国外先进战斗机空中应急功能分析

空中应急功能是指在空中发动机停车或发电机、液压泵、电源系统关键部件失效时,为飞机提供应急电源和应急液压源的能力,主要用于提高飞机安全性。从战斗机发展需求出发,通过分析空中应急功能的必要性及对飞行安全性的影响,归纳总结了国外典型三代、四代战斗机空中应急功能的使用规律和发展趋势,得出先进战斗机具备空中应急功能十分必要的启示,可为开展飞机电源系统及第二动力系统设计提供一定的参考和借鉴。     

类X-37运载器气动布局概念设计

利用二次曲线方法与基于类型函数和形状函数的CST方法,提出一种类X-37高超声速飞行器气动外形,进行机体的气动力分析和控制舵的匹配设计,研究飞行器的气动特性和操纵效率问题。研究表明,该方案可以获得较高的配平攻角,有较高的容积利用率和机动控制效率,可以作为未来航天飞行器的潜在可行方案。     

基于贝叶斯网络的故障诊断系统性能评价

故障诊断系统的性能评价是开发和验收故障诊断系统不可或缺的重要环节.针对基于贝叶斯网络(BN)故障诊断系统的性能评价需要,考虑系统诊断结果真实分布,提出采用二项分布参数估计方法来计算诊断准确度的置信区间,采用准确度期望值及其置信区间全面客观评价诊断模型的性能,形成贝叶斯网络模型诊断能力的量化评价指标,为诊断结果的可接受、可信程度以及诊断模型的训练充分性提供参考依据.最后通过燃油系统故障诊断实例验证所述性能评价的有效性.      

航天器GNC系统数学仿真技术研究现状及展望

总结航天器GNC系统数学仿真技术现状,给出控制系统数学仿真所需具备的4个能力：复杂系统仿真建模、多学科协同仿真、高性能计算和数学仿真平台.对这四个方面未来的技术发展进行展望.     

基于改进Terminal滑模的导弹大角度机动控制

针对空空导弹攻击载机尾后目标的大角度机动控制问题,提出一种基于复合滑模面与扰动抑制机制的非奇异Terminal滑模(NTSM)控制器设计方法。首先建立了包含有气动不确定性的直接力控制系统(RCS)空空导弹数学模型,并采用传统NTSM控制方法设计了导弹姿态控制律。然后,在此基础上,针对大角度机动时初始状态远离平衡点的问题,设计了一种复合滑模面以加快系统收敛速度。为解决大攻角下的气动不确定性导致的严重抖振问题,引入了扩张状态观测器(ESO)技术,实现了系统不确定量的在线估计与补偿。对所提方法的稳定性分析证明了系统的有限时间收敛特性。最后,将设计的控制器应用于空空导弹的敏捷转弯大角度机动控制,仿真结果表明新方法可以加快系统收敛速度,并能有效削弱未建模动力学造成的抖振现象。      

图模型与学习算法结合的贝叶斯网络自动建模

针对纯数据驱动的贝叶斯网络结构学习算法的准确度和效率较低的问题,提出了一种融合多信号流图模型与K2学习算法的贝叶斯网络自动建模方法。该方法利用多信号流图模型能够描述信号之间传递与依赖关系的能力,结合K2学习算法在结构学习中的优势,实现了专家知识与数据驱动方法有效融合的贝叶斯网络结构自动学习算法。通过与常用网络结构学习算法的对比实验证明,该融合算法显著降低了结构学习对学习范围和训练数据规模的要求,具有更高的学习准确度和运算效率。采用真实系统实例阐述了该融合算法的应用过程,验证了算法的实用性。      

基于分布式平台的FDTD并行算法

基于分布式平台开展一种新的时域有限差分（FDTD）并行算法研究,该算法基于VC++、CUDA5.0平台开发,调用Intel MPI 4.1.0库进行测试,在上海交通大学高性能计算中心图形处理单元（GPU）集群、上海超级计算机中心的“魔方”商用超级计算机以及国家超级计算济南中心的“神威蓝光”国产超级计算机等平台开展软件调试。通过对纯CPU、GPU以及CPU和GPU的混合测试,线程调度水平、核心函数处理速度得到明显提升,同时减少了通信执行时间比例,提高了加速比和并行效率,最后以2×2微带阵列为验证模型进行拓扑优化测试,结果证明该算法准确、有效。      

大功率同轴谐振器连接缝隙EML和PIM研究

在大功率工作环境中,射频电路经常发生电磁泄漏(ElectroMagneticLeak,EML)和无源互调(PassiveInter Modulation,PIM)等现象。而在同轴谐振器中,不稳定连接缝隙处成为增加电磁泄漏EML和PIM问题风险的隐患部位。文章通过对同轴谐振器等效电路建模和电磁场建模给出了缝隙位置与电磁场表面电流的关系,并分析了3种不同结构同轴谐振腔EML特性。结果表明通过微调连接缝隙,使其有效偏离同轴谐振器的电流波幅点位置,可以降低大功率同轴谐振器的连接泄漏,从而减小无源互调的风险。依据分析结果选取了3种同轴结构(单螺钉连接、法兰内连接、法兰外连接)中连接泄露最小的结构作为大功率器件的基本结构,小批量器件在大功率测试和试验中无EML和PIM现象。     

基于因果卷积与LSTM网络的电离层总电子含量预报

电离层总电子含量（TEC）不仅是分析电离层形态的关键参数之一,同时为导航及定位等空间应用系统消除电离层附加时延提供重要支撑。由于电离层TEC的时空变化特征,本文融合因果卷积和长短时记忆网络,以太阳活动指数F_10.7、地磁活动指数Dst和电离层TEC历史数据作为特征输入,构建深度学习模型,实现提前24 h预报电离层TEC。进一步利用2005－2013年连续9年的CODE TEC数据,全面评估了模型在北京站（40°N,115°E）、武汉站（30.53°N,114.36°E）和海口站（20.02°N,110.38°E）的预报性能。结果显示不同太阳活动条件下三个站的TEC值与真实测量值的相关系数都大于0.87,均方根误差大都集中在0～1 TECU以内,且模型预报精度与纬度、太阳、地磁活动程度、季节变化相关。与仅由长短时记忆网络构成的预报模型相比,本实验模型均方根误差降低了15%,为电离层TEC预报模型的实际应用提供了参考。     

基于FPGA与TDC的GPS-铷钟时间同步系统

描述了一种高精度的GPS-铷钟时间频率同步系统,系统输出标准10MHz频率,同时输出高精度的1PPS同步时间信号,在GPS信号驯服下系统同步精度可达到7.2ns,输出频率准确度优于1E-12。论文阐述了系统的原理,给出了测试数据,结果表明,系统指标满足工程应用要求。