大机动无人机飞行控制系统的设计与试验

本文着重介绍大机动无人机KJ-9C行控制系统的设计思想和所采取的技术措施,从而解决了如何稳定地进入和安全地退出大机动飞行,以及如何保持稳定盘旋等技术难题。通过方案选择、调节规律的确定、系统的组成、仿真技术的应用和机载鉴定试飞的全过程,证明这套控制系统既能满足无人机的战术要求,又易于工程实现。     

对称带状矩阵的并行Cholesky分解及相应线性方程组的并行计算

大型结构问题所导出的方程组系数矩阵阶数往往非常浩大,传统的串行计算机受存储容量与计算速度限制往往难以处理。本文给出适合寄存器—寄存器加工方式流水线向量机上对称带状矩阵三角分解的并行算法MPLDLT和对称带状线性方程组求解的并行算法MCSA。在YH—1机上通过对实例的计算表明,算法是高效的。当矩阵的阶数仅力1666阶时,算法MPLDLT比相应串行算法计算速度快25倍,算法MCSA比相应串行算法计算速度快47倍。若结合YH—1机的特点,使用向量“链接”技巧,则算法MPLDLT比相应串行算法的计算速度快74倍。     

新型除氧喷嘴的雾化性能

对新型撞击式除氧喷嘴产生的雾滴尺寸、分布与喷嘴几何参数及工作压力的关系进行了研究。测量使用激光大粒径测量仪,其实时测量范围为75～3000μm。该喷嘴在工作压力为0.1～0.6MPa 时产生,雾滴的索太尔平均粒径小于900μm,粒径随供水压力增加而减小。应进一步研究这种喷嘴的几何参数,特别是射流孔口直径及孔口至撞击杆的距离对雾化的影响,以提高它的雾化性能。     

调整径向游隙提高滚动轴承性能的研究

本文系统地探讨了滚动轴承径向游隙对轴承内部负荷分布、支承刚度、多轴承系统中外载荷在各个轴承上的分配、弹性流体动力润滑的油膜厚度和轴承疲劳寿命的影响。通过分析可见,径向游隙对轴承的疲劳寿命和支承刚度有显著的影响。最后文中还给出了轴承径向游隙选用的一般原则。     

带柔性载荷超静平台的模型参数在轨辨识

摘要： 针对柔性载荷振动引起超静平台模型参数在轨辨识精度下降的问题,设计一种超静平台模型参数在轨辨识方法.建立考虑柔性载荷振动的超静平台动力学模型,采用卡尔曼滤波估计柔性载荷振动的模态位移,利用多参数并发递推最小二乘法实现超静平台模型参数的准确辨识,通过仿真验证算法的有效性.仿真结果表明：在不考虑柔性载荷振动时,超静平台模型参数辨识收敛速度缓慢,辨识误差较大;采用文中考虑柔性载荷振动的多变量并发递推最小二乘法,能够明显提高超静平台模型参数估计精度.     

深空探测器同位素热源环境试验技术

为保证应用于深空探测器的同位素热源的安全性和可靠性,开展了深空探测器同位素热源环境试验技术研究。通过对同位素热源全寿命周期内各任务剖面的系统分析,总结得出了同位素热源环境试验项目,并对这些项目进行了研究及模拟实验,具体包括:高温–离心、高温–冲击、高温–振动等热–力复合环境试验技术,空气动力学加热、热冲击试验、发射场火灾事故地面模拟实验等异常环境安全性试验技术。通过以上研究建立了同位素热源鉴定级环境可靠性试验及异常环境安全性试验能力,为深空探测器同位素热源研制任务提供了技术支撑。     

基于Wiener过程的发动机多阶段剩余寿命预测

针对现阶段发动机的寿命预测研究没有考虑到非线性与多阶段的问题,提出了基于多阶段非线性Wiener过程的航空发动机实时剩余寿命预测的方法。该方法融合了同类型发动机的历史性能退化监测数据与个体发动机的实时监测数据。首先,考虑了发动机性能退化非线性的特点,并采用多阶段Wiener过程建立发动机的性能退化模型。然后,根据发动机的历史性能监测数据,利用极大似然估计和一维搜索方法进行参数先验分布的估计。再次,在先验分布和个体发动机的退化数据的基础上,用贝叶斯方法对参数分布更新。最后,得到个体发动机剩余寿命的实时预测值。通过实例验证本文方法预测的准确性。      

低密度聚乙烯的热解试验研究

通过热重法(TG)和差示扫描量热法(DSC)研究了低密度聚乙烯(LDPE)燃料的热解反应,采用裂解气相色质联用(PyGC-MS)实验装置研究了热解产物分布随温度的变化趋势,得到了LDPE燃料的热解特性。结果表明,LDPE的热解反应为动力学一级反应;热解产物成分浓度随热解温度的升高而变化。     

基于深度学习的无人机视觉目标检测与跟踪

针对目标检测中小目标物体漏检率及误检率高等问题,提出了一种基于Yolov3-Tiny算法的改进模型。改进k-means聚类方法,增加3×3和1×1的卷积池化层,将第9层卷积输出上采样,并与第8层卷积得到的特征图进行连接,得到新的输出:52×52卷积层,形成新的特征金字塔。基于卡尔曼滤波算法实现目标跟踪,提出融合跟踪算法的检测网络,使用匈牙利匹配算法对检测边缘框与跟踪边缘框进行最优匹配,利用跟踪结果修正检测结果,提高了检测速度,同时提升了检测能力。在ROS、Gazebo和自动驾驶仪软件PX4的综合仿真环境下对所提算法进行了对比试验。试验结果表明:改进算法平均检测速度降低了15.6%,mAP提高了6.5%。融合跟踪算法后的网络平均检测速度提高了34.2%,mAP提高了8.6%。融合跟踪算法后的网络能够满足系统实时性和准确性的要求。