非同轴式喉栓变推力发动机压强响应分析

设计了非同轴式喉栓固体变推力发动机实验系统,进行了变推力原理性实验.通过对发动机自由容积、喉栓运动、气缸能否一次完全将喉栓送到位、等效喉部结构、推进剂配方对变推力过程中压强响应影响的实验及分析,基本确定了压强响应慢是由于推进剂的动态响应慢造成的.利用成熟配方的低压强指数推进剂进行了压强双峰响应实验研究.研究结果表明,压强峰的下降响应要高于上升响应.研究结果为非同轴喉栓变推力发动机响应特性分析提供了依据.     

基于相空间重构和神经网络的压气机机匣静压预测

建立了基于相空间重构和径向基神经网络的压气机机匣静压的预测模型。对试验数据进行相空间重构,分析其混沌特性,根据重构相空间的最小嵌入维数确定网络输入参数的个数,采用K均值聚类的方法优化网络的拓扑结构,根据时间序列的最大李亚普诺夫指数确定预测模型的最大有效预测步数,利用径向基神经网络的强大非线性映射能力,实现对时间序列的非线性预测,试验结果证明了该方法的有效性。该方法对压气机趋势监控具有一定的参考价值。      

磁响应Fe3O4/HCS复合微球的制备及特性

由壳聚糖与环氧丙烷制备了羟丙基壳聚糖(HCS)。将其配制成水溶液,利用离子凝胶法,与多聚磷酸钠(TPP)反应,制备了粒径在0.6μm羟丙基壳聚糖微球。再用滴定水解法制备了四氧化三铁微粒,激光粒度分析显示滴定水解法制备的Fe3O4粒径分布较窄,粒径小。在此基础上采用交联聚合法制备了Fe3O4/HCS复合微球,微球为实心,四氧化三铁微粒被包裹于微球内部,形状规则,粒径约为0.8μm,经过磁响应分析表明Fe3O4/HCS复合微球具有磁响应性。     

一种基于TTP/C协议的容错策略研究

组成员协议(GMP)是基于TTP/C的一种软件容错策略.在传统的GMP策略中,故障的节点都会将自己从本地成员表中删除,在有n个节点的系统中,出现(n-3)次连续的故障后,可能会导致GMP策略无效.研究了一种新型的GMP容错策略,可对瞬态故障的节点进行恢复,使其在(3n 1)个时间段内重新返回到系统中,增强了系统的容错鲁棒性.     

基于递归神经网络的控制力矩陀螺操纵律设计

利用递归神经网络对单框架控制力矩陀螺(SGCMG)系统操纵律进行动态求解,设计了一 种基于递归神经网络的SGCMG系统操纵律。通过选择适当参数可以使该网络渐近收敛到稳定 状态,从而使操纵律具有较小的操纵误差。该操纵律不用计算Jacobi矩阵的伪逆,因此避免 了Jacobi矩阵求逆所带来的一系列问题。对某SGCMG系统的仿真结果表明,上述操纵律是可 行的。     

基于微分平坦方法的三维制导律设计

针对强耦合条件下的三维制导问题提出了一种新的设计框架。滚动引起的俯仰、偏航通道之间的强耦合关系,使得双通道解耦的三维制导律设计困难,使用微分平坦方法可以克服这一困难。首先使用矢量建立了导弹的一般运动学描述,并由此证明导弹制导系统是微分平坦的。依据系统的平坦输出设计比例-微分(PD)控制律可以实现目标静止或机动时的制导。进一步,通过对PD参数的适当约束可以实现任意落角及任意入射方位角的制导。仿真结果验证了该设计的优点。     

大容量表面张力贮箱流阻特性的计算分析

对贮箱内部的流阻分布情况进行计算具有重要意义,它不但可以为整个推进系统的流阻分析提供依据,而且是并联贮箱平衡排放研究的基础,它能够为贮箱筛选提供参考,同时能够找出对流阻影响最大的部位,以便在加工过程中对其一致性进行严格控制。对一种部分管理的大容量表面张力贮箱的内部流阻情况进行计算和分析,在建立推进剂管理装置内部流阻分布的数学模型的基础上,对各个部位的流动情况进行详细分析,得到了多种状态、不同流量条件下推进剂管理装置各部位流阻分布的情况,以及管理装置流阻分布随着总流量变化的关系。     

网络拥塞控制概述

论文介绍了网络拥塞的相关知识,着重分析了网络拥塞产生的原因及其危害,并结合实际提出了避免网络拥塞的策略,（1）合理设计网络拓朴结构;（2）合理设计路由器的缓冲区;（3）增加资源能力;（4）均衡链路负载。由此可以看到,网络拥塞控制必须协调数据源和网络中间节点,乃至客户机一起协调工作。     

Trajectory prediction of ballistic missiles using Gaussian process error model

Ballistic Missile Trajectory Prediction(BMTP) is critical to air defense systems. Most Trajectory Prediction(TP) methods focus on the coast and reentry phases, in which the Ballistic Missile(BM) trajectories are modeled as ellipses or the state components are propagated by the dynamic integral equations on time scales. In contrast, the boost-phase TP is more challenging because there are many unknown forces acting on the BM in this phase. To tackle this difficult problem, a novel BMTP method by ...     

多传感器斜置系统故障检测的奇偶向量补偿方法

提出采用神经网络对多传感器斜置组件的奇偶向量进行补偿,从而消除安装误差、刻度系数误差以及常值偏差对奇偶向量的影响,提高系统对小幅值故障检测与隔离的准确性.基于神经网络的方法与卡尔曼滤波、偏差分离估计方法相比,不需要各项误差的动态模型和噪声统计特性.神经网络采用有一定时间延迟的样本进行在线学习时,利用补偿后的奇偶向量能够检测出有一定斜率的斜坡型故障.