微小型捷联惯性测量单元标定及补偿方法

在MIMU(微小型惯性测量单元)角速度及加速度通道误差数学模型的基础上,提出一种利用三轴速率转台的MIMU快速高精度标定补偿方法,介绍了各参数的测量原理及误差系数的计算公式,得出了相应的误差数学模型及修正算法。利用三轴转台进行姿态运动试验,试验结果表明,补偿后系统捷联惯性导航解算的三方位姿态误差小于1.5度。该标定补偿方法对提高MIMU的工作精度具有现实意义及工程适用价值。
     

燃油柱塞泵性能试验台测试结果稳健性影响因素分析

为了保证航空发动机燃油柱塞泵性能试验台测试结果的稳健性,以便准确测试燃油柱塞泵的性能状态,基于燃油柱塞泵液压原理,建立了其数学模型,并结合其性能试验台的液压原理,确定了影响测试结果稳健性的5种主要因素分别为柱塞泵入口压力、控制油压力、出口压力、排油压力及燃油温度。基于燃油柱塞泵的主要测试性能,研究了5种因素对燃油柱塞泵性能测试结果的影响。结果表明：在进行燃油柱塞泵性能测试时,泵出口调压阀的压力控制稳定性、排油压力以及燃油温度都会对测试结果产生较大的影响;在性能测试给定的公差范围内,柱塞泵入口压力和控制油压力的波动对性能测试结果影响极小。在进行燃油柱塞泵性能测试时应重点关注出口压力、排油压力及燃油温度,以提高测试结果的稳健性。     

用耐高温胶管制备飞机热空气导管

主要从棉线编织橡胶软管的结构(主体胶料和骨架材料),以及胶管本身性能进行分析,依据设计要求和胶管的用途,选择出耐高温胶管的主体材料(胶料)和骨架材料,并确定胶料和胶管的技术要求。在不改变胶管规格和尺寸的情况下,使最终选定的耐高温胶管在满足飞机技术要求的同时大大延长胶管的使用寿命。     

冲击加速度校准中低通滤波器的应用

介绍了在冲击加速度校准中,为了抑制电、机械等干扰和噪声对冲击加速度测量结果的影响,采用二阶巴特沃斯型低通滤波器,通过时间序列翻转、二次滤波等方式,实现零相移的低通滤波效果。并比较不同截止频率下,低通滤波器对衰减程度不同的冲击加速度波形产生的峰值偏差,给出不同加速度波形下,低通滤波器截止频率选择应注意的问题。     

月面无人自主采样返回任务动力下降点确定及验证

动力下降点确定是实施月面软着陆的重要环节，是多系统间复杂迭代的过程，涉及轨道设计、制导律设计、着陆目标的采样区确定、着陆及起飞安全分析。其设计结果直接影响了最终着陆点的位置和着陆过程的着陆安全，也间接影响采样安全和采样工程目标的实现结果。针对嫦娥五号在实施月面软着陆前确定动力下降点的任务需求，提出了通过多次轨道控制与最优标称制导轨迹搜索联合控制策略的动力下降点确定方法。首先，根据月面无人自主采样返回任务设计总结了动力下降点确定原理和约束条件；然后，详细论述了月面无人自主采样返回任务软着陆过程动力下降点确定方法；最后，通过嫦娥五号在着陆前主要的几次轨控实施结果分析了其对动力下降点的影响，同时综合了着陆区地形分析及着陆、起飞安全性分析，对动力下降点进行确定并根据最终在轨飞行结果进行验证。验证结果表明，基于“逐次逼近寻优方法”的月面软着陆环节动力下降点的确定方法有效，可以为后续地外天体软着陆等任务提供参考和借鉴。     

现代战机导引系统及其关键技术

阐述了现代战机导引系统的功能、结构与工作方式.基于对导弹制导等相关问题的深入研究,以及对战机导引的特点分析,阐述了战机导引控制律设计中应当解决的关键技术与研究途径,包括远距导引、近距导引和机动导引不同阶段的特点、捕获域的定义与计算方法、战机导引律研究特点及其基本工作模态.本研究可为新一代战机导引系统的研制提供参考.     

汽室型铷原子频标中微波腔的小型化

讨论了实现汽室型铷原子频标微波腔小型化的技术途径,给出了自主研制的小型化微波腔的三维仿真结果和外型结构,介绍了以新研制的小型微波腔为基础构成的小型化腔泡系统。小型化微波腔的研制成功,使整个物理系统的体积减小。在小型化的条件下,整机短期频率稳定度达到了国际同类产品水平。     

分布实时计算远程操作引用机制研究

传统的面向对象程序设计(OOP)机制由于缺少对面向对象分布实时计算(DRTC)特殊性的计算语义支持,不能很好地支持DRTC应用。解决上述问题的一个有效途径是扩展传统的OOP机制、为DRTC特殊性提供计算语义支持。提出了一个面向对象分布实时计算模型;研究设计了支持该模型的几种实时远程操作引用机制:同步远程操作引用、异步远程操作引用和多复本实时操作引用;并在一个实验分布实时计算系统EDRTCS中进行了实现。     

分布式航空电子软件测试系统

为了支持研制和开发高性能的分布式航空电子软件系统,软件测试系统是必备的工具之一。本文介绍了一个分布式航空电子软件测试系统。该系统采用数字仿真技术提供数据环境,由监控处理机完成测试结果的自动记录、保存和分析工作。整个系统采用标准化设计法,具有良好的可维修性和可扩充性。此外,简单有效的辅助手段,为用户提供了一个良好的应用环境。     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。