机动目标状态估计器算法研究

基于战斗机航迹准稳态运动状态假设,研究了机动目标状态估计器算法.该算法通过选取虚拟测量变量和状态变量,以及假设目标处于航迹准稳态运动状态,把含有9个变量的非线性滤波和预测问题转化为1个三阶和3个二阶的线性滤波和预测问题.在综合控制系统中的仿真结果表明,该算法计算量小,滤波精度好,能够满足综合控制需求.      

铝阳极在KOH甲醇-乙醇体系中的电化学性能

为了提高铝的活化性能以及降低铝的腐蚀,用电化学方法研究了在碱性甲醇-乙醇有机体系中,添加剂H2O对铝阳极(99.999%)电化学行为的影响。结果表明:4 mol/L KOH+甲醇-乙醇(5∶5)+30%H2O体系能大幅度抑制铝腐蚀,缓蚀率高达70.04%,但极化程度有所增大。在-1.20 V处,铝的电流密度高达72.66 mA/cm2;开路电位Eocp负移程度最大(-1.933 V)。     

基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法

为实现飞行器分离任务可靠性的定量分析和高效精确评估,研究了高超声速飞行器分离任务过程中各种不确定性因素对分离可靠性的影响,提出一种基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求,建立分离动力学仿真模型,综合考虑分离过程不确定性因素的影响,利用灵敏度分析方法识别主要不确定性因素,构建分离可靠性模型。针对此模型,提出一种改进主动学习Kriging(IAK)的分离可靠性分析方法,通过新的采样策略选取失效概率更大的采样点作为新增训练点,进行高效可靠性分析。实例结果表明,该方法能够准确描述不确定性因素对分离过程的影响,提升分离可靠性定量分析的精度和效率,为飞行器分离方案的精细化设计提供支撑。     

固体发动机试车燃气中HCl和Al2O3扩散研究

对固体火箭发动机试车燃气的组成，抬升和扩散，采用高斯模式与环境监测相结合的方式进行了系统研究，评价了不同大气稳定度下ＨＣｌ和Ａｌ２Ｏ３浓度的分布，提出了有效的防治措施。     

超塑变形对TC4 室温力学性能的影响

在T=880℃和ε=9.8 ×10-4 s-1下,进行了TC4圆筒件超塑成形试验,研究了超塑变形量对TC4室温强度、疲劳性能和金相组织的影响.结果表明:随着变形量的增加,晶粒尺寸增大.当超塑胀形延伸率e为55％时,晶粒尺寸由供应态的约8μm增加为约20 μm.随着e增加,TC4室温下的屈服强度、抗拉强度和条件疲劳强度降低.当e为55％时,材料的屈服强度、抗拉强度下降约7％;循环周期为106下的疲劳强度下降约10％.     

弯扭复合大负载下电动舵机设计及性能试验研究

针对弯扭复合大负载工况下电动舵机快速性与稳定性匹配的问题,在分析有限空间质量约束下舵机设计要求的基础上,采用基于核心部件与系统仿真及试验验证相结合的手段,提出了一种高刚度高功率密度的抗弯扭复合大负载电动舵机设计方法。详细阐述了高功率密度伺服电机和高刚度传动机构的设计过程,并研制了工程样机。试验结果表明:该电动舵机伺服刚度与功率密度得到显著提升,在复合大负载工况下能够实现高动态高可靠稳定运行。     

一种高精度多路温度采集方法研究

惯性平台系统是一种框架系统,主要包括平台本体、电路箱和电源箱.平台系统精度主要靠安装在平台本体的三浮陀螺和加速度计来保证.通常惯性平台的工作环境比较严酷,惯性传感器对温度有很高的敏感度,在系统正常工作时,平台内部有二级温控来保证仪表有良好的工作环境,但内部空间温度梯度变化会影响惯性传感器的精度.在温度采集过程中,铂电阻存在非线性、自热效应及热电动势等电气干扰的精度影响.采用阻值比较法,通过引入恒定激励电流来抑制温度采集电路的自热效应,并基于FPGA设计并行多通道温度采集电路.给出了系统总体设计方案、测温电路参数设计、序列激励电流控制和数字滤波补偿的具体实现方式,测试结果表明该系统可实现64路温度采集,在一定范围内测温精度能达到±0.02℃,满足精度要求.     

腐蚀对sic/Al(L2)和sic/Al-Ni复合丝力学性能的影响~①

本文对SiC/Al(L2)和SiC/A1-Ni复合丝在蒸馏水和在3.5％NaCl溶液中的耐腐蚀性能进行了研究。通过测试腐蚀前后复合丝的抗拉强度,利用气相色谱、发射光谱、X射线衍射等手段分析腐蚀气体和腐蚀产物,观察金相和扫描电镜下形貌的变化,发现SiC/A1复合丝在室温蒸馏水中36天、50℃和75℃蒸馏水中各15天浸泡后,其抗拉强度基本保持不变,说明该类复合材料对潮湿环境具有良好的耐腐蚀性能;SiC/A1-Ni复合丝在3.5％NaC1溶液中浸泡后,其抗拉强度随溶液温度升高和时闻延长而逐渐下降;其腐蚀主要是选择性腐蚀,其次是孔蚀和缝隙蚀。     

基于改进粒子群算法的串列叶型优化设计

为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。