射线检测厚度宽容度的分析与测定

厚度宽容度是变截面工件射线检测的重要参数。本文分析了典型工件的厚度差,以及不同灵敏度级别的厚度宽容度。应用胶片特性曲线、曝光曲线,从实验角度测量了厚度宽容度,并对结果作了分析和讨论。     

用推力矢量控制技术改进超声速飞行器空气动力特性

为了提高某超声速飞机的空气动力学效率和机动性能，本文采用低阶的三维板块法和DATCOM半经验公式，在亚声速和超声速条件下，对不同马赫数和迎角情况计算了基本气动外形的飞机空气动力学特性、表面压力分布以及最大升力。此外还开发了一套软件以实现由引进的先进气动操纵面（如鸭翼等）控制的二维推力矢量技术。试验结果表明：气动操纵面结合推力矢量技术能够产生足够的低头力矩，且有能力满足高度机动飞行时的稳定性要求。此外，不论是亚声速还是超声速飞行，气动操纵面均可以提高气动效率5％-6％。     

用电磁体积力的翼型绕流控制实验研究

研究了电磁体积力控制弱电解质溶液流动边界层的基本原理以及分析了翼型电磁激活板的绕流实验结果.电磁体积力控制弱电解质溶液流动边界层是磁场和电流相互作用产生电磁体积力作用在流体上的结果.实验结果表明:电磁力作用改变了翼型表面的流体边界层的结构,其作用与改变翼型的迎角类似.加正向电磁力,相当于减小翼型的迎角,可以抑制流动分离,消除涡街;而反向电磁力则相当于增大迎角,在翼型的背风面产生大尺度的流动分离,流场中出现复杂的旋涡结构.     

采用TLC方法的超机动飞行控制系统设计

基于轨迹线性化控制(Trajectory linearization control,TLC)方法,研究了超机动飞机飞行控制系统的设计问题。首先简要介绍了TLC方法的设计思想;然后根据奇异摄动理论,将超机动飞行控制系统分成快慢两个回路,并为其分别设计了轨迹线性化控制器;最后分别用所设计的控制器和已有的动态逆控制器对某型歼击机进行了赫布斯特机动仿真。仿真结果和对比分析表明,所设计的TLC控制器是有效的,且比动态逆控制器具有更好的控制跟踪性能。     

基于反电势形状函数法的无刷直流电动机直接转矩控制

采用两相导通模式时通过逆变器开关状态不能确定电压空间矢量,现有方案是通过实时测量3个相电压来解决这一问题,但系统变得复杂;此外现有方案在转矩观测中包含的微分项会降低控制精度,增大计算量,影响系统实时性。针对这两点不足,提出反电势形状函数法,在软件中实现了相电压的实时计算,使转矩观测变得简洁,更易于工程实用。最后给出的仿真与实验结果证明了反电势形状函数法用于无刷直流电机直接转矩控制中的可行性与有效性。     

无刷直流起动/发电系统的起动控制

介绍了用于某型飞机的无刷直流机载起动/发电系统。该系统的起动/发电机采用电励磁双凸极电机,文中通过改进电机结构降低了起动时的转矩脉动,在理论分析的基础上提出了基于转速变化的阶段性角度控制:低速采用标准位置查询起动,中高速采用随转速变化自动改变提前角的角度控制方式,使起动机工作在最佳状态。最后,完成了18 kW无刷起动/发电系统的样机制作及航空发动机的冷开车试验。试验表明:该系统的起动控制策略正确有效,起动转矩平滑,所需电源容量小,效率高,具有良好的起动性能。     

基于鲁棒自适应控制策略的混合型步进电机低速伺服控制性能

针对混合型步进电机低速运行状态下脉动转矩较大的特点,应用鲁棒自适应控制策略来设计其低速伺服控制器,以实现高精度的跟踪控制性能.首先,根据混合型步进电机转矩形成的机理,揭示了其固有的脉动转矩对低速运动控制产生不利影响的动力学特征,并将它归结为两种结构不确定性,便于控制器的设计;其次,采取标准的自适应控制及其鲁棒化设计思想,借助于μ-修整策略来实现相应的控制律,确保脉动转矩的最大化补偿及伺服系统低速跟踪控制满足高性能的要求;最后对所建立的低速跟踪控制系统的性能进行了试验评估,并与作者前期的工作进行了比较,试验结果验证了其有效性与可行性.     

高效合成射流激励信号的实验验证

在水槽中对合成射流控制圆柱分离进行了实验研究,射流出口为狭缝,由圆柱后驻点向下游喷射.为了进一步提高合成射流的控制效率,笔者采用了一种改变合成射流上下半周期时间比的高效合成射流激励信号.实验表明:对于采用标准正弦信号的普通合成射流,随着基于射流出口平均速度的雷诺数ReU的增大,圆柱后缘分离区变小,分离点推后.当ReU约大于430时,圆柱后缘分离区消失,绕流可完全再附.伴随合成射流的吹吸,圆柱后缘尾迹出现周期性的张合现象,从而抑制了卡门涡的脱落.采用高效合成射流激励信号,固定ReU,减小正弦信号形状因子k,合成射流的控制效率降低;k增大到足够高时,合成射流出口速度和诱导涡量强度大幅增加,使控制效率得到显著提高,从而很好地验证了这种高效合成射流激励信号对合成射流控制效果的影响.     

基于MAS和RL的舰船设备协同控制方法

在构建舰船设备协同控制多智能体系统(MAS)过程中,各Agent之间存在某种内在的冲突、联系和规律,为了有效地发现和消解这些问题,引入智能控制解决方案和强化学习方法,能为MAS系统的构建提供有效的技术保障.本文提出了基于强化学习(RL)算法即改进的遗传算法并辅之以贝叶斯学习算法,来解决舰船MAS中各Agent中的任务分配问题、实现设备协同控制的优化和学习,并以舰船运动目标下的设备协同控制来具体验证上述算法,从而体现舰船运动控制MAS的可行性.     

基于主从控制模式的铺带机控制技术

针对某型号工程大型复合材料筒段成型需求,以通用缠绕机为平台,提出一种基于主从式控制系统的专用自动铺带机系统方案.在分析铺带机控制功能的基础上,以西门子802C为主控制系统和PMAC为从控制系统构建了数控系统;为实现主从式控制系统间开关量协同控制,研制了主从系统间协同控制的PLC程序模块.经过实验验证,此控制系统完全满足实时性的控制要求.