同步机动态模型参数的数字机估计

本文的主要目的是发展一种数字机参数估计算法,它能从带有噪声的数据中提炼出同步发电机的动态模型参数。本方法采用的是建立电机模型;用该模型计算在参数初值的基础上的电流输出;进而利用电机参数的灵敏度矩阵,调整参数值,以使量测输出与模型输出间误差的平方和达到最小。进一步,结合噪声的统计规律于估计方法之中,通过加权阵的形式,建立了极大似然估计器。     

随动载荷作用下非线性粘弹性简支板条的混沌运动

考虑材料的粘性和非线性弹性性质,研究了板条在随动载荷作用下的混沌运动,建立了相应的非线性动力方程,利用Melnikov函数给出发生混沌运动的临界条件,结合Poincare映射、相平面轨迹及时程曲线判定系统是否处于混沌状态,并对通向混沌的道路进行了讨论。     

双斜切双压缩面进气道进口波系结构的数值研究

双斜切双压缩面进气道具有良好的气动性能和隐身性能。生成了这种三维进气道的计算网格,采用数值计算的方法对双斜切双压缩面进气道进口波系结构进行了研究。通过数值计算,分析了双斜切双压缩面进气道进口的流场特性,总结了斜切角、压缩角、来流马赫数等多种影响参数对进气道进口波系结构的影响规律。     

流体注入的轴对称矢量喷管三维流场计算

采用Roe通量差分分裂格式对基于流体注入控制的轴对称矢量喷管内流场进行了数值模拟。流体注入的位置分别为前孔和后孔,注气压强比为0.75～2.0,注气流量比为2.5％～10.0％,矢量角变化范围为2.8°～7.8°。计算结果表明:随着注气流量和注气压强增加,流体注入所产生的喷管矢量角相应增加;注气位置对喷管矢量角影响较大,注气位置靠近喷管尾沿(后孔注气)比注气位置靠近喷管喉部(前孔注气)所产生的矢量角明显增大。     

基于数据链的空战对抗建模及增援决策分析

研究了空战双方力量的变化问题.将飞机的空战能力指数转化为平均战斗力水平,进而以蓝彻斯特方程为基础,考虑数据链对空战的影响和作战中有增援力量的加入,建立了对抗双方战机数量变化的微分方程模型,给出了其数值计算方法,指出了离散计算的时间步长所应满足的条件,并根据增援模式的不同,将模型细化为不同形式.仿真实验表明,存在有效增援时间范围,一次性增援和匀减速增援具有时间优势,并且通过构造评价函数有效衡量了这两者具有较高的增援效率,为空中作战应用和决策提供了参考依据.      

火星软着陆能量最优制导律转移能力分析

着陆器在动力下降段的转移能力是影响定点软着陆的重要因素。文章从转移能力的角度出发,研究火星软着陆动力下降段能量最优制导律,分析燃料质量系数、时间权重以及不同初始高度和速度对转移能力的影响。由于能量最优制导律不能保证满足路径约束,因此对于确定的着陆器初始状态,着陆器转移能力不仅与燃料质量系数有关,还受到制导律本身的制约。当转移距离超过一定的界限时,尽管燃料充足,着陆轨迹会进入地表以下,造成任务失败。时间权重是能量最优制导律的关键参数,既影响燃耗,也影响着陆轨迹的形状。实际工程任务中,为实现燃料的充分利用,需根据着陆器状态调整制导律中的时间权重。本文给出了最优时间权重的确定方法,实现了一定燃料质量系数下的最大转移能力。     

一种高稳定度帆板驱动系统的摩擦参数辨识

为了减少帆板驱动机构（SADA）对太阳帆板的激励作用和降低摩擦的影响,以永磁同步电机作为驱动源,提出了一种基于LuGre模型的摩擦参数辨识和补偿方法.为了能够准确的进行摩擦参数的试验辨识,设计了SADA系统摩擦力矩测试平台两者相结合进行了试验辨识,并将试验辨识所得到的摩擦模型参数代入SADA驱动系统模型中.通过仿真和试验表明：试验辨识较准确,且摩擦补偿后的SADA系统消除了正弦跟踪中速度过零时的波形畸变现象,能够有效改善SADA系统的动态性能     

深空探测人工智能技术应用及发展建议

深空探测任务的探测目标距离地球越来越远,测控延时逐步增大,并且目标的先验知识有限,在遥远、未知、不确定环境下开展科学探索对探测器的自主性能需求日益强烈。随着人工智能技术的快速发展并逐步实用,在深空探测领域中应用人工智能技术提高和改进航天器自主性也将成为必须和可能。简要介绍了人工智能技术的发展历程,分析了航天领域中人工智能技术的应用实例,重点结合规划的深空探测任务特点和应用场景,梳理分析了各具体任务对人工智能技术应用的潜在需求,并提出了对深空探测人工智能技术应用的一些看法和发展建议。     

类X-51A飞行器纵向机动数值虚拟飞行仿真

吸气式高超声速飞行器在机动过程中,由于构型复杂,气动特性呈现强烈的非定常特性。传统基于数据库或气动力模型的飞行仿真不能准确描述机动过程中复杂的气动特性和运动规律。针对这一问题,基于现代软件分布式、模块化的发展趋势,建立了一个高效的数值虚拟飞行仿真平台。利用该平台,对一种类X-51A外形的吸气式高超声速飞行器开展了纵向机动闭环数值仿真,并与工程方法的结果进行了对比。研究发现:对于类X-51A外形的吸气式高超声速飞行器,在纵向拉起时,工程方法给出的结果可能不能完全反映非定常效应的影响。此时,应该采用更为精确的虚拟飞行方法来研究飞行器的闭环响应特性。此外,借助该仿真平台还研究了舵回路时间常数对控制系统的影响,为控制律设计提供了一定的参考。      

基于智能优化箱粒子滤波的移动机器人FastSLAM

针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波（IOBPF）的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法（FA）的动态寻优机制引入箱粒子滤波（BPF）,建立了箱粒子的荧光亮度更新公式、吸引度计算公式和位置更新公式,使箱粒子集智能化地向高似然区域移动,避免了箱粒子的退化现象。然后,以改进的智能优化箱粒子滤波进行机器人位姿估计,并采用扩展区间卡尔曼滤波（EIKF）完成地图的构建和更新。移动机器人的模型仿真和实体实验结果表明:所提智能化FastSLAM算法可有效提升箱粒子的性能,并降低地图构建所需粒子数,从而显著提高FastSLAM的定位精度和地图构建的鲁棒性。