红外导引头抗诱饵干扰研究

近年来不断升级的各种诱饵干扰技术成为制约红外导引头发展的关键因素,因此,对红外诱饵对抗技术的深入研究具有重要意义。首先研究了红外诱饵干扰的基本类型和干扰机制,针对红外诱饵的技术特点,阐述了红外导引头广泛采用的抗干扰方法。之后,结合点源体制、成像体制导引头各自特点进行了抗红外诱饵技术的对比分析。最后,对未来红外诱饵和相应的导引头抗干扰技术的发展趋势进行了总结。     

纳米级金属粉对GAP热分解特性的影响

用ＤＳＣ和ＴＧ研究了纳米级Ｃｕ和Ｎｉ粉、超细Ａｌ粉和超细Ｎｉ粉以及普通Ｃｕ粉和Ａ粉对ＧＡＰ（聚叠氮缩水甘油醚）热分解特性的影响。ＤＳＣ实验结果表明：ＧＡＰ／金属粉样品有两个放热峰,高温区的放热峰是金属的氧化峰,峰温受气氛影响,低温区放热峰是ＧＡＰ的分解峰,不受气氛影响;金属Ｃｕ对ＧＡＰ的分解峰影响最大,其中纳米级Ｃｕ（ｎｍ－Ｃｕ）使ＧＡＰ分解放热峰的峰值温度提前了３３．２℃,普通Ｃｕ对ＧＡＰ的分解     

RDX－CMDB推进剂铅－铜－炭催化燃速模型

分析了ＲＤＸ在平台催化中的作用，认为ＲＤＸ对平台催化有正、负两方面的影响，据此提出ＲＤＸ－ＣＭＤＢ推进剂平台催化燃速模型。导出的燃速公式能够定量地描述平台燃烧现象的各个阶段，在ＭＴＷ－１推进剂基础配方的应用表明，计算值与实测值之间的平均相对误差小平１０％。     

基于飞行数据的无人机平飞动作质量评价模型

针对无人机（UAV）操纵质量高低多依赖专家主观评判、不同飞行动作缺乏针对性评判标准的问题,建立了根据飞行数据客观评价无人机平飞动作质量的模型。首先通过建立平飞判别规则识别无人机飞行数据中的平飞动作数据段,然后根据布林通道理论计算各平飞数据段内多个飞行参数的得分值,最后通过"熵权法"确定各参数的权重,进而得到反映不同无人机操控手平飞动作质量的指标数据。将一次四边平飞训练任务中4组不同无人机操控手操纵和1组无人机自主控制的飞行数据输入该模型,计算结果表明,模型可以较好地识别平飞动作并区分不同操控手平飞动作质量的高低,可以为无人机操控手的训练提供参考。      

HEDM－CMDB推进剂燃烧性能的理论预测

利用建立不久的双基系平台推进燃烧模型，对几种ＨＥＤＭ加入平台推进剂后的燃烧性能进行了理论计算。结果表明：在所计算的几种ＨＥＤＭ中，ＨＮＨＡＡ最有利于提高燃烧；ＣＬ２０报有利于降低燃烧压力指数；ＣＬ－２０作为平台推进剂的高能填实综合性能最好。     

含消焰剂硝胺推进剂燃烧性能的调节

运用包覆预处理和直接进行燃速调节两种方法 ,消除消焰剂对硝胺改性双基推进剂平台燃烧的破坏作用。应用扫描电子显微镜研究了推进剂熄火表面 ,初步探讨了消焰剂影响平台燃烧的机理。实验结果表明 ,两种方法均改善含消焰剂螺压硝胺推进剂的燃烧性能。对于完全破坏平台效应的消焰剂 ,包覆的方法可使推进剂的燃速压力指数由 0 .79下降到 0 .35,但并不能完全恢复被消焰剂破坏了的平台现象 ;对于影响平台燃烧较小的消焰剂 ,通过在推进剂中增加炭黑的含量 ,不但恢复了被消焰剂破坏了的平台燃烧效应 ,而且 ,使推进剂的平台燃烧性能优于不含消焰剂的基础配方。消焰剂对平台燃烧的破坏 ,与推进剂燃烧表面炭骨架被破坏有关     

ADN 及其混合物燃烧性能的理论计算

分析了新型含能材料二硝酰胺铵（ＡＤＮ）的热分解特性和燃烧特性,提出ＡＤＮ燃烧初期热分解反应的假说,建立了由化学结构特征计算ＡＤＮ及其混合物燃速公式,并计算了ＡＤＮ和配比不同的ＡＤＮ混合物的燃速特征。计算结果与实测值十分一致。从化学结构和化学反应的层次分析了ＡＤＮ单质燃烧出现平台燃烧现象的原因,认为ＡＤＮ热分解过程中,中间产物ＮＨ４ＮＯ３的形成和消失在平台（麦撒）燃烧中起着关键作用。预测了ＡＤＮ提高固体推进剂燃速和降低燃速压力指数的趋势。     

基于监督流形学习的航空发动机振动故障诊断方法

航空发动机故障诊断中一个有挑战性的难题就是如何处理具有高维数、非线性化特点的故障数据,传统模式识别方法很难发现这类数据集的真实结构,导致故障诊断准确性不高。针对这一问题,将一种新兴的非线性维数约简技术——流形学习引入航空发动机振动故障诊断,提出基于监督流形学习理论的航空发动机特征提取与识别方法。该方法首先采用最近兴起的监督局部线性嵌入流形学习算法对蕴含在高维振动故障数据中不同故障的流形特征进行学习,映射到低维嵌入空间以实现故障的特征提取,在降维后的流形特征空间中构造分类器实现故障识别。利用航空发动机转子故障数据对方法的有效性进行了验证,结果表明,该方法显著提高了故障诊断性能,克服了传统的模式识别方法PCA和LDA的不足,并且在训练样本数为每类100的条件下,该方法的平均故障诊断正确率比PCA和LDA分别高出2.93%和7.20%。