高速涡轮泵实时振动监控算法与系统设计

涡轮泵是液体火箭发动机的故障高发部件之一,研究其实时振动监控算法及系统对提高发动机的可靠性与安全性具有非常重要的意义。在选择涡轮泵监控参数的基础上,深入研究涡轮泵实时故障检测算法,提出用于阈值更新的滑动样本递推方法,实现涡轮泵故障的自适应阈值检测,然后基于数字信号处理器设计涡轮泵新型实时振动监控系统,实现更高的处理速度,并满足小型化需求。     

高速电路PCB设计与仿真

在某测试系统核心板PCB设计中,基于IBIS模型,利用Cadence软件对SDRAM和主CPU间的高速信号进行信号完整性仿真,依靠仿真结果指导PCB设计,对关键网络的走线长度以及拓扑结构等做预先设计,有助于提高系统性能、减小失败风险和缩短开发周期。     

一种二维平面内的最优制导律

在地基助推级反导作战过程中,由于目标弹道导弹的加速度很大,造成拦截弹失去了加速度优势。文中针对单级短程固体弹道导弹的助推级中段拦截,推导出一种能量最省的制导律,不需要拦截弹的加速度大于目标加速度。二维闭环仿真结果显示,在满足制导精度的基础上,拦截弹的切向和法向过载均较小,能够满足作战需求。     

镁基水冲压发动机燃烧室长度及进水距离设计方法

针对两次进水的镁基水冲压发动机,对发动机总体的燃烧室长度和一次、二次进水距离设计方法进行了研究.根据理论分析和试验测温结果,提出金属镁以熔融液滴形式进入燃烧室,镁滴燃烧为蒸气相扩散燃烧过程.采用简化的D3/2定律计算镁滴燃烧时间,并以镁滴燃烧和雾化水滴蒸发所需时间为依据,建立了燃烧室长度和一次、二次进水距离设计方法.参...     

模块化核动力航天器设计及其关键技术

为提高核动力航天器关键技术的可继承性与可扩展性,缩短核动力航天器研发周期,降低研发成本,本文通过总结国外核动力航天器发展现状,梳理核动力航天器研制特点,结合模块化航天器概念及设计原则,首次提出模块化核动力航天器概念。将核动力航天器分为核电源模块、平台中心模块、载荷模块3大独立模块,并针对体系架构设计提出3层建设方案,针对模块化核动力航天器梳理关键技术难点,为后续项目研究提供应用参考。     

AOS自适应帧生成算法的性能分析与应用研究

对AOS协议中的自适应帧生成算法进行研究,通过严格地理论分析,给出了该算法的有效信息传送速率计算公式。进一步,将数据帧生成模块与虚拟信道复用模块作为一个整体进行考虑,针对现有的AOS多路复用技术的不足,提出了自适应帧生成算法与虚拟信道调度算法相结合的多路复用新方法。研究结果表明,通过在多路复用中应用自适应帧生成算法,并设置合理的帧生成时间门限值,可以比目前主要使用的、采用高效率帧生成算法与虚拟信道调度算法相结合的多路复用方法获得更好的包时延性能。     

锥运动条件下新的速度误差补偿项研究

经典的捷联惯导积分算法往往需要在姿态更新过程中对圆锥误差项进行精确补偿。虽然考虑了载体姿态变化的影响,但速度更新算法通常忽略了圆锥效应的作用。就圆锥误差项引起的速度误差进行了研究。指出其与陀螺角增量对速度更新的影响方式相同。在假设的线性斜坡模型条件下,利用两个连续的角增量和比力增量,详细推导了新的速度误差项的二子样更新补偿算法。在一种特殊的机动条件下,即当载体绕横轴作圆锥角振动的同时又沿立轴作同频同相的线振动,推导的二子样优化算法能够使该误差补偿项的平均性能最优。仿真结果证明该优化算法能够对新的速度误差积分项进行有效的补偿。     

MUSIC算法在反射面多波束天线测向中的应用与改进

文章主要针对MUSIC算法在反射面多波束天线的应用问题进行了分析,并对MUSIC算法进行了改进,改善了MUSIC算法在应用中的测向性能。     

具有复杂围护结构光学窗口的传热特性分析

针对具有复杂围护结构光学窗口传热特性,建立了高热流作用下的光学窗口及其复杂围护结构的辐射-导热传热模型,分别讨论了窗口的辐射半透明、光谱选择性、外部加热热流以及窗口尺寸对其瞬态温度响应的影响。结果表明,忽略窗口半透明特征会产生最大31.4%误差,忽略光谱选择性会产生最大40.4%误差;窗口外部气动加热热流影响显著,温度响应随热流的增大而急剧增大;窗口厚度对其传热特性的影响较大,随着厚度的增大窗口温度响应减小;而窗口半径产生的影响可忽略不计。     

一种高超声速滑翔飞行器轨迹智能预测方法

针对高超声速滑翔飞行器(Hypersonic glide vehicle, HGV)机动性强、轨迹预测困难的问题,选取气动加速度作为预测参数,提出了一种基于集合经验模态分解和注意力长短时记忆网络的HGV轨迹智能预测方法。首先,以HGV六自由度运动方程为基础,分析了其机动特性和气动力变化规律,建立了动力学跟踪模型,对气动加速度进行实时估计;其次,利用集合经验模态分解对估计的气动加速度进行分解和重构,减弱噪声影响,避免对预测模型的干扰;最后,利用去噪后的气动加速度数据对注意力长短时记忆网络进行训练,进而预测未来气动加速度数据并重构HGV未来轨迹,实现轨迹的在线预测。实验仿真表明,该方法能有效预测HGV机动轨迹,预测精度高、稳定性好。