考虑轴承游隙的非线性动力学轴承-转子系统优化

针对一类带动态性能约束的轴承-转子系统优化设计存在的问题,做如下改进工作:一是在目前一类轴承-转子系统优化模型基础上,将轴承游隙作为设计变量,考虑轴承游隙的影响;二是提出了一种演化算法/线性搜索的混合算法,将优化过程分为两个阶段,首先采用演化算法对问题全局寻优,求得给定代数时的优化解,再以此解作为新的初始解,采用线性搜索方法进行局部搜索.经数值仿真表明:该优化模型中增加考虑轴承游隙后,对优化结果有较大影响;提出的混合算法克服了使用线性搜索方法难以确定初始解的问题,在同等计算精度和耗时情况下,该方法求解成功率较高.      

导航卫星的短弧运动学定轨

导航卫星在姿轨控和轨道恢复期间,由于观测数据有限,传统的统计定轨理论难以实现导航卫星精密定轨。本文尝试采用一种不依赖轨道动力学的、新的运动学定轨方法来处理短弧和复杂动力学过程中的定轨,提出了基于多项式拟合的短弧运动学定轨算法,并提出2种不同的实现方案。该算法充分利用了高采样率的测轨数据,减少了结果的噪声,其优点在于不需要长时间累积测轨数据,可以实现近实时快速计算,克服了动力学法定轨发散和单点定位无法获得卫星速度信息等不足。对COMPASS M-01导航卫星实测数据的处理表明,10min左右短弧运动学定轨的位置精度可以优于10m,速度精度优于4cm/s,满足了短弧跟踪条件下RDSS对卫星轨道精度的要求,实现了短弧跟踪条件下卫星精密定轨,但从轨道预报精度来看,该方法仅仅适用于短期预报。     

侧风对舰载直升机悬停性能的影响

针对舰载直升机小速度、大侧滑的飞行状态,采用了旋翼非均匀入流模型,导出了直升机在风场中的运动方程。以某型机为例,对不同风速条件下直升机悬停时的平衡特性进行了计算分析。计算结果表明:左侧风对该机悬停性能影响最大,而尾桨操纵裕度要求左侧风速不能超过30m/s,与同类直升机的飞行数据吻合。分析模型为制订舰载直升机的风险图提供了理论依据。     

4种DGPS模块动态定位精度测试与分析

采用RTK-DGPS为参照,对GARMIN GPS15L、Ublox LEA-4S、Gstar GS-87和Gstar GS-89m-J共4种DGPS模块在单机模式、地面伪距差分模式和卫星差分模式下的动态定位精度进行了测试和分析.结果表明:(1)对于GARMIN GPS15L 和Ublox LEA-4S,单机定位精度为米级,使用地面伪距差分定位可分别提高动态定位精度20%和87%;(2)总体上看,DGPS模块的地面伪距差分定位精度优于卫星差分定位,卫星差分定位精度优于单机定位;(3)在视野狭窄地段,无论单机定位、伪距差分定位还是卫星差分定位,动态定位精度都受到一定影响,和视野开阔地段相比,精度明显下降.     

飞秒激光及光钟

结合飞秒激光超强、超快、超稳、宽频、广谱、相干的特点,介绍了其相应的技术应用情况：应用超快特性的微观物理、生物、化学、信息、通信等;以超强应用为对象的材料加工、制备、电子对撞加速器、受控核聚变等;以超稳特性应用为对象的光频测量、长距离测量、光钟等,并简介了光钟。     

基于线性样条和CNN-LSTM的北斗卫星缺失数据处理方法

针对北斗某星辐射剂量探测数据缺失问题,提出了一种基于线性样条和CNN-LSTM神经网络模型的处理方法.在对数据特性分析的基础上,将原始数据分解为线性趋势项和季节波动项.对于线性趋势项,采用基于线性样条的缺失值处理方法;对于季节波动项,根据其时空变化特性,设计CNN和LSTM组合神经网络结构,完成季节波动项的缺失值处理....     

固体运载火箭轨迹/总体参数一体化优化设计研究

研究多级固体运载火箭轨迹/总体参数一体化优化设计问题。建立了固体运载火箭轨迹/总体参数一体化优化设计相关数学模型,包括质量模型、动力模型、气动力模型和飞行程序控制模型,确定了轨迹/总体参数一体化优化问题的目标函数、设计变量和约束条件,提出了将自适应遗传算法和序列二次规划方法相结合的高效、高精度序贯混合优化算法,实现了固体运载火箭轨迹/总体参数一体化优化设计。仿真结果表明,与总体单位设计的原方案相比,优化方案运载火箭起飞质量减小13.62%,终端约束和路径约束均得到很好满足。其结果可为固体运载火箭总体优化设计研究提供理论参考。     

超光谱成像仪成像电路的设计与实现

超光谱成像仪是环境减灾-1A卫星的主载荷之一,也是我国第一台采用静态干涉型光谱成像技术的星载遥感相机。成像电路是超光谱成像仪的核心组件之一,文章介绍了超光谱成像仪成像电路的系统组成,以及各功能模块的结构、功能和设计原理。     

基于EMD-ICA与遗传算法的轴承故障诊断方法

针对振动信号中轴承故障特征信号微弱难以识别的问题,对通过试验采集到的内环故障、外环故障以及滚动体故障振 动信号进行处理。采用最小二乘法和指数平滑法对振动信号进行预处理,利用EMD分离振动信号的局部特征,并根据IMF分量 的信息熵增益比实现重构;采用ICA对混叠的振动信号进行分离,并对分离后的振动信号进行特征提取;采用遗传算法对多维振 动特征参量进行降维,筛选出最优特征参量;采用遗传算法优化的极限学习机对轴承故障振动特征集进行识别,将常见的SVM、 BP等诊断模型作为对比算法。试验结果表明：采用ICA能将混叠信号有效分离,实现故障信号的提取;遗传算法不仅能够实现最 优特征的选择,同时能够对极限学习机算法进行有效优化,提升算法的诊断效果。优化的算法相比其它诊断识别方法性能较佳, 使3种故障的平均诊断效果达到90%以上。