谐振式光纤陀螺系统建模及其应用研究

谐振式光纤陀螺作为高精度角速度传感器,以其集成化高、成本低以及抗干扰性强等独有优势,逐渐成为下一代光学陀螺研究发展的热点。通过对谐振式光纤陀螺工作原理的分析,建立了陀螺数字信号处理系统可视化模型,并对系统谐振曲线和同步解调曲线等开环输出以及锁频反馈下闭环输出进行了模拟仿真。利用仿真模型分析了正弦波调制下谐振谱分裂现象,并搭建实验装置对其进行了验证。结果表明,实验中正弦信号调制频率高于系统谐振输出半高全宽一半,即对应2 MHz时,谐振谱分裂会导致同步解调输出线性区域出现明显失真,严重恶化了标度因数线性度。因此,搭建的谐振式光纤陀螺仿真模型能够准确而有效地模拟系统的工作状态,在系统噪声抑制和精度提升方面具有指导性意义。     

一种中心型间断有限元MMALE方法

针对多介质可压缩流体动力学问题,提出了一种单元中心型二维MMALE(Multi-Material Arbitrary Lagrangian-Eulerian)方法.在拉氏步,流体力学方程组采用中心型间断有限元方法求解.对于混合网格,采用Tipton压力松弛模型更新物理量,用等参坐标法更新物质中心点坐标.界面重构采用一种...     

一种低RCS无人飞行器外形的气动特性实验研究

根据气动布局的基本原理,结合低RCS要求,设计了一种鸭式布局、带边条的翼身融合无人飞行器外形,实验结果表明,该外形不仅具有低RCS特征,而且具有良好的气动特性,升阻比达到8左右。     

导弹机动突防滑模制导律

为了得到一种用于导弹机动突防的制导律,我们在制导律设计中令视线角速率跟踪正弦有界震荡信号.在导弹机动突防过程中,导弹自动驾驶仪的惯性滞后会影响制导精度.我们利用递推李雅普诺夫设计方法推导出了一种考虑自动驾驶仪惯性的运动跟踪滑模制导律,它可以令视线角速率跟踪给定的指令信号.仿真结果表明,这种制导律可以令导弹机动突防成功的概率提高到89%,而且在自动驾驶仪滞后情况下的制导精度很高,脱靶量仅有0.3mm.     

浅谈"过程的监视和测量"

概述了ISO9001∶2000中“过程的监视和测量”的目的和意义,重点探讨了实施“过程的监视和测量”的常用方法,并对管理、产品制作等过程中的监视和测量、实现途径和应用技术作了分析与说明。     

高频地波雷波抗雷电干扰研究

高频地波雷达（ＨＦ－ＧＷ Ｒａｄａｒ）作为探测超视距目标的有效手段在海防武器系统中担当重要的角色。高频段电磁环境恶劣，近区雷电在这一频段激发的天电噪声对ＨＦ－ＧＷ雷达的正常工作构成了严重干扰。通过分析雷电在ＨＦ－ＧＷ雷达多普勒域表现的奇异性，本文提出了利用小波变换在多普勒域检测雷电干扰的方法和一种抑制雷电干扰的方案。现场实验表明本文方法有效提高了ＨＦ－ＧＷ雷达抗雷电干扰的能力。     

用标定和亚像素技术实现三维运动目标的高精度测量

本文介绍一种利用多种亚像素图像技术提取目标及网格节点，并采用新的摄影系统标定与系统误差修正技术，用多个摄像机实现对有特殊标志的空间三维运动目标的高精度测量方法。     

冲压发动机风洞引射器引射性能模拟

蒸汽引射器是冲压发动机试验台用来实现高真空度的重要设备,其工作环境复杂,性能优化较为困难。简化并建立蒸汽引射器的模型,通过Fluent软件对其工作情况进行数值模拟,分析工作状态下引射器内流场变化情况,并利用控制变量法分析引射器中水蒸气含量、工作流体压力、引射流体压力等工况参数对引射器工作能力的影响。通过与试验数据的对比,验证模拟结果的可信度。结果表明:引射流体流量增大时,引射器效率升高;引射流体中水蒸气从0变化到50%时,引射系数由0.45降至0.36。而当工作流体入口压力由1.07 MPa升至1.42 MPa时,引射系数由0.41降低至0.33;引射流体入口压力由12 kPa升至54 kPa时,引射系数由0.12升高至0.43,故在优化设计时应综合2个入口压力的影响。     

面向空间容迟容断网络的路由算法研究

将空间网络作为一种典型的容迟/容断网络(Delay/Disruption Tolerant Network,DTN),同时利用空间网络星座拓扑的规律性和可预见性,通过构造链路通断时间图,快速建立虚拟拓扑路由表;针对路由过程中可能出现的链路中断问题,设计了拥塞控制机制、正常中断机制和链路失效机制来提高路由效率;在The ONE网络仿真平台中对提出的时间图路由算法(Time-GraphRouter)进行了仿真,并与传染路由(EpidemicRouter)、转发等待路由(SprayAndWaitRout-er)、预测路由(ProphetRouter)三种路由机制进行了对比。仿真结果表明,文章提出的路由算法的平均投递率达到了0.98以上,综合性能优于其他三种路由算法。     

基于目标分解和SVM的极化SAR图像分类方法

极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究中的一类基础前沿问题。文章提出了一种基于目标分解及支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)的极化SAR图像分类方法。首先根据Cloude分解和Freeman分解两种方法提取极化SAR图像的多类散射特征,从而构造出图像各像素的特征向量。接着利用样本区域像素的特征向量对SVM进行训练,获得经训练的SVM。最后,以各待分类像素的特征向量为输入,利用经训练的SVM即可完成极化SAR图像的分类。对两幅AIRSAR实测极化SAR图像数据分类的结果表明,文章方法能够有效地利用多类散射特征的互补信息,具有较高的分类精度。