HondaJet的设计和发展

与现存的一些小型商务喷气飞机相比，HondaJet是一种具有超大座舱、高燃油效率和高巡航速度的先进的和重量轻的商务喷气飞机。为了达到高性能的目标，通过大量的分析和风洞试验后开发了翼上发动机构型、自由层流机翼和自由层流机头。机翼是金属的，具有整体机加表面，这样可以实现自由层流所要求的光滑上表面。机身全部由组合件构成，加强板和夹层板被整体热压成型以减少重量和成本。原型机已经被设计制造。并且已经完成了主要的地面试验，如结构验证试验、控制系统验证试验、系统功能试验和地面振动试验。飞机在2003年12月3日首飞，飞行试验现在进行当中。接下来叙述在研发过程中进行的气动的、空气弹性变形的、结构的和系统的设计和试验。     

高精度、超低频标准振动台

振动测量应用愈来愈多,做为振动测量标准的的标准振动台的幅度和频率的精度显得尤为重要,而现有标准振动台的精度难以突破1%。本文提供一种新型高精度、超低频标准振动台,其精度可高达0.005%,还可实现频率低达0.002778Hz的超低频标准振动台。     

一种宽带阵列信号DOA估计算法

提出了一种宽带信号DOA估计方法。该方法采用一致聚焦对阵列方向矩阵进行聚焦,对聚焦后的协方差矩阵可直接采用窄带DOA估计方法进行估计,不需要进行角度预估计。计算机仿真试验证实了方法的有效性。     

基于推力加速度模板的主动段弹道跟踪方法

对弹道导弹的主动段跟踪是导弹防御中重要的环节。针对此问题提出了一种基于推力加速度模板的主动段跟踪算法，该算法需要主动段推力加速度信息支持。给出了一种简捷的推力加速度模板构建方法。利用近常速运动模型描述了导弹运动特性，解决了对导弹发射时间的估计问题和模板概率的递推计算问题，并将该方法应用到空间预警系统中，通过仿真验证了该方法具有较好的识别效果，位置和速度估计误差都接近于CRLB限。     

利用调频广播/电视信号的目标探测

分析了基于利用调频广播 /电视信号进行目标探测所面临的诸多实际问题 ,指出对直达波抑制和对噪声的抑制是系统工程实现的关键技术难点。研究了对消算法及超视距接收方法在抑制直达波中的利用 ,研究了基于信号循环平衡特性的信号处理方法。对实测数据的分析及仿真实验验证了所给方法的有效性。     

复杂形体面片缠绕成型方法的分析与实现

通过对复杂形体缠绕成型方法的分析，提出了面片缠绕的思想；同时针对缠绕过程中可能存在的架空问题提出了一套可行的判定准则和解决方案。以面片缠绕理论为基础，针对飞机发动机进气道缠绕成型，编制缠绕控制程序并进行相应的实验，验证了面片缠绕方法的实用性，为航空航天高性能构件的缠绕成型探索了一条新的途径。     

面向深空通信的喷泉编码技术

喷泉码是一种基于删除信道的前向纠错编码技术,具有不需反馈的特性。针对深空通信环境长时延、高误码率和丢包率大、上下行链路带宽不对称和链路易中断等特点,提出一种级联LDPC码的喷泉编码方案,并给出一种利用接收数据包的冗余信息的改进BP解码算法。与已有的深空通信信道编码算法进行了仿真比较,显示了该级联喷泉码具有良好的纠错性能和较低的编解码复杂度。     

化学-电喷双模推进系统的研究现状及展望

传统的化学推进和电推进拥有不同的特点及适用范围.化学推进可以产生毫牛级至牛级推力,相比于电推进,推力大,推力范围宽;电推进比冲高达上千秒,最小可以产生微牛级推力.但两种模式单独执行任务有一定的局限性,难以完成较为复杂的航天任务.化学推进与电推进相结合的双模推进系统,同时拥有高比冲和较宽的推力范围,为航天器提供了更高的任...     

基于时频切片分解的时变系统参数识别

系统参数识别分为时不变系统参数识别和时变系统参数识别两大研究方向,其中时不变系统参数识 别的研究已趋于成熟,而时变系统参数识别的研究则仍然处于起步阶段。对于多自由度时变结构,提出一种基 于时频切片分解的时变系统参数识别方法。该方法采集结构的振动位移响应,根据时频分解计算得到响应在 整个时频段内的时频能量分布图;依据结构的时频分布特性,选择多个时频切片窗分解响应信号,再对分解出 的信号分别进行逆变换计算完成时域上的信号重构;重构出来的信号对应于结构的各阶模态位移响应信号,利 用Hilbert变换提取信号瞬时频率,从而识别出结构各阶频率。通过一个三自由度的弹簧阻尼质量仿真实验, 验证了该方法具有良好的识别精度和工程实用价值。     

基于空域稀疏性的宽带DOA估计

利用宽带阵列接收信号的空域稀疏性,将宽带信号的波达方向(DOA)估计转化为一个稀疏信号重构的问题,提出了一种新的宽带信号DOA估计算法。该算法将宽带信号分解为多个子带信号,联合利用多个子带信号的空域稀疏性进行重构。它是对用于稀疏重构的标准的稀疏贝叶斯学习算法的推广,可适用于多冗余字典的信号模型。另外,通过对多快拍的阵列接收信号进行奇异值分解(SVD),提取信号子空间作为算法的输入数据,可以在有效减少运算复杂度的同时,提高对噪声的稳健性。与传统的宽带阵列DOA估计方法相比,该算法能够用于低信噪比、快拍有限和信源相关性较高的场合,同时算法的性能对信源个数的估计值不太敏感。仿真实验表明,该算法相对现有的基于子空间类的方法,具有更好的DOA估计性能。