基于遗传进化算法反演吸波结构电磁参数

对多层吸波结构中未知参数层的电磁参数进行了反演.根据传输线理论确立的多层结构电磁参数与反射/透射系数的关系,建立正向反射率计算模型,根据自由空间法原理搭建的测试平台测量得到多层吸波材料不同入射角度下的反射率信息,利用改进的遗传进化算法获取了多层吸波结构中未知参数层的电磁参数.在遗传进化过程中,采用高斯随机数代替基本遗传算法的均匀随机数,避免了传统网络参数法厚度谐振、多值性问题和基本遗传算法易陷入局部最优点的问题.与传统传输/反射法结果的比较,验证了这种方法的可靠性.这种方法同时适用于计算高、低损耗介质材料的电磁参数.      

月球着陆器悬停阶段相对自主导航方法

月球着陆器着陆阶段导航信息分析是实现安全软着陆月面的一个关键.针对悬停阶段导航信息的要求,根据月球着陆器携带的仪器设备及其获取月面信息的特点,利用激光测距仪和光学导航相机进行光学相对导航.首先建立相对导航坐标系;其次根据各个坐标系之间的关系确定各转换矩阵和导航信息,估算着陆器相对月面着陆点的位置和姿态;最后通过仿真实验对该方法进行验证.结果表明,将激光测距仪和光学导航相机在着陆悬停阶段获取的月面信息进行融合,能快速、精确进行相对位置、姿态计算;对我国下一步的探月有重要应用价值,并可应用于火星探测和其他小行星探测的软着陆的近距相对导航.      

无人机4D制导系统研究

基于逆运动学方法设计了无人机四维制导系统。基本姿态控制器采用基于在线神经网络的非线性动态逆控制器。动态逆控制器用来对消无人机的非线性，在线神经网络补偿对消不精确引起的状态误差。制导系统的任务就是由给定的三维航迹，解算出航迹角，并生成三个姿态角指令，同时设计发动机控制回路以控制航迹速度，最终实现精确的四维航迹跟随。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

动力吸振器抑制某型飞机平尾振动的设计与试验研究

某型机在加速到一定速度时,振动剧烈.根据飞行空测数据分析结果看,左右平尾的振动量值较大,且在飞行员感觉振动强烈的速度时段,分析空测数据,平尾的主要振动能量集中在68 Hz附近.这就要求设计一种能够在该频点下的减振装置.实际中采用翼尖加装动力吸振器,达到减振目的.通过地面试验对吸振器的参数进行选优,最终通过实际空测结果对比,来确定减振方案.     

基于星座恢复法降低PAPR的性能分析

提出了一种新的降低峰均功率比(Peak-to-average ratio,PAPR)的方法——星座恢复法.在发送端采用软件削波限幅的方法来降低系统的峰均比,其系统结构简单、且可根据系统的要求灵活地改变PAPR值;在接收端根据调制信号的星座特性恢复出被限幅数据的实际值,从而减小了信号的畸变,提高了系统的误码性能.为了使星座恢复法更具实用性,对其算法进行了简化,从而大大地减少了系统的运算量.理论分析和仿真结果表明:与选择性映射法(Selective mapping,SLM)相比,基于星座恢复法的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统,其误码性能得到了明显的改善,算法较简单,且无需额外信道来传送附加信息.     

陶瓷纤维梯度增强活塞的梯度方程研究

 功能梯度材料零件具有单质材料零件无法比拟的理化性能优势,然而由于材料分布复杂以及对功能梯度材料本身性能研究不充分,使性能分析存在很多困难。论文应用复合材料热性能理论,采用有限元分析软件ADINA,分析陶瓷纤维梯度增强活塞（材料梯度方程的参数不同）的温度分布和应力分布,结果表明陶瓷纤维梯度层可以明显改变活塞温度分布,缓和由于热膨胀系数不匹配,在陶瓷纤维增强层与活塞本体交界处产生的应力。根据计算结果拟合出温度峰值、整体应力峰值和层间应力峰值与方程系数之间的曲线,并加以验证。     

页轮干式磨削Ti6Al4V合金

进行了Ti6A14V合金锆刚玉页轮和碳化硅页轮的磨削性能试验研究,分析了磨削用量对磨削力、磨削温度和磨削表面完整性的影响。磨削力通过KISTLER9265B测力仪测定,磨削表面温度由NIUSB-621X信号采集系统测得,磨削表面形貌和金相组织由HiroxKH-7700型体视显微仪和Quanta200型扫描电镜（SEM）观察,表面粗糙度由Mahr Perthometer M1粗糙度仪测得,表层显微硬度通过HVS—1000硬度计测定。研究结果表明：页轮磨削钛合金工件表面没有发生烧伤现象,磨削热影响区厚度小于50μm,锆刚玉页轮比碳化硅页轮更适合干式磨削钛合金。     

D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用

近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法,最常用的算法是贝叶斯决策检验法,国际上已提出将证据理论用于数据融合,但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了Ｄ－Ｓ证据理论的数学性质,给出了可信度公理及Ｄ－Ｓ综合规则,并进行了计算机仿真实验,实验结果说明这种判决方法非常实用,用于数据融合算法非常有效