无人直升机的动态逆模糊集成控制

对于一个非线性系统,利用其近似的线性化模型求出系统的近似逆,采用模糊控制方法抑制误差对系统输出的影响来保证系统的最终特性,构成一种动态逆模糊集成控制方案.将这一方法应用在无人直升机的姿态控制中,仿真结果表明该方法可以消除无人机未建模动态和不确定性的影响,具有较好的鲁棒性能.      

基于Web的带宽自适应组件化多媒体监控系统

当前的分布式多媒体监控系统存在通用性、易用性和扩展性不足等缺点,且不能自适应多种网络状况.为解决其通用性、易用性问题,参考流媒体系统结构,给出了基于Browser/Server模式的监控系统结构.为增强其可扩展性,在DirectShow技术基础上,设计了基于COM的监控系统软件结构.采用带宽自适应的策略和方法,实现了系统对多种网络状况的动态自适应.      

低速冲击后复合材料蜂窝夹芯板的疲劳特性

对含低速冲击损伤的蜂窝夹芯板试样进行了拉－拉、压－压和拉－压等３种疲劳试验,以及疲劳后的静载拉伸、压缩破坏试验。用Ｘ光技术、热揭层技术和外观检测等对疲劳损伤的扩展和疲劳后静载的破坏进行了研究,分析了疲劳损伤对蜂窝夹芯板性能的影响。结果表明,低速冲击后蜂窝夹芯板单向疲劳性能良好,而双向疲劳性能可能较差。     

方位向非均匀采样对多通道天线星载SAR成像性能的影响

方位向周期性非均匀采样是多通道天线星载SAR系统设计时需要考虑的一个重要因素。针对多通道天线星载SAR系统中存在的方位向周期性非均匀采样对成像性能的影响进行了分析。在建立多通道天线星载SAR回波信号模型的基础上,根据成对回波理论和匹配滤波原理推导了由方位向周期性非均匀采样所造成的虚假目标位置与强度的计算公式,并结合成像处理过程分析了二维成像处理算法对虚假目标的影响,给出了二维成像处理后所得到的虚假目标强度计算公式。最后,通过计算机仿真验证推导与分析的正确性。     

The Distributed CO in Comet Halley

Examination of the spatial distribution of CO intensity of Comet Halley indicates that a large fraction of CO originates from the refractory organic component in the coma, rather than directly from the volatiles in the nucleus. Based on the fluffy aggregate interstellar dust comet model, we have estimated the upper limits of the total amount of CO provided by coma dust. The implications from the comparison of the predicted results with the observed value have been discussed. This revised version was published online in June 2006 with corrections to the Cover Date.     

基于线性神经网络的滑油金属含量预测

利用神经网络方法对某型航空发动机滑油监控系统中需重点监控的金属元素含量建立了网络，并根据该模型对其含量变化趋势进行了预测分析。某部队通过对不同实测数据的检验证明，可根据该模型的预测结果预报金属含量是否超标。     

带有双层壁扩压器的波瓣喷管混合流场的数值计算

采用三维贴体曲线坐标网格,边界网格加密且正交,在整个计算区域进行全场计算。为避免因波瓣造成的网格强烈的非正交引起解的发散,采用了Chen和Kim修正的k-ε湍流模型及同位网格SIMPLC计算方法,对带有双层壁扩压器的波瓣喷管混合流动进行了数值计算和分析。对波瓣及双层壁,采用大粘性的方法解决流固耦合。计算结果表明:在双层壁间有外界冷气流被引射进入,形成了壁面的冷却气流;自波瓣出口截面沿流向产生的环流速度场,强化了主次流的掺混,速度分布渐趋均匀。计算结果与实验数据符合良好,二者在离开波瓣52 mm的混合管内相对主流速度的最大误差为21.65 %。     

易于硬件实现的遥感图像两倍压缩算法

结合干涉多光谱遥感图像航天应用的要求,参考CCSDS标准无损压缩算法,提出了一种易于硬件实现的干涉多光谱遥感图像无损／近无损压缩算法。该算法在对12bit干涉多光谱图像进行2倍压缩时压缩性能与JPEG 2000标准算法相当,但算法复杂度和所需存储空间大大降低,在单片FPGA内部即可实现全部压缩功能,可以很好地满足航天应用的要求。     

基于RBF带学习能力高精度非线性FDD设计

在轨航天器故障检测与诊断问题需要面对模型的非线性,而且要求尽量提高其检测的精度,为此设计了基于径向基函数（RBF）神经网络的动量轮非线性故障检测与诊断（FDD）方案。首先应用RBF补偿建模误差,提高检测精度,并选择李雅普诺夫函数证明其收敛性;然后应用非线性观测器来产生故障残差,给出了阈值以及故障检测的时间;应用RBF网络对故障信号进行重构,并据此设计了带学习能力的FDD策略。再次建立了详细的动量轮模型,通过不同条件下的仿真研究分别验证残差的阈值特性、时间特性以及RBF的重构能力,仿真结果表明了算法的有效性。