对相控阵雷达自适应旁瓣对消的多点源压制干扰

分析了相控阵雷达自适应旁瓣对消的工作原理及方法.然后提出了用多台干扰设备协同工作的相参干扰.每台干扰设备在雷达处理间隔内发射能覆盖真实目标并且持续时间较短的干扰信号,多台设备协同工作在目标附近形成压制干扰.该方法影响雷达样本选择,从而降低自适应旁瓣对消的效果.仿真结果和外场试验表明了该方法的有效性.     

路网匹配定位方法研究

针对车载惯性导航设备由于其惯性器件随时间漂移产生误差导致系统定位精度逐渐变差的问题,提出了一种路网匹配定位方法以提高车载导航系统的综合定位精度,该方法基于视觉测量原理通过双目摄像装置采集道路周边环境特征进行匹配定位,介绍了匹配定位的基本原理和系统实现所需的关键技术,通过实际跑车测试,验证了该方法的合理性和可行性。     

静压气浮轴承工程设计方法研究

静压气浮轴承是惯性器件测试平台回转支撑轴系的关键部件,其承载能力和回转精度对惯性器件测试的准确性有着重要的影响,目前,静压气浮轴承设计、计算过程复杂,为提高设计效率,简化设计方法,在满足静压气浮轴承性能的条件下,推导了静压气浮轴承工程计算公式,在此基础上,设计了一款双向止推空气轴承,确定了几何参数,计算了空气静压径向轴承、空气静压止推轴承的轴承承载力、刚度、耗气量及摩擦力矩,并与有限元仿真结果进行了对比分析,验证了该设计方法的有效性。     

不同飞行条件下反流控制矢量喷管的内流特性

利用数值模拟方法,分析了不同飞行条件下反流控制矢量喷管的内流特性.结果表明:在所研究的范围内,静态条件下,不发生主流附着的情况下,所研究的2种缝宽喷管模型产生反向二次流的抽吸压强范围分别为60 795~87 139.5 Pa,50 662.5~91 192.5 Pa;且矢量角随着抽吸压强的增大而减小,推力系数则随之增大.在外流马赫数为0.6和1.2时,对于较小缝宽的喷管模型,均有不同程度的主流附着现象发生,无法应用于实际的矢量流场控制.对于较大缝宽喷管模型,在马赫数为0.6时,不发生主流附着的情况下,产生反流的抽吸压强为40 530~87 139.5 Pa.而马赫数为1.2时在所研究的二次压强下都无反流产生.      

一种基于瞬时自相关的多普勒补偿方法研究

文章针对相位编码信号脉冲压缩技术中存在的多普勒失配问题,提出了一种基于瞬时自相关的二相码信号多普勒补偿方法。理论分析和Matlab仿真证实,该方法很好地解决了二相码信号的多普勒失配问题,但同时产生了3dB以上的信噪比损失。     

二元喉道倾斜矢量喷管的数值模拟

利用数值模拟方法,对二元喉道倾斜矢量喷管进行了研究.研究了喉道单侧注气、扩张段辅助注气对喷管流场和性能的影响.研究结果表明:喉道单侧注气可以产生不对称的流动,产生矢量推力,但是推力矢量效率较低;扩张段辅助注气可以显著提高喷管的推力矢量性能;只有注气流量比较大时,才会出现典型的"喉道倾斜"现象;但是推力矢量控制效率最高的区域并不是出现在"喉道倾斜"之后,而是出现在弓形激波位置逐渐前移、扩张段注气口上游亚音速区域不断扩大的过程中.     

直管和弯管比较下的疲劳试验台稳定性的研究CSCD

为研究某型航空发动机叶片定寿试验台的压力和加载力的稳定性,通过仿真的方式对其进行了系统研究。首先,用MATLAB/Sim Hydraulics软件建立了液压试验台模型;其次,在系统模型的基础上,分析研究了当前端管路分别为直管和弯管时对系统压力脉动和载荷稳定性不同的影响;最后,改变弯管的弯曲度逐步进行仿真。通过研究发现,弯管环境下的高低周复合疲劳试验台能更好的降低压力脉动,提高载荷稳定性。大弯曲度的弯管可以有效提高试验台载荷稳定性,并在一定程度上稳定系统压力。此研究为试验台液压系统的设计与生产提供提供了必要的指导,可以确定更加准确的叶片寿命。     

可编程逻辑器件在空间电子学设备中的应用

介绍了几种常用于空间电子学设备的可编程逻辑器件 (FPGA), 基于空间环境特点, 分析了可编程逻辑器件在空间电子学设备中应用时需要考虑的特殊问题. 针对空间试验中经常出现的单粒子翻转事件(SEU), 介绍了一种基于冗余(FTMR) 的FPGA设计方法, 并通过实例给出了这种方法对系统性能和设计规模的影响.     

歌声的钟摆

一个很偶然的下班路上,堵在蠕动的车流中,收音机里传来老歌熟悉的旋律,声音且是不陌生的清新,如隔壁阿花唤弟的声音。知道了歌者小娟,熟悉了一个歌者的声音。一如:挥动的手臂在空气中滑过时的寂静,船靠岸时与海沙的问候,雪花穿过屋檐时的乞求,风拉扯裙摆时的叹息,剪     

基于几何不变性和BP网络的二维目标识别算法

提出了一种基于几何不变性和BP网络的二维目标识别算法.该算法不仅能适应目标物体在旋转、缩放和平移变换(RST变换)下的不变性识别,而且能适应仿射及射影变换下的不变性识别.算法通过对目标物体边缘点进行规格化和对规格化后的边缘点进行5点不变量穷举计算解决了模型图像与目标图像的对应点选取问题;通过将不同观测方位和不同旋转角度的样本图像边缘点的5点不变量集合作为输入向量对BP网络进行训练解决了由于仿射和射影变换造成规格化边缘点间距变化对正确分类的影响.算法不仅能识别多边形而且能识别曲线轮廓的目标物体.