基于CMAC神经网络的BTT导弹模型跟踪控制

提出一种ＢＴＴ导弹模型跟踪控制系统的参考模型设计新方法。在此基础上,设计了一种非线性模型跟踪控制律,并将ＣＭＡＣ神经网络用于ＢＴＴ导弹系统的鲁棒自适应模型跟踪控制,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。该方法适合于控制导弹作全空域飞行。仿真结果进一步验证了该方法的正确与有效。     

衰减因子自适应滤波及在组合导航中的应用

从卡尔曼滤波技术的稳定性出发,分析了卡尔曼滤波算法发散的原因,提出了一组衰减记忆卡尔曼滤波中衰减因子的自适应估计方法,并在GPS/SINS组合导航系统中进行了计算机仿真.在计算衰减因子时,利用滤波残差序列在最优估计时为零均值白噪声的性质,构造了服从χ2分布的变量,并分别检验滤波残差每一个分量得出衰减因子值.仿真结果表明,该组算法能够自适应地估计出衰减因子的大小,有效地抑制滤波发散,且计算量较其它方法小.      

近地小推力转移轨道的加权组合制导策略

 研究了近地小推力转移轨道的制导问题,给出了一种基于局部最优控制律的自主制导算法。推导出了各改进春分点根数对应的局部最优控制律;通过最优推力分配和目标偏差两个策略,对各局部最优控制律进行动态加权组合,从而有效减少了制导律的设计参数。在此基础上,针对燃料最省转移轨道,定义了一种新的发动机开关函数。采用遗传/逐次二次规划混合优化算法计算了最优制导参数。与传统算法相比,该制导算法是一种闭环制导算法,能够实现飞行器的自主制导,并且制导过程中无需对制导参数进行更新。以地球低轨到高轨的小推力转移为例,采用该方法分别求解了时间和燃料最省转移问题,并与传统算法进行了比较分析。数值结果验证了该算法的有效性。     

飞翼无人机3种保形进气口进气道气动与隐身综合特性对比

基于飞翼布局无人机隐身与结构装载布置要求,保形设计了3种进气口形状的背负式S弯进气道,按照进口投影截面形状上、下底之比顺序排列,分别为三角形、梯形和矩形.利用数值模拟方法对无人机内外流场耦合流动进行计算分析,且基于射线弹跳(SBR)法对进气道电磁散射特性进行仿真研究,获得了飞翼无人机3种进气道的气动与隐身综合特性.研究结果表明:①矩形进气道模型升阻和纵向力矩特性表现均最好;②3种 进气道模型按顺序排列总压恢复系数逐渐增大,畸变指数逐渐减小,进气道沿程气流也逐渐顺畅,矩形进气道模型进气道内流特性最优;③0°迎角下3种进气道模型雷达散射截面(RCS)均值基本呈现先增大后减小的特征,进气道终端开放时矩形进气道模型隐身性能最好,而终端短路时三角形进气道模型隐身效果更优异.      

航空发动机闭环起动系统设计及试验验证

针对某型航空发动机在使用过程中存在的地面起动性能不佳、需要频繁调整和空中起动边界较小的问题,提出一种在开环起动系统的基础上叠加供油修正系统后形成闭环起动系统的方法。在保证燃油接口不变的约束下,通过借用原有油源及增加电液转换指令相结合的方式改进设计了一种带燃油流量修正功能的起动装置,利用数字电子控制器的计算能力,采用基于转速升高率的PID控制算法实现了发动机的闭环起动。结果表明：在平原机场地面起动成功率达到99.8%,在高原机场地面起动不经调整或经过1次适应性调整就能保证发动机可靠起动,空中惯性起动包线左扩100 km/h,空中风车起动包线左扩50 km/h,大幅度提高了发动机的起动成功率,有效减少了因大气温度或海拔高度变化进行调整的工作。     

