连续推力机动轨道优化设计的贝塞尔曲线法

提出一种基于贝塞尔曲线的平面机动轨道设计方法。该方法将贝塞尔曲线方程与轨道形状方程相结合，利用得到的复合函数作为轨道方程来对机动轨道进行数学描述；通过约束条件获得可行的机动轨道族，由控制点设计给出具体的优化变量，将累积速度增量作为优化指标函数；并利用优化算法完成参数优化，从而得到最优机动轨道。最后针对设计的机动轨道推力峰值较大的问题，进一步提出了分段贝塞尔曲线法，在降低推力峰值的同时，可进一步降低燃料消耗，并在平面机动转移轨道设计的基础上，通过梯度下降对自由控制点进行修正，解决了考虑时间约束的平面轨道交会问题。     

运用SSM探讨高校科研成果的产业化

软系统方法（ＳＳＭ）是一个学习系统，能帮助人们认识人类问题的复杂环境，为人们提供一种用系统的观点认识软问题的思想方法。运用软系统方法综合分析高校科研成果产业化所面临的形势及存在的问题，按照根定义建立概念模型，然后经过理想的概念模型与现实的比较，得出了一系列解决问题的方法与策略。对在新形势下如何促进高校科研成果产业化做了有益的探讨。     

航空发动机及燃气轮机整机性能仿真综述

整机总体性能仿真是航空发动机及燃气轮机仿真的重要组成部分，在航空发动机及燃气轮机的设计制造和使用全寿命 周期内发挥着重要作用。综合70多年来航空发动机及燃气轮机总体性能仿真的发展成果，梳理了各时期总体性能仿真的发展历 程。从基本方法、模型精细化、求解算法和修正方法等角度，分析了国内外以部件级模型为代表的基于物理机理的总体性能仿真 方法研究现状；探讨了以人工神经网络、支持向量机和深度学习为代表的人工智能算法在总体性能仿真中的应用现状；介绍了机 载模型、机理-数据混合模型和多维度模型基本方法和主要成果。基于目前的研究成果和技术发展趋势，认为航空发动机及燃气 轮机总体性能仿真应向物理机理模型更精细化、人工智能技术更深入和应用模型构建更为规范化的方向发展。     

增升状态下的全机位流数值模拟

研究了势流理论下的全机增升装置复杂外形气动力数值计算方法,该方法以低阶面元法为基础,具有计算量小、速度快的优点.复杂流动的粘性效应主要通过附面层粘性修正技术加以体现.采用该方法对某增升装置翼身组合体外形压力分布特性进行计算,并和风洞实验数据相比较,验证了方法的正确性和实用性.在此基础上对某型飞机真实复杂外形的压力分布特性进行了计算,为复杂外形飞行器增升装置的初步设计、方案选型与评估提供了非常理想的工程技术手段.     

基于实测星载原子钟数据的脉冲星守时方法

利用脉冲星估计星载原子钟钟差是实现卫星自主守时的途径之一。为充分分析基于脉冲星的自主守时系统性能，利用实测的星载原子钟钟差数据和中子星内部组成探测器(neutron star interior composition explorer, NICER)的PSR B1937+21脉冲星的观测数据，对比分析了星载原子钟和脉冲星的误差特性。设计了脉冲星守时系统框架和星载原子钟钟差估计方法。以实测的星载原子钟钟差数据为基础，计算分析了脉冲星守时系统的性能。计算结果表明，若脉冲星的脉冲到达时间（time of arrival, TOA）解算精度为1 μs/30 d，则原子钟钟差估计精度可达到优于1 μs的水平，初步验证了脉冲星守时系统的可行性。     

固体燃料ATR涡轮/压气机匹配方法研究

为了获得固体燃料空气涡轮火箭发动机(SP-ATR)中涡轮和压气机的匹配工作特性,建立了涡轮和压气机的工作特性模型,根据SP-ATR转速、功率和背压平衡的工作特点,分别基于涡轮和压气机的工作环境先后采用两种不同的方法完成了二者的匹配。对比两种匹配方法得出结论:(1)基于涡轮的匹配方法与转速稳定过程一致,可确定特定飞行环境中发动机的转速;(2)基于压气机的匹配方法需要条件更少、适用范围更广,可用于特定转速调控方案下驱涡燃气流量的确定。两种匹配方法的计算结果相对Ax STREAM仿真结果的最大误差为10.75%,两种匹配方法的计算结果相差不超过8%。将建立的匹配方法应用于HARM弹自主爬升飞行过程,得到SP-ATR驱涡燃气流量的定量调控规律。     

A non-local vectorial total variational model for multichannel SAR image speckle suppression

This paper aims at the multichannel synthetic aperture radar(SAR)image speckle reduction.This paper proposes a novel energy minimized regularization model for multichannel image denoising,which is an extension of the non-local total variational model for gray-scale image.It contains two terms,namely the vectorial data fidelity term and the non-local vectorial total variation term.The latter is constructed by high-dimensional non-local gradient that contains the structure information of the multichannel image.The existence and the uniqueness of the solution of the model are proved.A fixed point iterative algorithm is designed to acquire the solution of this model.The convergence property of this algorithm is proved as well.This model is applied to the multipolarimetric and multi-temporal RADARSAT-2 images despeckling.The result shows that this model performs better than the original vectorial total variational model on texture preserving.     

Determination of optimal samples for robot calibration based on error similarity

Industrial robots are used for automatic drilling and riveting.The absolute position accuracy of an industrial robot is one of the key performance indexes in aircraft assembly,and can be improved through error compensation to meet aircraft assembly requirements.The achievable accuracy and the difficulty of accuracy compensation implementation are closely related to the choice of sampling points.Therefore,based on the error similarity error compensation method,a method for choosing sampling points on a uniform grid is proposed.A simulation is conducted to analyze the influence of the sample point locations on error compensation.In addition,the grid steps of the sampling points are optimized using a statistical analysis method.The method is used to generate grids and optimize the grid steps of a Kuka KR-210 robot.The experimental results show that the method for planning sampling data can be used to effectively optimize the sampling grid.After error compensation,the position accuracy of the robot meets the position accuracy requirements.     

结构自适应序贯正则极端学习机时间序列预测及其应用

为提高初始小样本情况下时间序列在线预测的精度,提出了一种结构自适应序贯正则极端学习机(SA-SRELM)。该方法在在线序贯学习阶段,针对不同训练样本规模选择不同的递推方式对输出权值进行更新;同时,在训练样本达到一定规模后,为提高预测模型对系统的动态适应性,在加入新样本的同时对旧样本进行剔除,完成预测模型的训练。利用3种混沌时间序列预测实例对所提方法的有效性进行了验证。最后,将所提方法用于航空发动机排气温度预测中,结果表明该方法相对正则极端学习机(RELM)和序贯正则极端学习机(SRELM)方法具有更好的泛化性能,预测精度分别是二者的约6倍和2倍。     

基于最小曲率半径的软波导安全裕度校核方法

针对传统软波导安全裕度校核方法存在不够准确和/或计算量难以承受的缺陷,文章提出一种基于最小曲率半径的软波导安全裕度校核方法,分析其可行性、便利性及准确性,并给出具体的计算步骤.对同一个算例的分析结果表明,与传统方法相比,此方法可以更加准确地反映软波导的安全裕度.