星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。     

民用飞机产品保障相关的使用分析要求

民用飞机产品保障分析是产品支援的一个重要过程,它使飞机具有可维修性、可靠性、可测试性,并可优化飞机全生命周期成本,定义飞机在役期间所有需求资源,保持其预定用途。而产品保障相关的使用分析作为设计初期产品保障分析中的重要部分,分析飞机的使用和操作等方面的任务,这些任务对于保障飞机的正常运行十分重要,飞机运行中的很多方面都会受到此任务限制,另外,产品保障相关使用分析也可提出对于飞机设计的要求,在优化飞机设计的同时也使保障资源规划更为合理,而其所确定的任务可以为开展细化的产品保障分析提供支持。     

多维对流通量重构方法的改进

为了研究多维对流通量重构格式中不同形式主方向对激波稳定性、压力场计算方面的影响,分别采用以笛卡尔方向、密度梯度及压力梯度作为主方向进行计算,对结果分析后发现,单纯依赖物理量梯度的主方向会造成压力等值线曲折的非物理解。为了消除这种非物理现象,采用一种基于压力函数的混合方式来确定主方向。单层及展向多层高超声速圆柱绕流问题模拟分析的结果表明:混合方式所确定的主方向不仅可以消除笛卡尔坐标系确定的主方向计算带来的红玉现象,同时还可以消除单纯的密度或压力梯度作为主方向所带来的压力场"zigzag"的非物理现象;通过与结构网格结果的比较表明:网格相关格式驻点处热流的相对误差为29.2%,而混合主方向确定方法所计算驻点热流相对误差只为4%,表明此改进方法计算得到的壁面热流是合理的。     

周向畸变进气下压气机动态失速特性研究

为研究周向畸变进气下压气机动态失速特性,在一大尺寸低转速压气机试验台上进行了均匀进气和180°周向畸变进气下压气机动态失速实验。采用时域观察、频域快速傅里叶变换以及时频域的同步压缩小波变换、基于同步压缩小波变换的空间模态分析和小波相干性分析等方法对动态失速信号进行分析。结果发现,畸变进气下,压气机旋转失速发生前出现0.225倍转子转动频率的一阶模态扰动,该扰动在相对畸变网不同位置区域周向传播速度不一致。宽带非定常扰动在畸变区尾缘附近最强,在畸变区前缘附近最弱,并存在周向尺度转化现象。转子转动频率扰动周向也出现强度变化,最大值出现在非畸变区中心附近的测点。周向畸变条件下集总系统模型对比实验结果的分析表明:实验和模型结果符合较好,旋转失速前非定常扰动周向强度和尺度变化主要受流量系数变化的影响,而一阶模态扰动周向传播速度不均匀现象是畸变进气下压气机系统特性作用的结果。     

改进的Neumann-LU混合法在失谐整体叶盘随机分析中的应用

为了降低失谐整体叶盘的随机分析矩阵求逆的计算成本,提出一种基于Neumann级数和LU分解的改进Neumann-LU混合法。一方面,在非共振频率附近的大区域采用Neumann级数频域展开式以提高计算效率;另一方面,在共振频率附近小区域采用LU分解法以提高计算计算精度;根据Neumann级数展开项数来选定自适应阀值,实现两种矩阵求逆方法的自动转换而不用消耗额外的计算资源。选取具有失谐特征的整体叶盘为研究对象,分别运用改进的Neumann-LU混合法和单一LU分解法求解叶片在阶次激励下的频域响应,并从计算效率和计算精度方面进行比较。研究结果表明,在保证计算精度误差不大于0.1%的前提下,改进的Neumann-LU混合法可以提高失谐整体叶盘随机分析大约55%的计算效率。     

航空发动机健康估计的神经网络修正卡尔曼滤波算法

针对商用航空发动机与气路相关的传感器分布不均、且个数小于气路健康参数的个数、使用卡尔曼滤波算法估计全部气路健康参数时容易出现误判的特点,提出一种神经网络修正的卡尔曼滤波算法。该算法在每个采样周期内利用BP神经网络来修正个体的偏移方向,按粒子滤波算法计算每个个体的权值用以估计总体的均值和协方差,然后利用卡尔曼滤波算法更新所有个体,并将总体的均值作为当前时刻的估计结果。通过对商用航空发动机部件级模型在多个飞行状态点数字仿真模拟9种气路突变故障,由7个可测输出估计全部10个健康参数,该混合算法的估计误差相比BP神经网络与无迹卡尔曼滤波算法分别平均降低了34.6%与47.9%。     

平台式重力仪航空重力测量数据后处理技术研究

针对航空重力测量对数据后处理的要求,结合平台式重力仪系统的组成与工作原理,在重力异常信号的频域特征基础上,设计出一套有严格频域规范的航空重力数据后处理流程,并对某海域实测数据进行了处理。结果表明,重力异常值内符合精度为12条东西测线达到0.43mGal/140s和0.84mGal/100s,4条南北测线达到0.39mGal/140s和0.79mGal/100s;以同测线GT-2A单次测量结果为标准值统计标准差,12条东西测线为0.72mGal/140s和0.98mGal/100s,4条南北测线为1.41mGal/140s和1.53mGal/100s。结果表明,设计的航空重力测量数据后处理方法可以实现重力异常信号的高精度提取。     

基于任务的微机电惯性系统规模化测试技术研究

针对传统惯性测试技术测试周期长、测试效率低、测试成本高等问题,提出了基于任务的微机电惯性系统规模化测试解决方案。研究分析了微机电惯性系统测试技术的研究现状和发展趋势,建立了基于任务的微机电惯性系统测试体系,详细论证了微机电惯性系统批量、并行、自动化测试解决方案的可行性,为微机电惯性系统规模化测试实践奠定了基础。     

符号流生成器在教学中的应用

简要介绍了美国ＵＮＩＳＹＳ公司１１００、２２００系列中型计算机上符号流生成器的使用，并用它编制了一些常用的运行流，简化了用户的上机操作，提高了上机效率。     

火箭型单级入轨（SSTO）的初步分析

火箭型单级入轨（ＳＳＴＯ）是今后的发展方向之一，从多方面分析了火箭型单级入轨（ＳＳＴＯ）方案的可能性，简要回顾了ＳＳＴＯ的发展历史，特别对三角快帆（ＤＣ－Ｃｌｉｐｐｅｒ）作了分析，认为采取多项先进技术后是完全可以实现的。明确了单级入轨的两个基本方向：提高比冲和降低结构重量。分析了采用不同形式发动机的影响，列出了主要关键技术，最后提出了几个有参考价值的观点。