利用吸收光谱法测量激波风洞自由流中一氧化氮的含量

以空心阴极灯Te 灯作为光源,采用光学多道分析仪(OMA) ,首先在静态条件下,获得了Te 灯的透射光强随一氧化氮压强的变化曲线,计算出一氧化氮对Te 灯214nm 和225 .9nm 两条谱线的吸收系数。根据OMA 拍摄的氢氧爆轰驱动激波风洞喷管出口气流中一氧化氮γ带(A2  →X2 ∏跃迁) 对Te 灯的吸收光谱,确定了自由流中一氧化氮的最大含量     

考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模与评价方法

针对现有测试性增长模型忽略了测试性设计缺陷的修正延时过程,进而导致测试性增长模型（TGM）跟踪与预计精度低的问题,提出了一种考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模理论与方法。首先分析测试性设计缺陷识别与修正之间的延时机理,得到剩余测试性设计缺陷（TDL）具有先增后减的铃形变化趋势;在此基础上,分别以Gamma、Raleigh和Delay-S 3种曲线拟合剩余测试性设计缺陷（RTDL）变化趋势,研究建立基于以上3种曲线考虑修正延时的测试性增长模型;最后,以某机载稳定跟踪平台测试性增长试验数据验证测试性增长模型拟合、跟踪及预计效能。研究结果表明：基于该测试性增长试验数据,Gamma曲线可以精确地拟合剩余测试性设计缺陷变化规律,测试性增长模型跟踪和预计精度可达到10^-2数量级。     

从美军"PTN"项目看前沿技术在飞行员训练体系中的应用前景

美国空军教育和训练司令部"PTN"项目即"未来飞行员训练计划"已经完成两期验证,项目重点集成了虚拟现实、增强现实、先进生理传感器、人工智能和大数据分析技术,研究了新技术对飞行员训练的适用性.项目取得了良好的效果,美军计划将该项目作为未来飞行员训练体系的重要组成部分.本文分析了"PTN"项目的 组织实施过程和实施效果,阐述了人工智能、虚拟现实、大数据等前沿技术在飞行员培训体系中的应用前景.     

基于线性二次型的飞控参数故障渐近调节

 研究了含有参数故障的线性系统,提出了一种基于线性二次型的控制策略。采用该渐近调节反馈控制律,可以减小系统由于容错控制算法时延所致的性能下降。针对某飞机模型进行了仿真,结果验证了所提出策略的有效性。     

飞行器太阳能源计算方法CSCD

介绍了空间飞行器典型电源系统组成,通过对影响太阳能源输出的各项参数因素分析,提出了空间飞行器太阳能源计算方法,该方法包括由功率计算所需太阳阵面积的公式和由太阳阵面积计算输出功率的公式,达到了准确计算太阳能源的效果,解决了以往空间飞行器太阳能源估算误差大,在总体回路设计中电源参数难以闭环的问题。     

无人机辅助车联网的无人机部署算法

针对无人机辅助车联网的无人机部署问题,分析了基于时延和回传链路的能效无人机部署策略的性能。该策略从车联网的数据传输时延和回传链路角度优化无人机的部署,进而最小化无人机的功率消耗。先面向车联网网络,推导了基于单个用户速率的时延约束函数,并构建基于无人机离基站距离的回传链路容量函数;再构建基于时延和回传链路容量函数的目标函数。最后,利用序列二次规划求解目标函数。性能分析表明,通信数据包尺寸是影响时延的重要参数。此外,在低时延和数据尺寸较大时,车辆用户的总速率之和收敛于回传链路容量。     

基于TCAD仿真建模的瞬时剂量率效应研究

针对一款百万门级0.18 μm互补金属氧化物半导体（0.18 μm CMOS）工艺抗辐射加固的微处理器电路,提出了采用TCAD仿真建模技术对加固电路开展瞬时剂量率效应研究的方法,仿真结果表明通过保护环结构加固设计,可有效提升电路的抗瞬时剂量率效应性能,并利用瞬时剂量率辐射源进行了仿真有效性的试验验证。结果表明,采用TCAD仿真手段得到的瞬时光电流峰值与试验得到的光电流峰值误差小于5%,证实了仿真研究电路瞬时剂量率效应方法的有效性。     

伺服动力电源技术发展概述

近年来,机电伺服系统在航空、航天领域得到了广泛应用,逐渐形成了新的推力矢量控制和舵面控制实现方式,并推动了伺服动力电源的多样性发展。研究了国外运载火箭、导弹及飞机伺服动力电源技术的发展现状,梳理了各类场景中伺服动力电源的应用特点及未来需求,对比了常见的热电池、锌银电池、锂离子电池及涡轮发电等各类伺服动力电源的技术特点,并提出了高电压、高比功率、高比容量（新型电池,涡轮发电）、一体化/智能化/高可靠等伺服动力电源技术的未来发展方向。     

激光陀螺背向散射研究综述

背向散射直接影响激光陀螺的锁区,是阻碍激光陀螺精度提升的主要因素之一。首先,阐述了背向散射与锁区的联系,介绍了背向散射的成因、分类及分析方法。其次,简述了背向散射的检测方法和抑制措施。最后,对背向散射研究现状进行了总结,并对未来发展进行了探讨。研究成果可指导激光陀螺研制过程中的背向散射控制,有助于提升激光陀螺精度水平。     

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题,设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型;接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量,并降低优化保守性,为了进一步加强系统稳定性,控制器引入终端代价函数和终端约束;最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证,结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比,这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量,更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。