某导航雷达故障诊断系统电磁兼容性的设计

介绍某导航雷达故障诊断系统中电磁兼容性的设计方法,试验证明,设计是成功的.     

红外隐身涂层及对雷达吸波性能的影响

研究了红外雷达兼容隐身涂层红外发射率及雷达波隐身兼容性的影响因素,包括填料的类型、质量分数及涂层厚度。研究表明,以填充30wt%的HW-3型铝粉为填料,制备的涂层厚度为20μm时,涂层红外发射率达到0.25,能大幅降低材料表明红外辐射温度,且对微波隐身兼容性良好。     

大长径比固体火箭发动机旋转发射过程中装药结构完整性

以防空导弹大长径比双推力固体火箭发动机装药为研究对象,分析了导弹旋转发射出筒过程中承受的各类载荷。通过计算装药的应力-应变场,发现了装药的危险部位,进而分析了燃烧室发生高压爆炸原因。     

不同燃料燃烧加热对超燃冲压发动机性能影响的分析与评估

为了评估不同燃料燃烧加热的空气污染对超燃冲压发动机性能的影响,重点研究了相同流动匹配条件下四种不同燃料燃烧加热的超燃冲压发动机性能(氢、甲烷、酒精和煤油)。对相同流动匹配条件下,地面模拟飞行Ma=6,高度25km的超燃冲压发动机流道性能采用数值模拟进行了评估,并将之与飞行条件下的发动机性能进行了对比分析。结果表明,不同加热方式对进气道升力和升阻比有显著影响(升力最大差异>8%,升阻比最大差异>6%),对超燃冲压发动机性能也有显著影响,比推最大差异97N·s/kg,燃烧效率最大差异11%。      

高活性铝锂合金的制备及微观结构与水解性能研究

研究了机械球磨法制备的铝锂合金微观结构与水解性能,考察了金属锂含量和其他金属掺杂的影响,并探讨了相关的改善机制及水解机理.结果表明,增加锂含量和其他金属(X:Bi,Sn,Ga和In)掺杂,可明显改善铝合金的水解性能.通过XRD、SEM和水解测试等实验分析,增加锂含量的作用在于:在球磨过程中减小合金粉颗粒尺寸;金属锂水解...     

小行星形貌测绘与表征技术

小行星表面形貌测绘是深空小行星探测的首要任务。提出了一种适应探测器抵近观测的立体视觉在线测绘小行星形貌的方法,即先由立体相机获得所摄重叠区的三维地形,再用前后立体模型的连接点将各个独立模型连成一个完整地形信息,经整体最小二乘平差,确定小行星的形貌模型及特征;同时提出了一种基于等值线分析的撞击坑特征提取方法,即通过提取、分析地形等值线识别出地形中撞击坑特征。实验结果显示,本文所构建的原型系统能够快速重建出探测区域的三维地形,并识别出地形中撞击坑特征,证明了所提方法具有实用性。     

N形缝光线引入器太阳敏感器技术研究

为适应微小卫星发展的需求,提出了基于线阵电荷耦合器(Charge Coupled Devices, CCD)的N字形狭缝数字太阳敏感器研究方案,以减小系统功耗并降低系统复杂度。该方案通过采用带有N字形狭缝的光线引入器以及单个线阵CCD作为光线探测器,实现了太阳敏感器对两轴太阳角的精确计算。提出利用迭代算法和修正系数对系统折射误差进行修正的方法,进一步结合质心算法,能够快速准确修正系统误差,提高系统精度和分辨率。N型数字太阳敏感器视场角可达(±60°)×(±60°),在整个视场范围内定姿精度优于0.1°,功耗 300mW。该数字太阳敏感器具有低功耗、大视场角和高精度的特点,设计、算法均大大简化,实现了太阳敏感器的微型化,在各种微小卫星上有广阔的应用前景。     

双模态冲压发动机燃烧性能初步研究

通过数值模拟和地面试验研究了当量比和注油分布对双模态冲压发动机燃烧性能的影响,结果表明：在隔离段入口马赫数为2.0,总温为1100K,总压为1MPa的来流条件下,总当量比为0.6时,燃烧模态为双模态亚燃,热力喉道位置位于凹槽出口处;总当量比大于0.6时,发动机燃烧模态为亚燃,热力喉道位置相同,流场结构稳定.通过选取压力参考点的方法,发展了发动机推力快速分析方法,误差较小.     

轮腿式火星探测机器人的多目标协同控制

火星探测任务要求机器人具有对未知的不规则地形的自适应能力和动态稳定性。针对轮腿式火星探测机器人,提出了基于运动学反解模型、车体姿态和轮壤接触力的多目标协同控制策略。通过车体姿态调整运动学建模、一阶低通滤波及腿部阻抗控制算法和基于腿部运动危险系数的重心高度调整算法,实现了车体姿态的跟踪控制、轮壤恒力接触控制和重心最优高度控制,提升了轮腿机器人在非结构地形中的自适应能力、运动稳定性及腿部运动空间的安全性。在MATLAB和UG中建立联合仿真模型,验证了控制策略的有效性。     

基于MCIS技术的相位差变化率单站无源定位

针对最大似然估计（ML）方法求解测相位差变化率单站无源定位问题计算量大、定位慢的问题,本文提出一种利用蒙特卡洛重要性抽样技术（MCIS）高精度、低复杂度的估计方法。根据Pincus定理推导出ML问题的近似全局解,利用重要性抽样（IS）技术构建符合高斯分布概率密度（PDF）的重要性函数,作为样本选取的依据,通过逆变换采样获得样本集,统计样本均值直接得到辐射源位置估计结果。MCIS方法简单易实现且运算量低,能够克服传统ML估计多维网格搜索耗时较长的缺陷,而且对目标位置初始估计误差有较低的敏感性。实验结果表明,MCIS算法在相同测量噪声水平下,定位精度优于EKF、NLS算法,有效减小了初始化估计误差对算法定位精度的影响,也进一步讨论分析了算法参数和不同观测条件对定位性能的影响。