一种快速精确的捷联惯性导航系统静基座自主对准新方法研究

通过对捷联惯性导航系统(SINS)静基座初始对准物理特性的深入分析,针对传统静基座初始对准方法对方位角和陀螺漂移可观测度低的不足,提出了一种基于惯性测量单元(IMU)信息的SINS静基座自主对准方法,该方法不需要进行SINS力学编排,而是充分利用IMU输出的角速度和比力信息。文中给出了静基座粗对准算法,推导了静基座精对准的动力学模型,并对该模型进行了可观测性分析,最后采用改进的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波器进行SINS静基座初始对准仿真计算。数字仿真结果表明：该方法具有对准精度高、对准时间短、自主性强、计算量小、易于工程实现等特点。     

星载激光高度计几何定位误差传播分析

星载激光高度计能够获取高精度的地面高程信息,可作为卫星光学遥感影像三维测图的补充。星载激光高度计的高程测量精度很高,但是平面精度较低。为了能够更有效的利用星载激光测高数据,需要研究星载激光高度计几何定位的误差源及其对定位精度的影响。文章从星载激光高度计几何定位模型出发,推导了星载激光高度计定位误差传播模型,得到影响星载激光高度计测高数据定位精度的主要误差源,并分析了各误差源对定位精度的影响,可以为星载激光高度计的设计和应用提供一定参考。     

钝化唇缘对超声速混压式进气道性能的影响

在高速旋转条件下,利用二维轴对称N-S方程对唇缘钝化的超声速弹用进气道内外的复杂流场进行了数值模拟,所得流场结构清晰.湍流模型为RNG k-ε两方程模型,数值格式为一阶迎风格式.获得了在设计马赫数下不同外罩唇缘钝化半径对进气性能参数的影响.研究表明,在唇缘钝化半径合理增大的情况下,进气道的稳定工作范围变宽,总压恢复系数提高,唯一不利因素为进气道总阻力有所增大,证实唇缘钝化后的进气道能满足固冲增程炮弹的使用要求.     

甲烷-乙烷混合推进剂深度过冷技术的实验研究

针对甲烷采用液氮过冷可能发生甲烷冰堵风险,提出了在甲烷中添加乙烷,制备凝固温度更低的甲烷-乙烷混合推进剂的新方案,搭建实验系统测试了甲烷-乙烷凝固温度变化规律。研究发现,随着甲烷含量提高,混合推进剂凝固温度先降低后升高。当甲烷、乙烷比例为0.71∶0.29时,混合推进剂达到最低凝固温度,约73.0 K。当采用常压饱和液氮对混合推进剂过冷时,控制甲烷含量在0.52~0.81间可避免推进剂冻结。相较于常压饱和甲烷,防冻结区的混合推进剂密度提高了24.0%~38.4%,液相存在温区增大至35.7 K~40.5 K。此外,甲烷-乙烷混合推进剂具有理论比冲高、再生冷却性能佳、结焦与积碳小等优势。所提出的甲烷-乙烷混合推进剂在火星探测等任务中具有可观的应用前景。     

亚声速气流中五孔探针的校准及应用

0.3m×0.2m结冰风洞是一座回流式亚声速风洞,它是3m× 2m结冰风洞的1:10缩尺引导风洞,用于结冰风洞设计、调试和运行的关键技术研究.介绍了针对该风洞点流向测量而设计的小尺寸五孔探针排架在一座专用校准设备上进行标定的实验结果,同时还给出了该引导风洞点流向测量的结果.校准及测试结果表明:校准数据处理所采用的线性离散模型满足亚声速条件下小尺寸五孔探针的校准精度要求,五孔探针对点流向的测量精度可达士0.04°;结冰引导风洞主试验段及低速试验段各个截面点流向均在±0.5°以内,满足设计要求.     

跨声速风洞中使用短轴探管测量试验段核心流马赫数影响研究

在0.6 m×0.6 m连续式跨声速风洞中设计了一种新型短轴探管,用于测量试验段核心流马赫数的分布特性.为了研究不同跨声速试验段条件下短轴探管的测值特性,通过数值仿真研究了短轴探管在不同马赫数下对流场的影响.分别在跨声速孔壁试验段和槽壁试验段中开展了短轴探管用于测量试验段核心流马赫数风洞试验研究,并与长轴探管的试验结果...     

智能化无创血氧饱和度检测系统的研究

无创脉搏血氧饱和度仪能够快速实时进行血氧饱和度的测量，在临床中得到广泛的应用，针对复杂生物组织如何建立相对准确的数学模型是提高血氧仪精度的关键问题，本文分析了光通过人体组织的传输特性，采用辐射传输理论，并考虑散射效应，提出了一种新型无创脉搏轿氧仪的设计方案，有效地减少了血氧仪的测量误差，通过对PC机联网，实现了血氧测量的智能化。     

神经网络BP算法预测可靠性增长

叙述可靠性增长的基本概念和神经网络BP算法,着重探讨BP算法用于可靠性增长预测的可能性。通过两个实例的预测结果,与常用的可靠性增长参数模型Duane,Gompertz的结果相比较。实例表明,该方法是可行的,而且是有效的,适应性强。可以预料,它不但能用于仪器设备试制过程中预测可靠性增长,而且可用于武器装备在储存过程之中可靠性下降的预估。     

基于轻量级卷积神经网络的人证比对

在证件审核场景中,常规的深度学习人脸识别方法人证比对精度低且在嵌入式设备运行效率差。为解决上述问题,本文提出了改进的轻量级卷积神经网络Lightnet,并采用了迁移学习方法。Lightnet是结合深度可分离卷积、线性瓶颈结构和注意力模块构成的轻量级卷积神经网络模块,引入附加角度裕量的损失函数AM-Softmax监督训练后,网络模型能够保持较高的验证精度,并有效解决标准卷积神经网络参数冗余、计算量大的问题。迁移学习通过冻结预训练模型的卷积层权重,并在自制的人证数据集微调,提高了网络模型的人证场景的识别性能。实验结果表明,所设计的轻量级人证比对算法在验证精度、参数量以及运行效率等方面取得了很好的效果,且对生活场景有较好的鲁棒性。     

排气系统与尾机身一体化红外抑制器实验分析

利用地面模拟实验件对排气系统与尾机身一体化红外抑制器模型进行了实验研究, 旨在分析引射混合与旋翼下洗对降低排气温度和目标的红外辐射特征的效果.结果表明, 通过波瓣喷管引射周围空气与主流燃气掺混冷却, 可以使高温燃气温度降低至少50%;利用旋翼下洗气流吹散热排气, 冷却尾机身模型壁面, 可以使模型壁面及尾焰在3-5μm和8-14μm的红外辐射强度分别降低39%和33%.另外, 简单的增大波瓣喷管的尺寸并不能够有效提高引射流量, 反而会使引射系数有所降低.