捷联式反辐射导引头角跟踪技术研究

对于工作在低频段的地空反辐射导引头,传统的稳定平台式导引头无法满足小口径要求,为此采用捷联干涉仪体制。但是采用该体制后,天线是固定安装在弹体上的,无法直接提取比例导引指令,必须寻求新的解决方案。针对该问题,提出采用捷联式角跟踪与解耦方法来消除导引头的弹体姿态扰动耦合,实现视线稳定跟踪。首先,给出了捷联式角跟踪与解耦技术的工作原理与实现方法,在此基础上,对系统进行了仿真建模与性能分析。结果表明,测量误差和噪声较小时,该方法能获得较好的解耦与跟踪性能,所得结果为捷联式导引头角跟踪系统的工程实现提供了理论基础,也为未来导引头的小型化需求提供了一种新的解决方案。     

斜向弹性支撑飞船座椅缓冲性能

当出现具有较大水平速度的斜冲击着陆工况时,飞船座椅头盆向冲击过载可能危及航天员生命安全。在现有的胸背向着陆冲击过载缓冲机构的基础上,引入座椅斜向弹性支撑模型,建立了斜向弹性支撑座椅缓冲系统的动力学模型。对具有较大水平速度的斜冲击着陆工况的仿真结果表明,相比于现有的铰接支撑缓冲系统,适当参数组合下的斜向弹性支撑座椅缓冲系统能有效降低航天员头盆向冲击过载且不增加胸背向冲击过载;综合支撑角度、刚度和阻尼各个参数影响规律,可以得到优化的座椅设计方案。     

基于支持向量机的航空发动机PID解耦控制

针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于支持向量机(support vector machines,SVM)的航空发动机PID(proportion integration differentiation)解耦控制方法.利用SVM辨识发动机非线性模型,并获得SVM瞬时线性化模型,在线性化模型的基础上完成了PID参数的在线自整定.利用Lyapunov稳定性定理对控制器的收敛性进行了分析.通过对某型航空发动机的仿真,验证了该方法的有效性和可行性.      

一种新的双复权雷达干扰自动对消系统研究

复杂电磁干扰环境下,雷达干扰对消系统性能发挥受到了挑战.针对对消系统面临的这一问题,分析了干扰对消的基本原理,并对影响对消性能的主要因素进行了深入探讨.在此基础上,设计了单延迟节FIR滤波器双复权对消系统,大大减小了空间波程差和通道不一致性对对消系统造成的不良影响.仿真结果验证了系统的有效性.     

复合材料构件成型模具的参数化设计

文摘实现复合材料构件成型工装的快速设计对缩短生产准备时间、提高构件质量具有重要意义。本文分析了复合材料构件成型模具的结构和建模特点及要求,提取了结构各部分的设计参数;基于CATIA和CAA平台开发了复合材料构件成型模具设计系统,并应用于飞机复合材料构件的成型模具设计中,验证了本文方法的可行性。     

冗余直接驱动阀系统的余度控制策略

针对冗余直接驱动阀伺服系统中由于余度降级所造成的性能降低问题,提出一种神经网络自适应滑模余度控制策略.利用径向基函数神经网络RBFNN(Radial Basis Function Neural Network) 的在线学习功能,对系统发生的变化进行快速自适应补偿,使系统状态趋近于滑模面,提高跟踪精度和鲁棒性;并通过与比例微分PD(Proportional-Derivative)算法的并行控制,促进RBFNN的收敛,增强系统的稳定性.通过与PID(Proportional-Integral-Derivative)切换控制策略的对比研究,表明RBFNN自适应滑模余度控制方法不但设计简单,而且能够有效克服余度降级带来的系统性能下降的问题,极大地改善了系统的品质.      

基于LMI的不确定线性系统观测器设计

研究了不确定线性系统的观测器设计问题。利用凸优化理论将基于线性矩阵不等８式（ ＬＭＩ）的观测器设计转换为鲁棒控制器设计,给出了标准的ＬＭＩ形式。采用该方法的设计过程只需求解三个线性矩阵不等式就可得到鲁棒控制器。在航空发动机控制应用中表明,基于ＬＭＩ的观测器对于具有干扰的系统仍然能保持系统稳定,数值仿真表明控制效果优于文献「１」的结果。     

空间级加成型室温硫化硅橡胶粘结剂的研究

研究了一种新的空间级加成型室温硫化硅橡胶KH—SP—B ,它的特点在于具有低的热真空失重 ,在 12 5℃× 2 4h ,1× 10 - 10 MPa下的热真空失重可小于 0 .3% ;高的粘接强度 ,与金属及聚酰亚胺等的粘结强度可达到 2MPa以上 ;高的热稳定性能 ,分解温度可达 52 4℃ ;优异的低温性能 ,脆性温度为 - 114℃ ;良好的电性能 ,体积电阻率可达 1.3× 10 16 Ω·cm。是一种综合性能优良的空间级室温硫化硅橡胶。     

基于人工神经网络的道路表面降雨水深预测

建立了基于人工神经网络的道路表面水膜厚度预测模型,通过试验数据的训练确定权重和阈值,经过检验样本的检验,能够很好地预测道路表面的水膜厚度。结果表明,本文建立的人工神经网络模型用于道路表面水膜厚度预估可行。     

基于用户自定义变更的本体进化

提出一种基于用户自定义变更的本体进化方法。首先给出了该方法的形式化描述,建立了本体一致性模型和原子变更及冲突消解方法,然后对用户自定义变更模型进行语义描述,将用户自定义变更转换成原子变更,并对其进行了优化。最后给出了用户自定义变更及优化的实例。结果表明:本方法可以很好地满足本体进化过程中用户的复杂需求,并实现了本体变更的形式化描述,解决了各种变更中的冲突问题。