满足多约束的主动段能量管理制导方法

高超音速飞行器运载任务需要满足多项约束条件,针对耗尽关机型固体运载火箭需要在主动段进行能量管理.基于控制推力和速度之间夹角来实现主动段能量管理的思路,综合交变姿态控制能量管理(AEM,Alternate Attitude Control Energy Management)和一般能量管理(GEM,General Energy Management),提出了样条能量管理(SEM,Spline Energy Management)制导方法,并针对分离前定轴飞行约束条件进行了修正.以三级运载火箭为例,通过AEM,GEM和SEM对比,验证了样条能量管理制导方法的可行性.     

基于接触状态分析的叶冠阻尼评估与改进设计

采用基于接触状态分析的干摩擦阻尼结构设计方法,针对某型带冠涡轮叶片进行了阻尼评估与改进设计.接触状态包括接触形式和接触参数,通过接触形式从结构上判断结构设计的合理性;通过接触参数从力学性能上评价叶冠的阻尼效果.对叶片的动力特性、接触状态和振动响应进行综合评估分析,找出叶冠结构设计不足之处,并指出具体的改进措施,使叶冠的接触状态及振动响应得到一定的改善,并找到叶冠弦宽稳定工作范围.接触状态能够细致反映出叶冠工作状态下真实的接触情况,为叶冠结构设计和阻尼效果判定提供了更准确、详尽的参考依据.     

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.     

基于支持度的MEMS陀螺信息融合方法

为了解决微机械电子系统(MEMS, micro electronic mechanical system) 惯性器件测量准确度低、噪声大、长时间单独使用导航误差积累大等缺点,提出了一种MEMS陀螺阵列结构设计,在完成微型惯性测量单元(MIMU, micro inertial measurement unit)的标定后,采用基于支持度的信息融合方法对陀螺阵列输出进行信息融合。试验结果表明：该结构设计和信息融合方法能够有效的提高MIMU的测量准确度,具有一定的工程应用价值。     

基于VP的虚拟试验系统仿真设计

虚拟试验系统的目的是通过虚拟试验真实反映飞行器的起竖过程,为瞄准技术的误差分析提供良好的仿真基础和设计依据。对飞行器机动发射的起竖过程进行建模,在数学模型基础上,通过三维可视化仿真技术模拟发射前的整个起竖过程,初步完成虚拟试验过程可视化系统的研制,建立虚拟试验系统中飞行器、车、发射场等三维模型,实现了人机交互功能,建立了系统仿真平台。     

半球谐振子薄壁厚度不均匀性对陀螺精度的影响

针对半球谐振陀螺仪的工艺制造偏差,研究半球谐振子薄壁厚度不均匀对陀螺精度的影响,建立误差模型,分析误差机理．首先对谐振子进行应变分析,然后分析薄壳微元的受力情况,根据力和力矩平衡方程建立半球谐振子动力学方程,得出由于厚度不均匀造成的半球谐振陀螺仪角速率误差．研究结果表明其傅立叶展开式的1～3次谐波项对角速率误差无影响,而4次谐波有影响．为提高陀螺精度,对陀螺厚度不均匀加以平衡．     

GPS锁定晶振的数据处理方法研究

针对GPS锁定晶振频率标准,提出了一种滑动平均值法滤波方法,通过这种算法建立新的取样值与历史取样值相关性,适当选取取样点数形成滑动滤波窗口,改变的滑动滤波窗口大小,能有效克服GPS接收机输出的1×10-6的波动影响,可以在很短的时间间隔内解算出被控晶振与GPS的偏差值,应用于控制算法,不断修正压控晶振的频率,使压控晶振锁定在GPS上。     

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.