RAM的故障模型及自测试算法

通过对ＲＡＭ故障情况的全面、深入分析,建立了ＲＡＭ的功能故障模型。并在此基础上,提出一种全面、实用的故障自测试算法。该算法分三步完成测试：（１）测试ＲＡＭ中的固定为１（０）故障、固定开路故障、状态转换故障、数据保持故障及第一类耦合故障中的不相关耦合等故障;（２）测试第一类耦合故障中的相关耦合故障;（３）测试第二类耦合故障。对ＲＡＭ的故障注入试验验证了该算法的有效性。并将此算法应用于航空电子模拟器的ＢＩＴ（Ｂｕｉｌｔｉｎｔｅｓｔ）的设计中。     

磁轴承控制器的设计及仿真研究

介绍了磁轴承系统的组成,对控制器性能的基本要求及控制方案的选择,分析了典型ＰＩＤ控制器存在的两个弊端,提出了磁轴承控制器的四种模型。通过对这四种模型的仿真研究,分析了各模型中比例系数、积分时间常数、微分时间常数及局部反馈系数对系统性能的影响,并给出了各参数较为理想的参考值及阶跃响应曲线,仿真结果对制作模拟控制器及数字控制器有一定的借鉴作用。     

柔性接头角刚度及弹性件剪切应变的精确计算

角刚度（又称弹性比力矩）及弹性件在最大摆角下的剪切应变是固体发动机柔性接头设计的重要指标。在考虑固体火箭发动机柔性接头层弹性件几何尺寸的差异的基础上,推导了角刚度及弹性件剪切应变的精确计算公式。算例表明,该方法计算精度更高。     

大型太阳帆板展开状态动态特性研究

利用有限元技术及自编的 FORTRAN程序计算了单翼太阳帆板约束模态的振型和频率 ,计算结果和实验结果比较表明 ,计算精度在工程上是可以接受的。在此基础上 ,以飞船带有双翼对称太阳帆板为模型 ,计算了太阳帆板在转动和不转动情况下非约束模态的振型和频率。上述计算结果为研究带有挠性太阳帆板的航天器的动力学与控制问题打下了基础     

航天器两自由度扫描镜图像运动补偿技术研究

研究航天器的两自由度扫描镜图像运动补偿问题。在姿态估计信息的基础上,给出了一种运动补偿算法。算法中不仅补偿了姿态估计信息,还同时考虑了姿态信息中的长周期系统误差。利用扫描镜在特定工作模式下相对惯性空间的准确定向能力和系统误差的长周期特性,给出了一种系统误差的估计和补偿算法,每隔一定的时间段对系统误差估计值进行更新并加以补偿,进一步提高了扫描精度。基于一颗地球静止轨道卫星的数值仿真结果验证了补偿算法的有效性。     

中国工业控制自动化技术的现状与发展趋势

文章用大量的数据和事实阐述了中国工业控制自动化技术的现状 ,预测了未来发展趋势 ,为从事相关工作的企业和技术人员提供了建设性的参考意见     

基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法

为了解决目标识别、隐身目标设计等研究领域对雷达图像需求日益增加的问题,提出了一种基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法。该方法利用射线追踪计算每一个射线管的散射电场及其在雷达成像平面的投影坐标,通过将所有射线管的贡献在像域进行累加得到1幅二维雷达图像。通过对不同路径射线的聚类,可实现对散射贡献的分离,从而建立目标部件与强散射源的对应关系,并对复杂目标雷达图像进行解释。给出了Slicy目标的快速雷达图像仿真与算例分析,分析结果表明:基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法可对复杂雷达图像进行有效预测,并能对强散射源进行成因分析。     

复合材料J型加筋壁板制造技术研究

对J型加筋壁板共胶接技术在实际应用中所存在的主要问题进行了研究,着重介绍了R区芯材精确填充、筋条外型模成型、框架式插销垂直定位、共胶接真空袋封装等关键技术的研究情况,并对相关技术的应用进行了深入分析。研究结果表明,在精确计算的基础上,设计制造专用成型模具可实现R区填充芯材的精确制备,有利于提高加筋壁板胶接质量;选用筋条外型模成型工艺,并设计采用框架式插销垂直定位装置,可有效解决J型筋的表面成型质量、筋条尺寸精度、位置精度等问题;使用已硫化橡胶作为维形挡条、制备合适的内型面软模、优化辅助材料铺放方法,可减少表面质量问题,降低架桥、破袋风险。在应用了上述一系列制造技术后,成功制造了满足使用要求的J型加筋壁板复材零件,并初步实现该类型零件的批量化生产。     

机翼-机身柔顺对接装配及接触力分析方法

在机翼机身数字化对接装配中,由于制造误差、定位误差等因素,装配件在对接前不可避免地存在一定偏差,对接过程中连接结构可能出现磕碰、磨损和变形等现象。为了避免翼身对接装配中遇到上述情况,本文设计了一种五自由度柔顺对接机构,使部件对接过程中遇到干涉时能够柔性适应,根据目标部件的导向顺利完成装配。在此基础上,本文以叉耳式连接结构为研究对象,通过对翼身柔顺对接过程中连接结构的接触力情况进行分析,建立了翼身柔顺对接过程中叉耳式连接结构的接触力预测模型。     

基于HOG和SVM算法的磨粒图像在线监测技术

为了解决发动机润滑油液磨粒图像监测只适用于微流且易受气泡干扰等问题,设计了一种可适用于相对大流量工作环境的油液磨粒光学图像在线监测系统,区分气泡和磨粒。通过该监测系统,批量采集了一系列磨损颗粒和气泡图片,用于后续图像分类算法的训练与测试。采用了一种基于背景差分和大津法的运动物体提取算法提取出大量磨粒及气泡图像样本,运用基于方向梯度直方图（Histogram of oriented gradients,HOG）进行特征提取和支持向量机（Support vector machine,SVM）分类算法对气泡和磨粒进行识别。实验结果表明,该监测系统能有效采集磨粒及气泡图像并进行自动识别。与基于形态学特征提取算法以及K最近邻（K-nearest neighbor,KNN）等传统分类算法相比,HOG-SVM算法分类精度更高,识别准确率可达83 8%。