一种跳跃式返回再入的预测—校正制导方法

再入地球大气是探月飞船返回的关键阶段,再入制导是返回再入中的难点问题.飞船跳跃式再入过程复杂,标准轨道制导方法难以满足任务要求,因此具有高精度和强鲁棒性的预测—校正制导方法成为解决问题的首选.以探月飞船跳跃式再入为背景,设计了数值预测—校正制导律,研究了基于嵌套式积分算法的航程快速预报方法和基于有界试位法的倾侧角剖面快速更新算法,提出了一种气动系数误差和大气密度误差的在线参数辨识方法,并基于最大偏差法和蒙特卡洛打靶法进行了仿真分析.结果表明,预测—校正再入制导方法在跳跃式再入问题上具有较高的精度和较好的鲁棒性.5 000 km再入航程时,开伞点误差在2.5 km以内.     

“先锋”四发涡轮螺旋桨旅客机

正"先锋"为英国维克斯公司生产的4发中、短程涡轮螺旋桨发动机飞机。它是该公司历时近5年研究了约60种不同构型的新飞机并与英国B.E.A公司花了2年时间的详细讨论和"子爵"式客机使用经验的基础上发展起来的大型客机,具有较高的经济性和速度性能。里程碑1953开始设计1956开始制造1959.1原型机(G-AOYW)维克斯950型首飞1960.12投入航线使用     

空间机械臂视觉测量技术研究

空间机械臂技术是维护空间站、执行指定任务、保障航天员出舱作业的安全等必不可少的关键技术。视觉测量技术则是保证空间机械臂顺利完成空间遥操作任务的前提。基于此前提,首先对空间机械臂视觉测量技术进行了概述,并分别对手眼关系标定、标志器识别以及相对三维位姿测量等关键技术进行了阐述;然后,以加拿大机械臂为例提出了一种基于边缘特征的标志器识别算法,给出了具体的识别流程,并采用一种基于非迭代的相对位姿测量算法实现了位姿求解;最后,针对标志器识别算法和位姿测量算法给出了基于仿真图像的实验结果和机械臂原理样机集成实验结果。最终实验结果表明:提出的空间机械臂视觉测量方法合理可行,满足预期的技术指标要求,具有较强的工程应用价值。     

视觉辅助的无人机自主空中加油建模与仿真

为准确获得插头锥套式空中加油过程中无人机与锥套的相对位姿信息,提出了机器视觉辅助的插头锥套式无人机自主空中加油仿真方案,开发了基于Open CV,Simulink及Vega Prime视景仿真技术的闭环仿真系统.研究了机器视觉识别跟踪锥套的图像处理算法,利用Kalman滤波算法估计无人机与锥套的相对位姿.仿真结果表明,机器视觉算法可以准确识别跟踪锥套,滤波器状态估计的收敛速度较快,无人机姿态角变化范围较小,保证了插头锥套式无人机自主空中加油的平稳安全对接.     

涵道风扇无人机纵向稳定性研究

为了获得涵道风扇无人机的动力学特性,设计了一种以涵道风扇为动力的无人机.采用CFD方法,计算了该无人机在各飞行状态下的气动导数.为了求解其在各飞行状态下的纵向稳定性,对其进行了动力学建模.通过小扰动假设,对运动方程进行了线性化处理,进而计算了其模态特性.研究结果表明,该无人机在各飞行阶段均存在不稳定性,且在垂直起降和过渡阶段尤为突出,需要对发动机转速及升降舵偏角施加控制以保证稳定性要求.最后,对该无人机的纵向不稳定性成因给出了相应的物理解释.该研究可为今后涵道风扇无人机的设计提供一定的参考.     

基于高效垂直互连的X频段三维交叉合路网络

针对射频微波系统小型化、一体化、低成本设计需求,利用HFSS软件3D建模仿真研究微波毫米波多层板高密度垂直互连技术,对比不同结构参数的频率特性,在结构上通过加载层间焊盘改善特定频段内传输性能,在DC^20GHz内回波损耗小于–20dB。基于该高效垂直互连技术,实现32路信号输入4波束输出交叉网络3D垂直合成,体积仅为125mm×30mm×1.8mm,经测试带内插损≤10.95dB,驻波比≤1.4,较好地实现了X频段合路输出功能。     

特种摩擦加工技术及其应用

特种摩擦加工过程无需额外热源,产生热量的部位即为利用热量的部位,减少了能量的损失。摩擦产热的部位同时有外力的作用,这里施加的外力往往又与所需的摩擦力密切相关,实现了力的充分利用。近年来,特种摩擦加工技术受到很大关注,随着新材料和新结构的不断应用,系统深入研究和开发特种摩擦加工技术势在必行。     

飞机轮胎溅水鸡尾流特性数值模拟

当飞机起落架的多轮经过涉水跑道时，除侧向溅水之外，在轮胎之间由于两股侧向水流汇聚，会形成类似公鸡尾的溅水形态，称之为鸡尾流。相比于轮胎的侧向溅水，鸡尾流成因复杂，且水量更大，溅水高度更高，可能对飞机安全造成更严重的危害。采用数值分析方法对飞机轮胎溅水产生的鸡尾流现象成型机理开展研究。根据轮胎几何结构特点建立飞机轮胎溅水模型，其中轮胎及跑道采用FEM方法建模，积水模型采用SPH法，给出了鸡尾流的形态和速度分布，通过与侧向溅水形态分布的分析与比较，揭示了鸡尾流溅水的形成机制，并研究了水深、轮胎间距、轮胎速度等因素对于鸡尾流形态以及速度分布的影响规律，初步验证了ESDU工程算法对于无翻边轮胎鸡尾流形态描述的可参考性。     

无人机位姿测量的点特征视觉方法

针对无人机在动态环境下快速高精度定位的问题，提出了用单目相机对无人机上的人工特征点进行位姿解算的方法。在无人机上放置一定数量的小型LED灯，并将其作为视觉测量的特征点，并以其中一个点作为原点建立无人机机体坐标系。通过多场景测量确定特征点在机体坐标系下的三维位置，再将三维位置与特征点在图像中的成像位置相匹配，最后使用EpnP算法求解出无人机的位置和姿态。在实验部分，利用三轴移动平台和三维转台，分别对位置解算结果和姿态解算结果进行误差测量。试验结果表明，位置解算误差在2%以下，姿态误差在8%左右。同时，该算法的处理时间在2 ms左右，该算法可以满足无人机对定位的实时性和精度的要求。