石英挠性加速度计阻尼参数闭环检测方法

石英挠性加速度计作为一种高精度惯性测量传感器,被广泛用于航天器姿态控制及惯性导航中。在石英挠性加速度计设计时,摆组件在腔体内的阻尼系数是一项重要的参数。与摆组件的转动惯量及挠性梁刚度等参数不同,阻尼系数与摆片的表面积、摆组件工作间隙、大气压强等多种因素相关。为了获取石英挠性加速度计正常工作状态下阻尼特性参数,研究了一种基于系统闭环频率响应的阻尼系数测量方法。利用水平振动台获取石英挠性加速度计幅频特性曲线,采用最小二乘参数拟合的方法对石英挠性加速度计阻尼特性参数进行辨识。利用辨识得到的阻尼系数进行仿真,并绘制幅频特性曲线与实际采样输出比对,验证了基于系统频率响应的闭环测量方法有效可行。     

飞机进近着陆系统电磁环境建模与仿真

针对现代导航着陆系统附近电磁环境复杂及机场可用空间的日益缩小的现状,提出了用电磁环境建模和仿真的方法来预测和分析电磁散射对着陆系统影响.根据这一方法可以计算出飞机在进近路径上各点的导航参量的变化.实验结果表明,其仿真结果在实际的应用中具有一定的借鉴作用.     

基于BP神经网络的飞机完好率建模研究

飞机完好率是检验航空兵部队装备作战能力的重要参数.首先研究了飞机完好率的定义及其计算公式,然后建立了飞机完好率的BP神经网络预测模型,仿真结果验证了该模型的精确性和有效性.     

一种串行通讯模块的ATS设计与实现

自动测试系统(ATS)广泛应用于各类产品(器件、部件、电路板、设备或系统)从设计、生产到使用维护的各个阶段.提出一套基于通讯模块测试的ATS的解决方案,体现了ATS模块化设计思想并提供了一种通用ATS的实现途径.对从事这方面的开发工作的读者会有所帮助.     

高性能DSP芯片TMS320F2812应用技术研究

TMS320F2812是TI公司推出的高性能32位定点信号处理器,它具有高度集成、高速、低功耗、易于开发等优点,特别适用于高性能数字控制和通讯等领域.主要介绍了TMS320F2812硬件结构、功能特点及其在电机控制系统中的应用.     

飞机综合航电系统总体设计综合评估方法

 航空电子系统的费用 效能是飞机总体系统效能的重要组成部分,也是降低飞机寿命周期费用的关键之一。在航空电子系统的总体设计阶段,传统的系统评估和优化方法主要针对的是独立子系统/设备的费用或效能指标。综合航电系统设计方案的费用 效能重要指标包括：可支付性、构型能力、任务能力、可靠性、维修性、测试性和技术风险,以组合的方式获得了相应的综合评估准则,给出了计算公式。以某新研航电系统作为实例演示了综合评估方法的实施情况,演示的重点集中于总体设计方案的可视化量化评估分析。该综合评估方法已显示出其在实际工程设计中的可行性和应用价值。     

基于遗传算法和空间推进方法的单壁扩张喷管优化设计研究

 将单目标遗传算法和多目标遗传算法（包括NSGA-II和NCGA）,与高效、高精度的空间推进流场数值模拟方法——SSPNS方法相结合,对二维超燃冲压发动机尾喷管即单壁扩张喷管（SERN）进行了气动优化设计研究。在巡航点（Ma=6.0）讨论了推力系数C_T最大单目标模型,推力系数C_T最大升力系数C_L最大两目标模型,以及推力系数C_T最大升力系数C_L最大俯仰力矩系数C_m最小三目标模型,分别得到了喷管的最大推力设计和关于多个目标性能的Pareto最优前沿。结果表明,扩张壁初始扩张角θ_r,i和外罩长度L_c对C_T影响较大;较小的L_c和较大的θ_r,i设计,将降低外罩内表面的负升力作用而使得SERN的C_L较大;较长外罩和较小的θ_r,i,对应Pareto最优设计的C_M较小。     

基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化

 将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明：该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道。     

混合式壁面移动机器人横向移动机构及运动分析

 针对结构较复杂的椭球形壁面,提出了由两类不同移动机构组成的混合式壁面移动机器人,一类为框架移动式,实现沿壁面经线（纵向）的攀爬运动;另一类为浮动的轮轨驱动式,实现沿壁面纬线（横向）的运动,二者相互独立。重点介绍了轮轨式横向移动机构,分析了它的工作原理,根据工作环境的几何特征并结合DH法,对复杂约束环境下,机器人的横向运动进行了运动学分析,并进行了样机实验,结果表明通过控制两个驱动轮的角速度可以控制机器人横向运动的速度和姿态。     

基于多目标优化的星空认知网络鲁棒波束成形算法

卫星通信(SC)网和无人机(UAV)通信网之间频谱共享、相互融合,能较大提升频谱效率,有望成为第6代移动通信的关键技术之一。与现有文献不同,本文在系统非完美信道状态信息(CSI)的条件下,考虑了次级用户可达速率最大化和发射功率最小化2种准则,利用加权切比雪夫方法构建满足概率约束的多目标优化问题(MOO);由于该问题较为非凸,利用概率公式、半正定松弛等方法将其转化为凸问题,并进一步通过半正定规划(SDP)求解,得到鲁棒波束成形权矢量,获得2种性能指标间的帕累托最优权衡。计算机仿真验证了所提鲁棒波束成形算法的有效性和优越性。