此外,出口导叶来流速度对湍流干涉噪声的影响最大,来流速度增大15%时,声功率可增大4dB左右.湍流强度对湍流干涉噪声影响较大,当湍流强度增加30%时,声功率增大约1.5dB.      

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%.      

一种解大旋翼类雷达目标微Doppler模糊的方法

在单通道模式下,当雷达目标旋转半径比较大时,脉冲重复频率与微多普勒带宽之间可能会出现欠采样的情形,导致在时频面上发生微多普勒混叠,从而不能得到完整的微多普勒信息。针对此问题,提出了一种基于双通道干涉处理的解大旋翼类雷达目标微多普勒模糊的方法。文中详细推导了该模式下此类目标引起的微多普勒频率和微多普勒带宽的参数化表达式,分析表明其微多普勒带宽受一个正弦因子的调制而显著减小,从而使其满足香农采样定理,避免了微多普勒模糊现象。最后,数值仿真表明了理论推导和所述方法的正确性。     

氧化铝陶瓷凝胶注模成型凝固动力学研究

凝胶注模成型(Gelcasting)是一种近净尺寸陶瓷成型工艺,它是通过高分子聚合物自由基聚合反应来实现陶瓷料浆的原位固化的。通过建立料浆温度与凝固时间的曲线,来研究陶瓷料浆的凝固动力学,是简便可行的研究方法,结果表明:"驰豫时间"可以成功地描述陶瓷料浆的凝固过程。在Al2O3陶瓷料浆Gelcasting成型工艺条件优化的基础上,制备出了气孔分布均匀的Al2O3坯体。     

基于FIP WA的RCS快速计算

为改善基于矩量法(MOM)快速多极子(FMM)的稳定性,介绍了快速非均匀平面波算法(FIPWA).根据入射波及电场积分方程(EFIE),采用修正最陡下降路径(MSDP)进行数值积分和内插外推转换,建立了二雏FIPWA模型.该法基于格林函数谱域积分,其转移因子不含特殊函数而仅有初等函数,便于数值实现和稳定性控制,其多层形式复杂度与多层快速多极子(MLFMA)相当.算例表明:该算法与MOM吻合较好,且大幅节省计算时间及计算机内存.     

钝体火焰稳定器后燃烧不稳定数值模拟

为了缓解航空发动机加力燃烧室中频繁出现的燃烧不稳定现象,利用商业软件Fluent对带钝体火焰稳定器的模型加力燃烧室进行基于大涡模拟（LES）的3维热态数值仿真。通过分别改变加力燃烧室的来流温度、来流马赫数、燃油当量比3种影响燃烧的关键因素来分析其对火焰稳定器后燃烧不稳定现象的影响。结果表明：来流温度从600 K提升到1200 K时,钝体稳定器后火焰形式由直线状的剪切层火焰向波浪状的漩涡火焰转变,燃烧不稳定机制由K-H不稳定向BVK不稳定转变;来流马赫数从0.1提高到0.3时,燃烧不稳定的脉动频率随之提高,压力脉动的幅值随之增大,但放热脉动的幅值先增大后减小;燃油当量比从0.5增大到0.7时,燃烧不稳定的频率变化较小,压力脉动与放热脉动的幅值存在先增后减的趋势。     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。