一种非均匀面阵单快拍自适应处理方法

提出一种基于虚拟阵列内插技术的非均匀面阵单快拍自适应处理方法。首先,通过虚拟阵列内插技术将非均匀面阵转化为均匀面阵,继而采用均匀面阵的单快拍方法对其进行自适应处理,从而突破了非均匀面阵单快拍处理瓶颈,实现了期望信号恢复和干扰置零。最后,通过仿真实验对方法进行性能验证。     

凹腔前后缘圆弧对流场干扰的数值研究

基于两方程k-ωSST模型,对不同半径前后缘圆弧凹腔构型的超声速流场进行了二维仿真,获得了相应的流场特征参数。结果表明,与直角前后缘相比,采用圆弧构型时凹腔后壁的激波得到增强;随着圆弧半径的增加,凹腔内部的速度有所增大,而温度、涡量则呈递减趋势,从稳焰、助燃的角度看,后壁上端压力增大可以促进质量交换,同时降低回流区温度。综合考虑凹腔的稳焰和助燃作用,提出了一个适当的圆弧半径范围。     

绳网拖曳带帆板失效卫星的波动控制

针对带有柔性太阳帆板的失效卫星,提出了一种基于波动控制理论的控制方法,同时实现了绳网拖曳过程中稳定碎片姿态与抑制帆板振动两个目标。首先,提出一种新的绳网简化结构,用Kane方法建立了动力学模型,使其能够在保证运算效率的同时具有更高的精度。然后,针对系统特性设计了波动控制策略,仅需要输入系绳张力的大小和方向,便能通过拖船位置的改变来消除失效卫星的自旋和帆板振动。最后,通过数值仿真验证了控制律的有效性。仿真结果表明,在控制律作用下的拖曳过程中,失效卫星的姿态能够快速稳定,同时帆板的振动也得到了良好的抑制。     

从贵族到平民

1940年哈佛大学的詹姆士·贝克（James Gilbert Baker,1914-2005）改善了施密特望远镜的设计,在焦面前添加入一片凸面反射镜,使焦面位于主镜前面,因此干片可以在靠近主镜的附近,面向着天空摆放。这种系统称为贝克-施密特望远镜。     

国外高超声速组合推进技术概述

推进技术是高超声速武器的核心技术,以超燃冲压发动机为基础的高超声速组合推进技术是高超声速武器的首选动力方案。本文介绍了几种以超燃冲压发动机为基础的组合推进方案,并简要介绍了美国、日本以及印度的技术发展现状。     

平流层飞艇艇身外形研究

为了完成特定的任务,平流层飞艇需要克服风场保持长期定点,因此要求其阻力最小。飞艇总阻力中艇身阻力占60-70%,因此对飞艇而言,针对艇身外形进行研究得到阻力小而且实际可用的外形是非常重要。本文采用势流-边界层耦合方法与混合遗传算法对平流层飞艇艇身的外形进行了优化。外部势流采用在艇身表面分布点源的Hess\|Smith面元法求解,边界层计算采用积分边界层方法,阻力系数采用
Squire\|Young方法计算得到。最优外形通过由遗传算法和Nelder\|Mead单纯形法组成的混合遗传算法优化得到。通过优化分析得到了一种实际可用的优化外形,具有在湍流和层流两种流态下阻力系数都比较小的优点。     

捷联惯性/大视场星光组合导航方法研究

近年来,使用星敏感器的导弹、火箭惯性组合导航成为国内外研究的热点.本文对捷联惯性/大视场星光组合导航方法进行了研究,建立了卡尔曼滤波方程,并利用SINS误差转移矩阵方法估计主动段导航误差.数学仿真表明:捷联惯性/大视场星光组合导航方法不仅可以修正姿态角偏差和陀螺常值漂移,还可以对主动段的速度、位置误差有很好的估计效果.     

一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法

针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性。在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络。为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性。     

基于推力器的组合航天器质量特性辨识方法研究

组合航天器的质量特性辨识对提高其姿态轨道控制的精度和快速性有至关重要的作用。对基于推力器的总质量、质心位置和惯量矩阵的在轨辨识进行了研究。基于推力作用下的平动方程可得到质心位置和总质量的耦合辨识方程,基于转动方程可得到转动惯量和质心位置的耦合辨识方程,通过对角速度和线加速度进行多次采样,利用最小二乘法求解这2类辨识方程可完成总质量、质心位置和惯量矩阵的在轨辨识。基于上述辨识原理,提出一种闭环稳定的解耦质量特性辨识方法,通过设计合适的推力器工作策略,实现总质量、质心位置和惯量矩阵的解耦辨识,并采用一种不依赖于转动惯量的控制算法,使组合航天器的姿态在辨识结束后恢复到稳定状态。仿真表明,采用闭环稳定的解耦质量特性辨识方法,可保证组合航天器在推力器激励后的姿态稳定性。在仿真采用的动力学干扰、推力器误差和敏感器误差下,总质量、质心位置和惯量矩阵的辨识精度可达到10-3量级。     

基于新型滑模控制方法的再入飞行器姿态控制律设计

设计了一种新型滑模控制方法,该方法不但能对已有的控制律进行鲁棒性改进,而且能有效抑制抖振现象。在该方法的设计过程中,首先基于已有的控制律和标称系统,设计了一种新型的动态滑模面,然后对超扭曲算法进行改进,得出了一种快速、连续且有限时间收敛的算法,并首次将其作为新型趋近律,该趋近律与滑模面相结合能够大大增强现有控制律的鲁棒性,而且滑模的切换律是连续的,因此大大降低了系统的抖振。将以上方法应用于再入飞行器的姿态跟踪控制中,有效增强了已有控制律的鲁棒性,实现了大干扰情况下对姿态系统的稳定控制。通过仿真,验证了该方法在提高系统鲁棒性和降低抖振方面的有效性。