等径角挤扭变形过程中纯铝粉末材料的显微组织与力学性能

采用EBSD和TEM研究了200℃下,纯铝粉末材料经不同道次ECAPT变形后的微观组织,并进行了显微硬度和相对密度测试。结果表明,1道次ECAPT变形后,材料显著细化但变形不均匀,晶粒基本沿剪切方向呈条带状分布,平均晶粒尺寸约为5.20μm,但多为小角度晶界结构。随着变形道次的增加,亚晶在不断被细化的同时晶粒间的取向差不断增大,形状更加趋于等轴,该过程可认为发生了连续动态再结晶。4道次变形后,材料内部形成了均匀、细小且呈大角度晶界分布的等轴再结晶组织,最小晶粒尺寸可达0.5μm。ECAPT变形过程中,晶粒细化机制为机械剪切、应变累积和动态再结晶三者的综合作用,粉末材料力学性能的提高与组织致密、细晶强化和位错强化等因素有关。     

一种基于微多普勒特征的海面角反射器干扰鉴别方法

角反射器是海面舰船对抗反舰导弹的一种重要的无源干扰。本文以漂浮式角反射器干扰和舰船为研究对象,根据耐波性理论,建立了海面目标的微动模型,并分析了它们的微动特征。采用散射中心模型,推导了海面目标横摇运动引入的雷达微多普勒信号模型,利用时频分析方法和一阶矩方法,提取了目标回波的瞬时多普勒和微多普勒。通过定义目标雷达回波的微多普勒主频率特征实现了角反射器干扰的有效鉴别。仿真计算表明,在信噪比大于0dB的条件下,角反射器干扰的正确鉴别率大于95%。     

基于角速率和速度增量的捷联惯性导航算法研究

捷联惯性导航算法一般是基于惯性器件输出为角速率、比力或角增量、速度增量进行设计的,不能直接应用于陀螺输出为角速率、加速度计输出为速度增量的捷联惯性导航系统。为了解决此问题和满足精度要求,重新设计了一套捷联惯性导航算法:姿态更新算法采用了经典的四阶龙格-库塔法,推导出了一种新的速度更新算法,该算法可以有效补偿速度计算中的划桨效应误差。仿真结果表明,该种速度更新算法仿真速度快、精度高,具有一定的工程实用价值。     

基于模板识别的高精度自动定位系统

为满足机器人辅助 医疗手术中高精度自动识别物体的需要,利用Bumblebee 2 摄像头拍摄图像,把黑白交互的椭圆和圆作为一个模板,用改进的角点提取方法提取出图像中的角点;在对图像进行增强之后,利用模板黑白格的几何对称性特征提取模板中的角点,然后区分出椭圆中的角点和圆中的角点,最后利用向量垂直关系提取出椭圆中的目标角点,识别出模板.通过Bumblebee 2自带的深度函数,提取模板的深度,得到模板在摄像头空间中的坐标,达到高精度自动定位物体的目的,克服传统摄像机需要标定内外参数的步骤.实验表明,定位误差在0.42 mm之内,基本上可以满足手术的要求.     

强磁干扰环境下磁航向误差补偿技术研究

解决强磁环境下磁强计易受干扰的问题,能够提高微型姿态参照系统航向角测量精度。建立了磁强计误差两次补偿模型,首先采用椭圆坐标修正法对磁强计进行罗差补偿,以减小环境磁场的干扰;其次采用最小二乘拟合法对获得的磁航向角进行二次补偿,提高系统航向角测量精度。试验结果显示：系统航向角测量值的误差均方值由补偿前的3．982°降为补偿后的0．386°,精度提高近10．3倍,表明该补偿方法能够有效降低磁场环境的干扰,提高系统航向角测量精度。     

应用于卫星自主任务调度的改进遗传算法

针对具有侧摆能力的对地观测卫星的自主任务调度问题,对卫星自主任务调度问题和约束条件进行了描述,针对卫星自主任务调度NP-hard的特点,构建了基于目标收益及多约束卫星任务调度模型。设计了一种改进的遗传算法,从遗传操作的各个部分进行算法优化。首先将小区间法应用于初始种群生成,保证了种群的多样性,并且交叉和变异算子均引入自适应概率;同时采用两代竞争技术来避免“早熟”现象,提高算法的效率和鲁棒性。算法还采用最优保留策略用来保存进化中的最优解,使得算法收敛于全局最优。对局部多冲突观测任务应用该改进遗传算法,并针对区域密集目标的观测问题设计了仿真试验,与传统模拟退火算法及免疫蚁群遗传混合算法进行了比较,验证了该算法的有效性和收敛效果。     

SINS基于非线性量测的大失准角初始对准算法

针对陆用捷联惯导系统(SINS)大失准角初始对准问题,提出一种基于二阶非线性量测的二阶泰勒级数展开的初始对准算法。首先,将大失准角非线性对准问题,转化为具有线性系统方程和二阶非线性量测方程的滤波问题。然后,设计基于二阶非线性量测方程的二阶泰勒级数展开的滤波算法,可以在任意姿态和无初值条件下进行初始对准和参数估计。最后进行车载对准试验,结果表明,新算法可以在300s内完成实现大失准角初始对准,对准精度与传统分段对准算法相当。     

尖楔前体飞行器FADS系统驻点压力对神经网络算法精度的影响

针对尖楔前体（类乘波体）飞行器用嵌入式大气数据传感（FADS）系统存在建模困难及解算模型精度低的问题,首先采用BP神经网络建模代替传统的FADS系统空气动力学建模的方法,建立含有双隐含层的四层神经网络模型,然后通过合理选择网络结构参数及训练验证,对FADS系统的攻角进行解算,最后对驻点压力对算法精度的影响进行研究。结果表明,本文建立的含有双隐含层的四层神经网络模型精度较高,攻角测试误差小于 0.25°; 驻点压力是否作为输入参数对FADS系统神经网络算法求解精度影响较大,攻角测试误差相差达0.1°。在飞行器前缘半径允许的情况下,应尽量得到驻点压力用于解算攻角,提高解算精度。     

基于非接触测量技术的低速风洞连续扫描试验技术研究

基于Optotrak非接触光学测量系统,建立了风洞试验模型三维姿态角测量方法,实现了模型姿态角的高精度、实时、外触发时钟同步测量.基于该方法测量模型三维实时姿态角,在FL-14低速风洞开展了张线尾撑下YF-16飞机1:9标模纵、横向连续扫描测力试验.试验结果表明,在0.3°/s的扫描速率下,连续扫描与步进试验数据比对一致性好,各气动分量同期重复性达到国军标合格或先进指标.连续扫描试验获得了更为详尽完整的气动特性信息,同时显著提升了试验效率.     

一种基于数字聚束的极坐标格式算法波前弯曲补偿

提出了一种基于数字聚束技术的PFA波前弯曲误差补偿新方法,该方法首先对回波数据进行两维空域滤波和降采样,将原始的宽波束大场景数据分解成若干窄的子波束子场景数据,再结合PFA的非共面运动补偿能力,能够有效解决在雷达任意航迹条件下的PFA波前弯曲误差补偿问题,显著提高PFA有效成像场景范围。仿真数据处理表明了算法的有效性。