类X?47B无人机菱形编队气动干扰数值模拟

设计了一种由4架类X?47B飞翼布局无人机（UAVs）组成的菱形编队。通过求解RANS方程的数值模拟方法,研究了菱形编队无人机气动干扰问题,详细分析了影响机理,定量给出了编队减阻效果。计算结果表明:头机气动性能基本保持不变。两侧僚机受上洗气流影响,其减阻效果明显。尾机主要受下洗气流影响,其阻力增大,对编队久航和远航不利。在重力配平条件下,两侧僚机飞行阻力的减小是由攻角减小和诱导阻力减小共同引起的。尾机在编队中飞行阻力的增大主要是攻角增大带来的阻力增加,诱导阻力增大仅带来了20%的阻力增量。从减小下洗气流对尾机的不利影响出发,对不同垂向间距的尾机升阻特性进行了研究,并参考雁群头鸟变换行为机制,给出了无人机菱形编队飞行建议。      

基于CBR—模糊综合评判的空中停车率预测研究

为了解决航空发动机设计初期用以预测空中停车率(IFSD)的可靠性信息不足且信息大多具有模糊性的难题,结合发动机自身的特点,利用模糊数学的方法构建空中停车率的预测模型。通过模糊综合评判法,充分利用相似机型的历史数据,将空中停车率的影响因素与评价集合相结合建立评判矩阵,并采用层次分析法(AHP)对因素权重进行赋值,对其指标做出综合评判。同时,考虑到性能参数上的相似程度对于预测的影响,加入基于实例推理技术(CBR)的相似度量,对两者权重进行合理分配得到最终的预测值。最后将模型应用到实际分析中,结果表明预测模型在早期设计阶段具有良好的实用价值。     

加压预处理对软质聚酰亚胺泡沫力学性能的影响

为解决软质聚酰亚胺泡沫初始状态力学性能的不稳定性,采用Solimide~?AC-550聚酰亚胺泡沫分别进行不同加压方式及加压压力的预压处理,并对预压处理的试样进行拉伸和压缩性能测试。结果表明:负压预处理对该泡沫所造成的力学性能损伤比正压更大;且在+4 kPa预处理时,可使得该泡沫获得相对稳定的力学性能,满足工程应用的需求。     

SBS改性再生型木塑复合材料及其耐水性能

为了充分利用城市固体废弃物中的各项资源，本项工作将固体废弃物中的高密度聚乙烯（HDPE）回收后与废弃的木纤维、苯乙烯-丁二烯-苯乙烯（SBS）进行复合，成功地制备出SBS／再生型木塑复合材料，并进行了力学性能测试和水煮试验。结果表明，SBS的加入使木塑复合材料的冲击韧性得到显著改善，同时，复合材料的弯曲强度和弯曲模量没有明显的影响，表明SBS可以作为木塑复合材料的增韧剂。SBS／木塑复合材料经过8周、60℃的水煮后，复合材料的吸水率和厚度膨胀率均有所增加，弯曲模量和冲击韧性分别平均下降14．4％、10．8％。水煮试验初期复合材料的弯曲强度逐渐降低，然后又逐渐增大，第8周后弯曲强度增加的幅度约10％。木塑复合材料的冲击破坏模式以界面脱粘为主，而加入SBS后，复合材料的破坏以纤维断裂和基体断裂为主。     

一种用于解决粒子滤波粒子退化现象的重要性重采样算法的研究

粒子滤波通过蒙特卡罗模拟来实现递推贝叶斯估计,在非线性非高斯系统中体现出良好的特性;但粒子滤波存在粒子退化现象的缺陷,针对这一问题,提出一种新的重采样算法,即分区重采样算法,其主要思想是根据多项式重采样与分层重采样算法的特点,把随机数区间划分成若干个区,每个区内的随机数任意排列,而区与区之间按升序排列。与目前常用的其他重采样算法相比,该方法提高了粒子滤波的平均性能,仿真实验验证了该算法的有效性和实用性。