用于卫星入轨段测控的箭载天基测控中继系统

为满足卫星入轨段关键遥测参数下传和遥控指令上传的需求,设计了一种用于卫星入轨段测控的中继系统,方案主要基于火箭现成天基测控终端和卫星现成测控设备。介绍了中继系统的组成、工作原理和工作流程,研究了天基测控相控阵天线波束指向算法,设计了一种卫星遥测、遥控信号中继功能的地面测试系统。该箭载中继系统在快舟一号甲火箭上完成了两次飞行试验验证,两次飞行试验中继转发的卫星遥测数据完整,箭载卫星通信终端接收用户卫星遥测数据的载噪比大于20dB;地面测控中心接收天基遥测返向信号比特信噪比相对接收门限有3dB以上的余量。试验表明,该箭载天基测控中继系统通信链路余量充足,工作可靠,相比通过地面测控资源保障或卫星自身使用天基测控可节省一半以上成本。     

仿昆扑翼飞行器的翅膀惯性力分析

用理论模化和仿真试验相结合的方法,研究了昆虫翅膀扑动产生的惯性力和惯性力矩.在昆虫扑翼飞行运动的仿生模拟基础上,研究了翅膀扑动过程中拍动幅度、拍动加(减)速周期、平动迎角和翻转加(减)速周期4个振翅运动参数对翅膀惯性力(矩)的影响.研究表明:微小尺度昆虫高频扑翅产生的惯性力幅值与气动力的幅值大致相当;昆虫翅膀的弦向转动惯量比展向转动惯量近似高一个数量级;翅膀拍动惯性力矩的影响远远高于翅膀转动惯性力矩的影响,而转动惯性力矩是可以忽略不计的;只要翅膀的拍动是对称的,就可认为翅膀的扑动是近似对称的;如果翅膀拍动对称的同时转动对称,就可认为翅膀的扑动是严格对称的,此时翅膀惯性力可以忽略.      

MEMS惯性器件及系统发展研究综述

将MEMS惯性系统分为ISA、IMU和INS三级,分别介绍了国内外的研究概况,并对MEMS INS的发展趋势进行了讨论,供广大惯性导航研究人员参考。     

中国气象卫星技术成就与展望

概述了我国风云一号(FY-1)极轨气象卫星和风云二号(FY-2)静止气象卫星的发展概况与成就.介绍了即将发射的新一代风云三号(FY-3)极轨气象卫星的主要功能和技术特点,以及配置的10通道可见红外扫描辐射计、26通道红外分光计、20通道中分辨率成像光谱仪、微波辐射计、微波成像仪、紫外臭氧探测仪、地球辐射收支仪和空间环境监测器等仪器的用途.给出了FY-2静止气象卫星的基本任务、主要探测性能和技术特点,以及在研的新一代风云四号(FY-4)静止气象卫星的关键技术和遥感仪器.分析了国外新一代三轴稳定静止气象卫星的发展与栽荷配置.总结了我国气象卫星业务系统的应用和取得的效益.     

含3，4-二氨基呋咱低特征信号富燃料推进剂能量性能及特征信号分析

以3,4-二氨基呋咱(DAF)部分取代高氯酸氨制备低特征信号富燃料推进剂。采用最小自由能法计算推进剂的能量性能。结果显示,推进剂的比冲随DAF含量的增加而提高,含15?F的推进剂比冲可达7 969.636 N.s/kg。该系列推进剂的红外和可见光信号衰减随着DAF含量增加呈现先降低后增加的趋势,含10?F推进剂的红外和可见光信号衰减最小,红外和可见光透过率分别达到78.1%和70.9%。     

基于微分平坦方法的三维制导律设计

针对强耦合条件下的三维制导问题提出了一种新的设计框架。滚动引起的俯仰、偏航通道之间的强耦合关系,使得双通道解耦的三维制导律设计困难,使用微分平坦方法可以克服这一困难。首先使用矢量建立了导弹的一般运动学描述,并由此证明导弹制导系统是微分平坦的。依据系统的平坦输出设计比例-微分(PD)控制律可以实现目标静止或机动时的制导。进一步,通过对PD参数的适当约束可以实现任意落角及任意入射方位角的制导。仿真结果验证了该设计的优点。     

电子战技术的发展现状与趋势

介绍了当今发展较快的几种电子战技术,并对其发展现状和趋势进行了简要分析。     

超机动导弹的神经网络控制系统

 研究了应用于具有超机动能力的导弹的非线性神经网络控制系统.利用神经网络可以任意逼近非线性函数的能力,来学习超机动导弹在大迎角状态下的高度非线性动态特性的逆动态特性,得到对参数变化及未建模动态具有较好鲁棒性的控制系统.为了改善神经网络的学习能力和学习算法的稳定性,对学习增益做了模糊化处理.数字仿真结果说明了该控制方案可以达到预期效果.     

利用数值模拟探讨新型轮毂处理的扩稳机理

采用三维定常 N-S方程, 对带有轴向斜槽和圆弧斜槽轮毂处理结构的压气机叶栅通道内湍流流场进行了数值模拟, 计算中首次采用网格分区的方法, 解决了因处理槽结构复杂而带来的网格系统难以建立的问题。通过对两种不同形式的处理槽内复杂的流动以及与叶栅通道端部气流相互作用的流场的分析, 进一步揭示了传统的轴向斜槽处理轮毂和新型的圆弧斜槽处理轮毂的扩稳机理的联系与差别。      

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。