多传感器多目标系统误差融合估计算法

为解决多传感器组网系统的系统误差估计问题,基于多传感器多目标上报信息,研究并提出了一种多传感器多目标系统误差融合估计算法.算法构建了两级融合结构,即第一级对多传感器组合状态估计信息进行反馈融合以改善局部组合状态估计精度,从而间接改善系统误差的估计精度,而第二级对多目标系统误差估计信息进行融合以进一步提高系统误差的估计精度.蒙特卡洛仿真显示算法能有效融合利用多传感器多目标信息,实现多传感器系统误差的实时精确估计.     

合成射流控制鼓包分离流动的数值模拟

为了研究合成射流控制鼓包背风面分离流动的效果,采用商用流体力学软件FLUENT^® 6.3求解Reynolds平均Navier-Stokes方程,通过分析鼓包壁面摩擦力系数分布、旋涡脱落结构以及射流孔口附近流动结构,揭示了合成射流对分离点不固定的流动分离的控制机理.结果表明:在分离点前施加合成射流可有效缩小回流区范围,涡脱落被施加的激励"锁定",涡脱落的频率等于合成射流的频率.此外,在本研究所考虑的情况下,动量系数越大,控制效果越好.从时均效果看,当施加最大吹气动量系数为0.369 1%的合成射流时,分离泡长度减小了11%.     

新型二维推力矢量喷管数值模拟

针对现有流体推力矢量控制方案的不足,提出利用喷流附壁效应的新型矢量喷管,借助于尾喷管射流对固壁延伸面的跟随作用控制尾喷流方向,实现推力转向.在此基础上采用限制流量的方法调节喷流的抽吸程度,产生不同的横向压力梯度,达到了矢量化控制推力转向的目的.运用这一概念设计了二维矢量喷管,用数值实验方式验证了喷管的推力转向效果,采用限制流量方法得到的最大矢量角度约13.3°,进一步结合射流控制可以使矢量偏角达到20°以上.通过对该喷管流场的数值计算研究,探讨了该矢量喷管内喷流转向形成的流动机理,从推力损失、转向效率上对喷管的性能特点进行了分析,为下一步开展实验研究奠定了基础.     

液力自动变速器传动系统建模与换挡特性仿真

根据液力自动变速器换挡过程中操纵件的动态特性,建立换挡过程的动力学模型.建立以转速、节气门开度和驱动模式为参数的发动机模型.依据整车参数,设计换挡规律,提出换挡过程中操纵件的油压控制方法.基于MathCAD数学软件,建立包含驾驶员、机械系统和控制系统等完整的动力传动系统虚拟样机.仿真结果表明,建立的仿真原型与平台可预测传动系统在多种工况下相应动态特性,为换挡规律与换挡品质的仿真提供一个合理的解决方案.     

捻度对缝合线浸润特性的影响

研究不同捻度缝合线的浸润效果,通过SEM(扫描电子显微镜)观察不同捻度缝合线浸润树脂后的尺寸及其与树脂界面结合情况.研究结果表明:随着缝合线捻度的增加,树脂浸润缝合线的效果变差,缝合线纤维束及单丝与树脂结合情况变差;浸润树脂后的缝合线纤维束尺寸相对浸润之前提高,但随着捻度的增加,浸润树脂后的缝合线纤维束尺寸降低.     

球铰接杆式支撑臂构型参数分析

论述了球铰接杆式支撑臂的组成和主要构型参数。利用有限元分析软件建立了球铰接杆式支撑臂有限元模型,进行了模态分析并与试验结果进行了对比,验证了模型的正确性;分析了单元段跨距、套筒半径、横向框架边数和斜拉索预紧力对支撑臂性能的影响。结果表明单元段跨距的增加有利于支撑臂总体性能的提升,而套筒半径和横向框架边数的增加能提高支撑臂刚度但同时增加了系统总质量。斜拉索预紧力应从最小允许预紧力和球铰取得最大刚度值时对应的预紧力中选取较大值。分析结果为支撑臂的工程设计提供了依据。     

工业以太网EtherCAT冗余和热插拔技术

EtherCAT是一种实时工业以太网协议,使用冗余技术是实现热插拔和提高通信可靠性的重要手段.首先介绍了实时工业以太网EtherCAT的组成、工作原理和报文结构,研究了使用环型网络拓扑结构实现基于EtherCAT的工业自动化控制系统故障容错及热插拔技术,分别规划了在网口故障、链路故障和节点故障时冗余帧传播机制、故障点定位和恢复策略.开发了链路冗余EtherCAT主站驱动程序,将常规EtherCAT主站驱动程序做了修改,加入链路冗余机制,对上层应用屏蔽了冗余信息和操作.最后完成了冗余和热插拔的性能测试实验,结果表明系统性能优越,运行稳定.     

基于模板数据库的工程CAD拓扑建模方法

应用模板数据库的方法,进行工程CAD管网拓扑建模.通过将工程对象抽象为很多具有各自特征的拓扑结构模板,建立拓扑模板数据库.在模板数据库基础上设计了一种松耦合的3层体系结构的工程CAD管网建模系统.此体系结构包括:用户层、库管理层、数据层.库管理层能够对拓扑模板进行方便快捷的管理、扩展,从而可以高效地建立和维护管网模型的拓扑结构;数据层提供统一的数据接口,使得不同领域之间可以共享拓扑模板数据.系统的层次结构分明,系统模块之间的依赖关系低,并且易于实现.采用本系统能够大大提高管网模型的建模效率和兼容性.     

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.