星敏感器在轨光行差修正方法研究

星敏感器作为目前航天器中最重要的姿态测量敏感器,其精度直接影响航天器姿态测量精度,因此对其误差源进行分析和修正则尤为重要。提出了一种星敏感器在轨光行差修正方法,根据光行差产生的原理和特点,将星敏感器沿探测器X和Y方向产生的光行差误差角巧妙地转换为光行差误差四元数,并直接对输出四元数进行修正,从而为修正星敏感器光行差提供了一种方便简洁的方法。     

BIT和ATE组合测试技术及其应用

详细介绍了BIT和ATE组合测试技术及其在机载电子设备测试与故障诊断的具体应用。应用表明BIT和ATE组合测试技术可有效提高设备的测试性。     

基于模态切换的航空发动机容错控制

综合了航空发动机控制和故障诊断方法,设计了基于模态切换的任务级和发动机级模式的容错控制系统.任务级模式在发动机部件故障时,通过切换控制策略和控制模式达到恢复或降低发动机性能的要求;发动机级模式在控制回路失效时,根据故障情况切换到容错控制回路,从而保证发动机继续正常工作.数字仿真结果表明:在稳态或加速过程中出现部件故障时,容错控制系统都能够100%恢复发动机的推力;在发动机中间、慢车和节流状态下,当压气机转速控制回路失效时,容错控制系统能够在3s内平稳切换到风扇转速控制回路.      

多轮多支柱式飞机起落架运动特性仿真研究

为了评估起降阶段的飞机操控特性,针对某型飞机多轮多支柱式起落架系统,研究组成单个起落架支柱的轮胎、缓冲器、刹车系统、前轮转弯等部件的受力、力矩特性及传递过程。基于线性理论,将多个支柱运动特性叠加,运用Matlab/Simulink软件工具,建立整个系统的仿真模型。嵌入某型飞机六自由度运动解算模型进行飞机落震、加速滑跑、高低速转弯、起飞离地、着陆接地、刹车减速等仿真验证,并在某型飞机动基座模拟器上进行飞行试验。结果表明:该起落架模型各项功能完善,能够正确反映飞机姿态响应过程,飞机起降过程感受与真实飞机基本一致。     

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

低轨道卫星GPS精密定轨动力学方法的研究

结合低轨卫星简化动力学定轨算法,以及不同几何信息精度条件下的纯几何定轨和动力定轨精度比较,定量分析星载双频GPS实现精密定轨过程中的主要因素,得到星载GPS接收机性能设计所需的关键技术指标,为卫星精密定轨系统的顶层设计提供了科学合理的参考依据。     

含硼富燃料推进剂燃烧机理研究

分析了AP包覆硼对含硼富燃料推进剂低压燃烧的影响。通过微热电偶测温和火焰单幅照相技术分别测试含硼富燃料推进剂燃烧波温度分布及燃烧火焰结构；根据气相温度变化的趋势，把该推进剂的气相区燃烧又分为三个子区，并给出了三个子区的厚度，分析了各区温度变化趋势不同的原因。用扫描电镜对熄火表面形貌进行观察，并通过能谱仪进行局部元素分析；该推进剂中断燃烧熄火纵向剖面的实验表明，该推进剂的燃烧表面存在“沉积层”；分析认为该“沉积层”由硼、积炭和少量的三氧化二硼组成，且基本惰性。燃面上“沉积层”的厚度与温度分布曲线中燃面上气相区的厚度基本一致，认为该推进剂的气相反应在燃面上的惰性“沉积层”中进行。     

折叠机翼变体飞机非对称变形控制效率分析

折叠机翼变体飞机变形量大,变形引起的气动参数变化显著,提出一种将非对称变形作为操纵输入的控制方案,研究非对称变形的控制效率和有效区间。首先建立能够完整描述变形过程的非线性动力学方程和气动力模型;然后基于非对称变形控制方法建立一种非对称变形操纵模型;最后通过与常规操纵面效率对比和仿真的动态响应总结出非对称变形操纵的最大变形操纵有效区间。结果表明:在较低飞行速度下非对称变形操纵效率高,非对称变形操纵能够在基准折叠角度90°附近提供最高的滚转操纵效率。     

船用推进器低压透平末两级改型设计

为了改进船用汽轮机低压缸末两级涡轮的气动性能,对叶栅和子午流道进行了改型设计,并运用计算流体力学方法对原型方案和改型方案的内部流场进行了数值模拟.计算结果表明,在流量不变的情况下,这种综合优化设计方法能使汽轮机性能大幅提高,最终汽轮机效率提高了2.162％,功率增加了1.7％.最后对次末级动叶进行了环形叶栅试验,测量了叶片表面压力和总压损失沿叶高的分布.试验结果表明,改型设计优化了动叶中的载荷分布,从而有效地降低了叶栅二次流损失和叶型损失.     

一种基于极大似然估计的信号盲抽取算法

针对盲信号抽取问题,根据极大似然估计原理,给出一种基于极大似然估计的分步盲抽取算法。根据信号不同的延时特性确立抽取信号,完成第一步抽取。由于初步抽取信号存在噪声污染,根据极大似然估计,估计抽取信号的概率密度函数,确立优化代价函数,利用自然梯度方法进行优化,确立最终抽取向量迭代方式,完成对抽取信号优化处理。通过仿真证明算法具有良好的收敛性和抗噪性,在SNR17 d B时,抽取信号与源信号的相似度达到95%。