基于北斗Ka星间链路的地面用户导航方法

针对导航系统L频段信号易受到有意或无意的干扰和欺骗,而导致地面区域性导航服务性能下降甚至失效的问题,提出了一种利用北斗Ka星间链路信号为地面用户提供导航服务的方法。首先,对该方法的可行性进行了研究,并给出了星间链路时分体制下的用户测距模型;然后,提出了基于时钟模型和惯导信息的测距值历元归算方法,并推导了基于北斗星间链路测距值的地面用户实时定位算法;最后,通过数值仿真分析了不同因素对算法性能的影响。仿真结果表明,该方法定位精度可达2.0 m以内,能够在一定程度上弥补L频段导航信号区域性失效带来的缺失。     

基于多物理场耦合的双脉冲发动机点火过程数值模拟

为研究双脉冲固体火箭发动机Ⅱ脉冲点火瞬态过程,发展一套多物理场耦合求解器。流体控制方程基于有限体积法求解,时间推进采用双时间步LU-SGS(Lower Upper Symmetric Guass Seidel)方法;固体推进剂表面温度基于耦合传热方法计算;结构动力学运动方程基于有限元方法离散,采用经典的Newmark格式进行时间推进,流固耦合采用松耦合算法,并通过算例验证求解器的可靠性。计算结果表明:该求解器能够数值模拟Ⅱ脉冲启动过程中的点火药气体冲击、燃气非定常流动及金属膜片机械响应过程,获得金属膜片的破裂时间和压强;且随着点火质量流率增加,推进剂装药首次点燃时间和金属膜片破裂时间变短,膜片破裂压强降低;金属膜片破裂时间和压强不仅与作用在其表面的压强载荷大小相关,而且与压强载荷加载的过程相关;金属膜片厚度越薄,膜片破裂时间越短,膜片轴向位移越大,膜片破裂压强越低。     

一种无人机螺旋桨的快速优化设计方法

针对某四叶桨无人机的飞行性能要求,将Betz条件和遗传算法相结合,开展了一套最佳螺旋桨的快速优化设计方法研究.先利用关于最佳螺旋桨的Betz条件,得到桨叶弦长及安装角的初始径向分布,以此作为遗传算法初始种群采用遗传算法进一步优化,得到桨叶弦长及安装角的最优径向分布,并对优化结果进行仿真计算及对比分析.结果表明,方法能快速、准确地设计和优化出所需性能的螺旋桨.优化后的螺旋桨在辅助设计点前进比1.196 6处,螺旋桨拉力较原来Betz条件提高5.9%,效率由原来Betz条件的73.7%提升到76.5%;主设计点前进比1.262 6处拉力较原来Betz条件提高7.4%,效率由原来Betz条件的75.0%提升到78.3%,效率均较高.     

基于Lyapunov函数的不确定模糊控制系统设计

研究一类不确定T-S模糊系统的稳定性问题,考虑了平行与非平行分配补偿控制器的设计,并把线性矩阵不等式方法运用到了非平行分配补偿控制器中。基于Lyapunov函数把系统稳定的充分条件延伸到了不确定模糊控制系统。最后通过数值实例说明了本结论的有效性。     

旋转超声加工硬脆性材料中边缘破损的研究

由于在原有的旋转运动基础上附加了轴向的超声振动,使得旋转超声加工(RUM)比普通磨削加工有明显的优势,例如,切削力小、刀具磨损轻等等.尽管如此,旋转超声加工仍然不能避免硬脆性材料加工中的边缘破损等常见问题.本文对边缘破损进行了较深入的研究,在有限元应力分析的基础上分析了边缘破损的根本原因,并提出了相应的措施来减小边缘破损.最后进行了实验验证,并把方此法应用到了实际的加工生产中,证明了其有效性和实用性.     

圆锥高超声速湍流边界层转捩试验研究

主要介绍了一种用于高超声速湍流边界层表面参数测量的试验方法,利用边界层的表面热流值,作为判断边界层转捩与否的依据,开展边界层攻角效应转捩特性试验研究.试验在我院FD-20炮风洞中进行,马赫数为6,试验模型是半锥度5°的圆锥模型.开展了对于圆锥模型,头部半径对转捩位置的影响,小攻角情况下对圆锥模型转捩位置的影响,并且获得了在2°和3°攻角情况下圆锥模型的攻角效应转捩全局曲线.试验结果证实了,在小攻角下,随着攻角的增加,边界层迎风面转捩位置向后移动,背风面转捩位置向前移动.     

不确定时滞T-S模糊广义系统鲁棒H∞控制

研究了变时滞参数不确定T-S模糊广义系统的鲁棒H∞控制问题。在给定这类系统的正则、无脉冲和渐近稳定性定义的基础上,依据Lyapunov理论,证明了使闭环系统二次稳定并且具有适当鲁棒H∞性能指标的充分条件。用线性矩阵不等式方法给出了这种充分条件,从而可以通过解矩阵不等式获得状态反馈增益矩阵,算例说明了这种方法的有效性。     

化学反应动力学对超声速燃烧的影响

非平衡化学反应是超声速燃烧中非常重要的过程,其反应动力学模拟直接影响其内部温度分布。针对某支板氢燃料超声速燃烧室,分别采用了单步化学反应动力学、7组分8步反应和9组分19步反应动力学模型,对比了燃烧反应速率、内部温度场和速度场的分布。结果表明,采用详细化学反应动力学,燃烧热释放缓慢,在流场中下游自由基参与反应,其温度场与试验值吻合更好。     

基于多层激励函数量子神经网络的入侵检测研究

为解决传统入侵检测模型所存在的检测效率低,对未知的入侵行为检测困难等问题,对神经网路隐层激励函数进行了研究,利用多层激励函数的量子神经网络模型进行入侵检测,该量子神经网络借鉴量子理论中量子态叠加的思想,使得隐层神经元能表示更多地状态或量级,从而很好的对入侵类型进行分类,增加隐层神经元的处理速度和检测性能法。实验表明,叠加的每个sigmoid函数较传统的sigmoid函数不仅对已知的入侵具有较好的识别能力,而且能较好的识别未知入侵行为,从而实现入侵检测的智能化。     

基于MARS的多径干扰抑制方法与实验研究

多径干扰是天线测量中普遍存在的环境干扰,它通常是由待测天线附近的设备对测试信号的反射所引起。针对天线定标中的多径干扰问题,提出采用数字吸波体反射抑制(MARS)技术对天线接收信号进行模式滤波,将信号中的多径干扰分量进行分离并滤除,进而降低测量环境中的多径效应。推导了相关公式,在天线平面近场测量系统中对该技术的效果进行了验证,实验中采用分布于待测天线附近的多个角反射器模拟环境中的反射源。结果表明该方法可以有效降低测量环境中多径效应对测量结果的影响,在待测天线最大辐射方向上的平均增益误差小于0.1dB,提高了天线测量精度。