用大面积源检定核应急机载/车载伽玛能谱仪

人工核素大面积源标准是核工业航测遥感中心等单位经过十余年研究建立的新型计量保障标准,使用该标准,可对监测核应急伽玛辐射环境的机载/车载伽玛能谱仪进行检定.使用大面积源标准检定,可以有效地弥补因机载/车载伽玛能谱仪系统的角响应影响因素复杂而难于模拟计算的缺陷,为监测核应急伽玛辐射环境的机载/车载伽玛能谱仪提供了量值传递的保障.本文介绍了大面积源检定的原理和技术方法.     

无人机辅助车联网的无人机部署算法

针对无人机辅助车联网的无人机部署问题,分析了基于时延和回传链路的能效无人机部署策略的性能。该策略从车联网的数据传输时延和回传链路角度优化无人机的部署,进而最小化无人机的功率消耗。先面向车联网网络,推导了基于单个用户速率的时延约束函数,并构建基于无人机离基站距离的回传链路容量函数;再构建基于时延和回传链路容量函数的目标函数。最后,利用序列二次规划求解目标函数。性能分析表明,通信数据包尺寸是影响时延的重要参数。此外,在低时延和数据尺寸较大时,车辆用户的总速率之和收敛于回传链路容量。     

GNSS接收机在探月三期中的应用研究

探月工程对飞行器导航系统的性能提出了更高要求,因而有必要研究GNSS(Global Navigation Satellite System,全球导航卫星系统)接收机在探月任务中的应用。以探月工程三期为应用需求,开展地-月-地转移过程中的GNSS接收机可用性分析、GNSS信号特性分析;并针对低信噪比环境下的高灵敏度接收机系统应用进行设计,采用弱信号捕获算法和弱信号跟踪算法实现-175dBW的灵敏度;最终采用基于轨道动力学模型的卡尔曼滤波方法实现了GNSS自主定轨算法。仿真表明:GNSS接收机在60 000km以下的地-月转移和月-地转移弧段能够为探月飞行器提供100m以内位置精度的导航服务。     

轻量化红外成像制导镜头设计与仿真

根据红外成像制导系统的轻量化、小型化、低成本发展需求,针对制导系统中的光学镜头进行轻量化设计。通过分析超透镜的波前调控原理和加工工艺,利用传输相位调控原理设计了基于硅和氟化钡材料的中红外波长超透镜,工作波长3 μm,镜头厚度小于1 mm,口径50 mm时重量小于10 g,热膨胀系数较低环境适应性好。利用时域有限差分法对超透镜进行了仿真,通过设置对称边界条件缩短了仿真时间。仿真结果表明,当超透镜数值孔径为0.45时,聚焦效率为85%,焦斑半高宽3.4 μm。     

基于参数估计的航空直流电动机虚拟测试系统

介绍了参数估计法(基于方脉冲函数与最小二乘法)应用于航空永磁直流电动机的虚拟测试系统原理.首先由参数法估计出电机的机电参数,然后通过电动机的机电参数与其多个物理量及特性之间的函数关系,得到相关的物理量和静、动态特性,并能进行故障检测与诊断.实现了该系统强大和完备的测试功能.      

无人战斗机飞行管理与控制系统分析

综合概述了世界无人战斗机的发展状况,分析研究了无人战斗机飞行管理与控制系统的特点和需求,运用"人机"复杂混合控制系统理论分析了无人战斗机飞行管理与控制系统层次结构,论述了遥控操作员"人机"界面、任务规划及其实时控制、大机动敏捷控制律设计等实现飞行管理与控制系统的关键技术问题及其解决方案.     

航空发动机数控系统多故障识别

提出了一种基于模糊逻辑的航空发动机数控系统多故障的识别方法.首先采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型描述一种涡喷发动机数控系统的非线性模型,然后应用全解耦奇偶方程进行多故障的检测和隔离,并结合卡尔曼滤波器识别出传感器和执行器故障参数.仿真结果表明,针对传感器和执行器同时发生故障的情况,此方法能有效检测故障,并能准确识别出故障参数.      

基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

基于深度强化学习的无人机栖落机动控制策略设计

无人机栖落机动飞行是一种无需跑道的降落方法,能够提升无人机在复杂环境下执行任务的适应能力。针对具有高非线性、多约束特性的无人机栖落机动过程,提出了一种基于模仿深度强化学习的控制策略设计方法。首先,建立了固定翼无人机栖落机动的纵向非线性动力学模型,并设计了无人机栖落机动的强化学习环境。其次,针对栖落机动状态动作空间大的特点,为了提高探索效率,通过模仿专家经验的方法对系统进行预训练。然后,以模仿学习得到的权重为基础,采用近端策略优化方法学习构建无人机栖落机动的神经网络控制器。最后,通过仿真验证了上述控制策略设计方法的有效性。