星载环形天线包带低温工况预紧力等效试验研究

环形天线是目前大型星载可展开天线最理想的结构形式。本文分析了星载环形天线包带在低温工况的变形可能导致的松弛情况,计算了包带与铰链之间的理论变形。由于包带预紧效果具有明显的非线性行为,难以进行理论分析和直接测试。本文设计了一套包带低温变形等效试验,测试了包带的等效预紧效果。测试结果表明:在规定的预紧力下,包带在低温工况下预紧依然有效。     

一种测距雷达天线的阻抗匹配设计

测距雷达对天线的阻抗匹配性能提出了很高的要求。文中设计一种应用于某测距雷达天线的新型阻抗匹配结构。用圆波导介质填充和介质锥过渡的方法来改善天线的匹配性能,对馈电部分进行了计算和优化。仿真和实际测量数据对比表明,天线设计合理,匹配性能满足工程要求,优于国外产品。     

喷头运动对水下气幕生成特性影响的研究

为了了解充液圆管内喷头运动过程中的气幕生成特性,采用高速摄像技术记录了喷头运动条件下多股燃气汇聚生成气幕过程。在实验基础上,建立了多股燃气射流在受限液体中扩展的三维非稳态数学模型,对实验工况进行了数值分析,气幕顶端扩展位移的计算值与实测值吻合较好。在此基础上,对比分析相同喷射条件下喷头运动与否对水下气幕生成特性的影响,结果表明:喷头运动,抑制了流场回流作用,增强了对气幕前端液体的推动作用,8ms时气幕运动速度由10m/s增大到11m/s;增大了喷头下游流场压力,8ms时运动喷头表面轴向受力增大了18%;降低了气幕顶部中心区域温度,但提高了壁面处温度。     

面向未来的微纳卫星测控管理

针对如何根据微纳卫星的技术状态与测控需求特点,以建立对多目标、多体制下卫星的测控管理模式的问题,从系统规划、设备研制、测控网建设等方面进行了有益的研究与分析。主要从卫星使用频率、占用轨道等空间资源的合理分配方面着手,提出了适宜微纳卫星应用与发展的频率和轨道选用建议。再根据微纳卫星的技术特点,提出了采用符合CCSDS(Consultative Committee for Space Data Systems,空间数据系统咨询委员会)规程的数据格式的建议。同时,针对在轨管理,还提出了利用国内外现有有效测控资源的联网合作与商业运作的管理方式。这些观点,有可能对我国微纳卫星进行高效、可靠的测控管理提供借鉴参考。     

基于数据深度加权的卫星轨道确定技术

将统计数据深度理论应用到抗差估计中,用数据深度作为衡量残差在整个样本集中地位的统计量.提出了基于数据深度加权的抗差估计算法.考虑到天基观测结构的复杂性,设计了天基测控的误差传播因子,并构造了模型结构权对定轨模型结构进行加权.在此基础上构造了基于数据深度加权和模型结构加权的M估计算法,证明了该算法的高崩溃点特性.设计了天基测控模式下的轨道确定仿真试验,试验结果表明该估计方法能有效抑制观测粗差和模型结构误差的影响,并且能显著提高定轨算法的鲁棒性.     

近距空战训练中的智能虚拟对手决策与导引方法

针对近距空战训练中智能虚拟对手攻防博弈的自主决策与占位导引问题,提出了基于动态贝叶斯网络(DBN)和约束梯度法的智能虚拟对手决策和导引一体化方法。结合空间占位态势、火控攻击区和机动动作识别结果等信息,建立近距空战决策动态贝叶斯网络模型,实现根据战场动态环境变化的占位导引指标决策。针对在线识别的各类目标机动动作,建立轨迹预测模型,实现目标轨迹的实时预测。根据占位导引指标和目标预测轨迹,考虑飞行性能约束,采用约束梯度法计算智能虚拟对手的优化占位导引量。实现了近距空战智能虚拟对手空间占位决策与导引量计算的无缝结合。近距空战仿真实验结果表明:所提方法能够实现智能虚拟对手的合理化自主决策和占位导引,克服了传统方法实现机动动作方式固化的问题,具备较好的实时性和优化性。      

潜在通路存在的判定方法研究

为判断给定系统是否存在潜在通路,研究了潜在通路存在的判定方法.用图论模型对电路建模,利用图论的邻接矩阵找到在某一开关组合状态下电源到地的所有路径,通过路径和功能之间的一一对应关系确定电路实现的功能数.提出了一种求短路屏蔽路径数算法,可以求得短路屏蔽的功能数.通过比较在某一开关状态下的设计功能数和实现的功能数,确定是否存在潜在通路以及潜在通路存在数目.仿真实例验证了方法的有效性.     

高精密的日本SAYAMA(狭山)微型直流减速电机

日本SAYAMA(狭山)精密工业株式会社是日本CITIZEN(西铁城)集团的一家专业子公司,它秉承西铁城公司制表工业的一贯传统,制造出世界品质的高精密微型齿轮减速电机。 SAYAMA高精密微型齿轮减速电机在日本及国际市场上有一定的占有率,在全自动彩色高速印刷机,高精密自动加工机     

航空发动机LQR控制的模糊神经网络方法

针对线性二次型调节器LQR在航空发动机多变量控制中存在的存储量需求太大的问题,提出了相应的自适应神经网络模糊控制方法。根据某型发动机飞行包线内给定工作点的线性化模型,分别设计控制器,并将分别设计的控制器用自适应神经网络模糊推理的方法进行综合,使之成为一个非线性的控制器,由此可以得出其它工作点的LQR设计结果。该方法能够在一定程度上弥补LQR控制的缺陷,仿真实例表明了其有效性。      

航空发动机递归神经网络分路式解耦控制

针对航空发动机多变量控制中变量之间的耦合问题,提出了一种基于递归神经网络的分路式动态解耦控制方法,给出了发动机双路式解耦控制系统的结构及其解耦原理和算法。利用递归小波网络较强的动态非线性映射能力,在线完成发动机各控制通道的模型辨识,并回馈对应的灵敏度信息;神经网络PID控制器根据回馈的信息在线自适应调整参数,实现发动机各通道的准确跟踪和分路独立控制。仿真表明,该方法在保证控制系统良好的动态和稳态性能的同时,有效地减小了各回路之间的耦合影响,能够成功应用于发动机控制系统的解耦。