基于增广观测器的非线性系统执行器故障诊断

针对一类满足李普希茨条件的非线性系统,提出了一种新的执行器故障诊断方法。将执行器故障作为增广状态向量的一部分构造一个增广系统,然后利用线性矩阵不等式方法设计一个增广状态观测器,能够同时获得原系统的状态和执行器故障的渐近估计。利用李亚普诺夫理论分析了增广状态观测器的稳定性和收敛性。最后,将所提出的方法用于卫星姿态控制系统执行器的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性。     

Study on viscous and heat loss in nozzle of MEMS-SPMT

微喷管内流体对壁面的粘性力和热传导可显著影响火箭发动机性能.通过出口亚声速层面积与出口面积比、推力和比冲损失等参数,评估了S-A和低Re数k-ε湍流模型、壁面初始温度和喷管构型因素对微喷管内粘性和热损失效应的影响.结果表明,两种湍流模型在计算粘性边界层上有一定的差异,粘性力造成推力损失22％;换热既减小粘性边界层尺寸,降低粘性作用,也降低微喷管比冲;升高微喷管壁面初始温度,能降低热量损失,增大其尺寸能减小粘性损失,二者均能提高比冲.     

MEMS-SPMT喷管内的粘性和热损失研究

微喷管内流体对壁面的粘性力和热传导可显著影响火箭发动机性能。通过出口亚声速层面积与出口面积比、推力和比冲损失等参数,评估了S-A和低Re数k-ε湍流模型、壁面初始温度和喷管构型因素对微喷管内粘性和热损失效应的影响。结果表明,两种湍流模型在计算粘性边界层上有一定的差异,粘性力造成推力损失22%;换热既减小粘性边界层尺寸,降低粘性作用,也降低微喷管比冲;升高微喷管壁面初始温度,能降低热量损失,增大其尺寸能减小粘性损失,二者均能提高比冲。     

某于功率反馈的涡轴发动机神经网络PID控制研究

通过对功率平衡关系进行分析,提出了利用功率反馈设计智能神经网络PIO控制器的方法。基于BP(Back Propagation)神经网络,将功率信号作为神经网络的输入层信号,并改进了网络权值的学习规则。通过在线整定PID参数,控制器能够根据功率误差信号的变化实时调整控制参数,从而使系统自主寻找到功率平衡点,具有良好的稳态和动态响应特性。仿真结果表明：该方法可以使涡轴发动机在全包线范围内具有理想的控制性能。     

民用飞机地面转弯时重心侧向过载系数的分析与研究

对民用飞机地面疲劳载荷进行计算分析,对于结构减重和保证飞行安全具有至关重要的作用。根据民用飞机地面转弯时的受载情况,重点分析地面转弯速度与转弯半径的变化关系,并基于现有的地面转弯侧向载荷谱,确定民用飞机地面转弯时的重心侧向过载系数的取值范围。通过对比国外机型的实测数据,给出进行疲劳当量分析时,地面转弯时的侧向过载系数的建议值。     

基于B/S结构虚拟仪器系统设计与实现

在网络技术高速发展的基础上,针对频谱分析仪的共享操作以及远程操作等问题,提出基于B/S（浏览器/服务器）结构的网络虚拟仪器系统的解决方案。系统通过仪器控制软件完成对多种接口频谱仪的监视与控制,并通过服务端软件以页面形式实现系统与用户的交互。该系统可以部署在局域网或者互联网上,用户可以通过浏览器实现对频谱分析仪的访问与操作。根据方案开发的实验系统,通过测试已经具备了设计的功能需求,实现了频谱仪的网络共享和远程操作,为用户提供了一种方便、容易的仪器操作方式,具有一定实际应用价值。     

平面遮挡分析法及其在航天器气动力矩分析中的应用

针对空间站等复杂构型航天器迎流面积和气动力矩的快速分析问题,提出一种平面遮挡分析法。该方法在与迎流垂直的方向上,选定一个二维投影平面进行航天器组成单元的划分和二维外形信息的定义;通过标志符、差值函数及相关的单元外形边界搜索规则定义和操作,实现迎流面积和遮挡面积的计算。平面遮挡分析法减少了遮挡分析所需使用的航天器外形信息维度,可以提高遮挡分析的效率。然后给出基于该平面遮挡分析法对迎流面积和压心位置进行计算的数学模型,对使用的气动力矩分析模型进行说明。以一个非对称构型的空间站为例,对相应的迎流面积和气动力矩进行仿真计算和对比验证。结果表明,平面遮挡分析法具有较为明显的计算时间优势,同时具备较高的计算精度。     

月壤剖面锥型螺旋刃成孔钻头设计

针对月壤剖面钻进成孔探测需求,提出一种锥型螺旋刃成孔钻头,建立其钻进排屑性能的理论模型,并以此开展钻头结构参数的优化设计。在此基础上,分析螺旋刃切削姿态及其切削参数,基于直线刃平面切削理论建立锥型螺旋刃成孔钻头钻进切削负载预估模型,开展锥型螺旋刃成孔钻头模拟月壤剖面钻进负载特性试验验证。研究结果表明,相比于直线刃钻头,锥型螺旋刃成孔钻头的钻进排屑性能更优,而且钻进切削负载模型与试验结果具有较好的吻合度。研究成果对我国拟实施的月面钻取采样工程具有重要的借鉴价值。     

面向集群环境的虚拟化GPU计算平台

针对集群系统的多节点多GPU环境,提出一种新型虚拟化GPU计算平台。该平台实现对集群系统所有节点上GPU资源的统一抽象与管理,构建公共GPU资源池。原有GPU应用程序可以不经任何修改而迁移到虚拟化GPU计算平台,并具备访问资源池内任何GPU的能力,编程人员无需显式针对多节点多GPU应用展开MPI编程。应用程序摆脱了单个节点上GPU资源的限制,并具备无差别地访问集群系统中任何可用GPU资源的能力,能有效提高系统总体资源利用率以及吞吐量。采用流水化通信技术,实现对虚拟化GPU计算平台的运行时开销以及节点间数据传输延迟的隐藏。实验表明:与非流水化通信相比,系统总体数据传输延迟降低了50%~70%,具备与节点机本地数据传输等同的通信性能。      

基于重叠因子优化的超流体陀螺量程扩展设计

针对热驱动型双弱连接超流体陀螺的幅值-角速度单值求解区间因工作曲线呈周期性而制约超流体陀螺量程的突出问题,提出了一种基于重叠因子优化的超流体陀螺量程扩展方法。首先在明晰陀螺量程受限机理的基础上,设计了幅值锁定量程扩展方案。其次分析了热相位与温升延时的关系,引入重叠因子的概念,提出了一种基于重叠因子的遗传优化方法来实现幅值锁定参数优化:通过间接编码三角形隶属函数左半宽度,在避免出现相邻隶属函数无重叠或重叠太多的前提下,对模糊线性隶属函数进行遗传优化,寻找幅值锁定系统最优参数。通过与传统比例（P）控制下幅值锁定的仿真对比表明,该方法能够使超流体陀螺的薄膜幅值快速且稳定地锁定在期望值,在保证测量精度的同时提高了陀螺系统的量程范围。