涡轮冲压组合发动机模态转换多变量控制研究

为解决串联式涡轮冲压组合发动机在涡轮模态与冲压模态转换过程中的推力及流量连续控制问题,在基于EKF的在线发动机实时模型基础上,提出了基于推力控制的串联式涡轮冲压组合发动机控制规律。通过发动机内推力、总空气流量、风扇空气流量、风扇喘振裕度等多参数的闭环控制,实现涡轮冲压组合发动机的稳定模态转换。仿真分析表明,模态转换过程中推力稳态控制误差不超过2.1%,流量稳态控制误差不超过3%,模态转换过程中推力瞬态波动不超过9%,空气流量瞬态波动不超过7.6%。     

弯扭管道引起的旋涡畸变对离心压气机气动性能的影响

为了研究弯扭管道进气产生的旋涡畸变对离心压气机气动性能产生的影响,采用数值模拟及实验的方法进行研究。首先明确了管道出口截面二次流场结构随扭转角度的演化过程,发现随管道扭转角度增大,旋涡结构在孪生涡和偏置涡之间变化;当扭转角度等于90°时,管道出口近似呈现团涡结构。研究表明,与孪生涡相比,近似团涡的旋涡形式对压气机性能的影响更显著。在设计转速下,当近似团涡的旋涡方向与叶轮转动方向相同时,压气机压比和效率的下降量约达25%,并减小了喘振流量;而旋涡方向与叶轮转动方向相反时,压气机性能无明显变化,喘振流量同时增大。通过阐述不同叶高气流旋涡角度、旋涡强度与相对气流角之间的关联关系,发现叶轮进口气流旋涡在不同叶高位置上的旋涡角度和强度改变了叶片前缘相对气流角,进而对进气攻角产生明显作用。     

基于等效理论的蜂窝夹层板强度等效分析

通过采用三明治夹芯板等效方法计算,得到了等效物理参数,建立了三明治夹芯蜂窝板的有限元模型,完成了蜂窝夹层板模型的静力分析和随机振动分析,并对试验样机进行了静力与随机振动分析和试验验证。结果表明:基于三明治夹芯板等效理论建立的有限元模型能够准确反映蜂窝夹层板的静强度特性和结构动特性,静力应变值结果误差小于4%,振动固有频率结果误差小于5%,偏差较小,表明所建模型合理、准确。     

双机协同无源定位的飞行试验方法研究

分析了基于测向交叉定位的双机协同无源定位原理,构建了误差模型,给出了影响定位误差的因素。并从双机定位基线、目标机进入距离和目标机进入方位三个因素进行了双机协同无源定位误差的仿真。通过基于定位精度要求的试飞剖面设计,给出了两种典型的双机协同无源定位试飞航线,并给出试飞结果评估的方法和流程。     

Galileo卫星导航系统广播Nequick模型及其参数拟合

提出了基于IGRF模型的Galileo广播Nequick模型及其参数拟合算法, 解决了Galileo信号仿真中地理场景映射与地磁坐标下的电离层延时修正参数拟合问题. 应用IGRF模型, 可计算出任意给定位置和时间点的地磁参数以及E层、 F₁层、F₂层的电子密度, 从而计算出Galileo电离层修正参数. 仿真结果表明, 该算法拟合的全球电离层延时与IGS提供的实际观测值基本一致, 仿真精度高于一般的经验电离层模型, 实现了Galileo卫星信号的电离层延时修正参数的精确仿真.      

气相色谱法测定玻璃纤维增强不饱和聚酯树脂塑料中残留苯乙烯单体的含量CSCD

采用气相色谱法火焰离子检测器(FID)测定玻璃纤维增强不饱和聚酯树脂塑料中苯乙烯残留单体含量,用二氯甲烷提取苯乙烯,使用毛细管柱(HP-5),以内标法(正丁苯为内标物)定量,内标法标准曲线线性关系良好,线性相关系数为0.999 7。加样回收率得到满意结果,最低检测限可达5mg/kg。     

面向星下点轨迹自主维持的星载软件 算法与实现

为实现单星星下点轨迹维持和保持编队卫星间构型关系,提供了星载软件解决方案.给出了卫星漂移模型,并研究了轨控实施策略、轨迹实时匹配等关键技术.依托星务硬件平台,通过软件实现了样本信息处理、控制策略决断、状态自主设置、轨控参数计算等控制过程.以轨道仿真数据为输入,对软件输出与理论结果进行了比较,验证了轨控软件实现的可行性、正确性.自主轨道维持技术将进一步提升卫星的智能化、自动化水平.     

一种用于运动目标捕获的行星轮差动式欠驱动臂

为解决运动目标捕获过程中的碰撞问题,采用欠驱动自适应原理研制了具有碰撞能量吸收能力的机械臂。三自由度的机械臂由2个电机驱动:基关节由单个电机驱动;中关节和末关节由一个单输入双输出行星轮组完成动力分配。在机械臂捕获运动目标过程中,碰撞产生的部分冲击能量通过欠驱动行星轮组传递到末关节,转化为关节动能。依靠欠驱动机械系统完成对碰撞的响应,解决了控制系统因时延而无法快速对碰撞进行响应的难题。为完成对目标的抓取,基于阻抗控制提出了机械臂运动目标捕获控制算法。运动目标捕获实验验证了机械臂对碰撞的快速响应能力及运动目标捕获控制算法的可行性。      

基于搜索意图交互的无人机集群协同搜索算法

针对无先验信息条件下无人机集群的协同搜索问题,提出一种以覆盖率为引导,以机间安全距离、通信距离、偏航角调整及搜索边界等为约束的无人机集群协同搜索算法。通过建立环境地图矩阵对任务区域进行描述,进一步定义环境地图更新算子实现搜索过程中环境地图的快速更新。设计了集群协同搜索任务的回报函数,采用粒子群算法进行求解,得到每架无人机在已知环境地图下的最优决策,即决策意图。每架无人机在获取其他成员决策意图的基础上重新进行决策,实现协同决策。针对不同规模集群提出了集中式和分布式2种协同决策方案。仿真结果表明,所提算法能够对存在未知威胁的不规则任务区域进行有效覆盖搜索,覆盖率远高于不进行协同决策的个体决策方法。