仿鞭毛菌游动的微型机器人近壁运动

鞭毛菌及模仿其运行的微机器人在靠近壁面游动时,其运动模式与远离壁面时有所不同。针对这一现象,本文利用抗力理论和Stokes方程的线性性质,对鞭毛菌在壁面附近运动时流体对其施加的作用力进行分析,建立了鞭毛菌近壁运动的动力学模型。同时计算了细菌在平行于壁面平面内的运动轨迹与游动速度,并与实验数据进行对比分析,结果验证了该理论模型 的有效性。在此基础上,探讨了鞭毛尾的几何和运动学参数与细菌的速度变化量之间的关系。本文研究为微型仿生游动机器人运动控制时规避近壁效应提供参考依据。     

共轴刚性旋翼飞行器配平特性及验证

针对共轴刚性旋 翼与常规旋翼的区别,从挥舞运动、变距操纵和诱导速度3方面建立共轴刚性旋翼的气动力模型。采用等效挥舞运动概念,建立共轴刚性旋翼的挥舞运动方程;引入提前操纵角概念,建立与共轴刚性旋翼挥舞频率相适应的变距操纵模型;引入上下旋翼干扰因子,建立共轴刚 性旋翼的诱导速度模型。在此基础上,建立共轴刚性旋翼飞行器飞行动力学模型,并以XH-59A 直升机为例计算纯直升机飞行模式的配平特性,使用飞行试验数据验证了理论模型的正确性,同时讨论了共轴刚性旋翼飞行器与常规直升机配平特性的异同点。     

多层缝隙耦合贴片型频率选择表面研究

设计了一种基于缝隙耦合的贴片型频率选择表面（Frequency selective surfaces, FSS）,该FSS拥有窄带特性。分析了缝隙结构对FSS的频率响应的影响,提出 了一种具有极化稳定性和角度稳定性的双极化FSS单元。采用全波电磁仿真软件对其进行分 析,同时采用谱域法和周期性矩量法对该FSS进行了理论分析并得到解析解。通过将缝隙改 为十字缝隙实现双极化设计,仿真结果显示该结构具有极化稳定性和角度稳定性,并与理论 分析吻合,表明设计的正确性。     

RGPS在交会对接中的应用

在伪距差分算法中， 目标飞行器的绝对导航误差通过方向余弦影响相对导航精度， 同时由于线性化观测方程引起的模型误差减小， 使其精度随相对距离减小而提高。仿真结果表明位置差分可以用于相对距离大于２００ｍ 阶段， 伪距差分可以用于相对距离２００ｍ 以内阶段， 两种方法的相对速度精度都需要提高。     

高分辨率星载SAR总体参数分析

本文详细分析了高分辨率星载ＳＡＲ的方位分辨率、距离徒动效应以及影响脉冲重复频率选择的因素。同时论述了分辨率、测绘带宽，模糊度、脉冲重复频率之间的相互制约关系。并给出了计算机仿真结果。     

光纤陀螺的最新进展

介绍了光纤陀螺 (FOG)的基本原理 ,以及国内外光纤陀螺的最新发展情况。分析了目前普遍采用的几种光纤陀螺技术方案并对光纤陀螺的未来发展状况作了展望     

对数极坐标变换识别算法在成像制导中的应用

图像匹配是成像制导系统中常用的目标识别算法，但实时目标图与基准目标图存在的尺度差异以及旋转不可避免，这也导致失配率提高。针对这个问题，引入对数极坐标变换运算，根据对数极坐标图像的尺度、旋转不变性提出了新的目标匹配识别算法，一方面保证了在尺度变化及旋转下的高匹配率；另外新算法结合了变换图目标区域的轴向投影统计策略，保证了匹配运算量的降低；文中仿真实例验证了算法的优势与有效性。     

纳米复合搪瓷涂层在液体火箭发动机的应用研究

介绍了纳米复合搪瓷涂层的化学成份,涂层粉末粒度的比例、浆料的制备工艺及保存方法。重点论述了涂层在发动机不同零件上的浆料成份及粘度、涂覆方法、烧结温度和工艺过程。还介绍了对于不同材料成份与粒度配比涂层的各种检验内容与结果及在液体火箭发动机热试车的考验结果。     

基于临界平面法的缺口件疲劳寿命预测方法

利用弹塑性有限元分析得到缺口件的应力、应变历史，分别计算任意材料平面上的描述拉伸和剪切疲劳破坏的两种损伤参量，取最大损伤参量所在的平面为临界平面，并利用最大损伤参量预测拉伸和剪切疲劳寿命，取小值为缺口件的疲劳寿命，进而得到一种预测缺口件疲劳寿命的预测方法。用此方法预测了SAE1045钢缺口件的疲劳寿命，并与实验值进行比较，误差分布在2—3倍因子范围之内。     

基于遗传算法优化神经网络的结冰环境中MVD和LWC预测

水滴平均体积直径（Mean volumetric diameter,MVD）和液态水含量（Liquid water content,LWC）是两个影响飞机结冰的重要气象参数,但在实际中难以准确测得,如果能够实时、准确地获取这两个参数可以为积冰预测和飞机适航认证标准的建立提供一些指导。文中提出了一种基于遗传算法优化神经网络的结冰气象参数预测模型。以不同测点组合的冰厚和结冰速率、环境温度、飞行速度和机翼迎角为输入参数,结冰气象参数MVD和LWC为输出参数,构建遗传算法优化的结冰气象参数预测模型,并通过预测模型对数值计算测试组数据和结冰风洞实验数据的结冰气象参数进行预测。结果表明,基于遗传算法优化Elman神经网络的预测模型对结冰气象参数的测试组预测相对误差在10%以内,实验数据相对误差在20%以内,该方法具有一定的可行性。