利用人工神经网络预测电离层f_0F_2月中值

提出了利用人工神经网络技术预测电离层临界频率月中值的方案．在利用人工神经网络技术研究电离层月中值隔月变化规律的基础上,考虑足够的周年和黑子周期变化的数据训练网络,使 ｆ０Ｆ２月中值预测值与实测数据比较平均误差为 ０．３４ＭＨｚ,预测精度有了较大改进．最后采用分形学的基本理论得到电离层 ｆ０Ｆ２月中值的分数维为 ３,选用 ３个输入量,分别预测高、低年 ｆ０Ｆ２月中值,与实测数据比较平均误差为 ０．３ＭＨｚ．     

漂移壳追踪方法与内辐射带的长期变化

地磁场的长期变化发迹辐射带结构,如何在当前年代下恰当地使用ＡＥ－８／ＡＰ－８模型,目前国内外对此问题存在着很大的争议。我们在物理分析的基础上给出了当前年代下使用辐射带模型ＡＰ－８的漂移壳追踪方法ＤＳＴＭ（Ｄｒｉｆｔ Ｓｈｅｌｌ Ｔｒａｃｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ）。计算结果表明地磁场的长期变化对内辐射带的通量分布有着显著的影响。３０－４０年来,南大西洋通量异常区中心向丁和向北发生偏移,高粒子辐射区域的范     

区间离散系统的鲁棒控制

用值集凸分析方法研究了区间离散系统鲁棒镇定问题。当系统传函仅低次项系数受扰时,导出了一阶控制器鲁棒镇定区间系统的顶点结果,并举例说明了控制器的设计方法.     

利用分数低阶空时矩阵进行冲击噪声环境下的DOA估计

研究冲击噪声环境下的信号DOA估计问题。在对称α稳定(SαS: Symmetric α-stable)分布冲击噪声假设下,定义了一个阵列接收数据的广义分数低阶空时矩阵。理论分析表明,对广义分数低阶空时矩阵进行奇异值分解可获得噪声子空间估计。与信号空间DOA估计技术相结合,提出一种新的基于信号空间分解的DOA估计算法。该算法在低信噪比下对强冲击噪声具有更好的抑制作用。计算机仿真证明了算法的有效性。     

基于压缩感知的叶端定时信号参数辨识方法

叶端定时技术作为一种非接触式测量手段,在实际应用中的主要问题之一是测量信号欠采样。压缩感知方法是解决信号欠采样问题的有效手段,但由于求解过程中引入了正则化项,在提高稀疏度时,降低了幅值重构精度,而转子叶片振动幅值参数的准确辨识对于叶片动应力重构具有重要意义。将叶片振动方程设计矩阵与压缩感知字典相结合,在不依赖先验信息的条件下对叶片振动参数进行辨识。首先,根据振动方程设计矩阵形式及关注的最大振动频率,构造压缩感知字典;其次,通过叶端定时信号稀疏表示中的非零元素所在位置,从压缩感知字典中提取对应原子构成设计矩阵进而求得振动参数;接着,叶端定时（BTT）模拟仿真结果表明,所提方法可有效辨识叶片单模态、多模态振动参数;最后,开展旋转叶片振动测试试验,同时利用应变片和叶端定时系统采集振动信号,结果表明,与应变片测量结果相比,提出的方法振动频率辨识相对误差仅为0.14%;对比4个叶片的位移-应变传递比,其中偏离均值的最大百分比仅为2.15%。     

光弹性贴片材料条纹值标定及不确定度评定

光弹性材料条纹值是应用光弹性材料进行应力或应变测量时需要标定的一个材料常数。针对薄板型光弹性贴片易弯曲、不适合标准圆盘试件法标定的问题,提出一种基于等截面梁加载方式的标定方法,方便快捷地标定了环氧树脂光弹性贴片材料条纹值,并对标定结果进行了不确定度评定。     

两种小力值校准装置研究

介绍了小力值校准的应用现状和需求;详述了两种结构的小力值校准装置的技术指标、工作原理、结构设计;最后给出了小力值校准装置的部分比对试验数据。     

基于高阶奇异值分解的LPV鲁棒控制器设计

针对高超声速飞行器线性变参数（LPV）模型建模中准确度与复杂度之间的矛盾性,提出了一种基于网格化张量及高阶奇异值分解（HOSVD）的凸多胞LPV模型建模及控制方法。首先基于雅可比线性化给出了大包线网格化模型的张量描述形式,然后提出了一种基于HOSVD的多胞LPV模型生成算法,将网格化模型表述为有限个线性时不变（LTI）顶点及权重函数的组合,并基于舍弃的奇异值给出了建模误差的指标,最后结合某航天飞机再入段六自由度非线性模型进行了大包线鲁棒LPV控制器设计与仿真验证,结果表明该方法可获得计算复杂度低且保证建模精度的LPV模型,设计的鲁棒变增益控制器能够使系统快速跟踪姿态角指令信号,并能够保证系统的稳定性和鲁棒性。      

基于北斗导航检测平台的时间量值传递系统研究

研究了基于北斗卫星的北京市导航检测平台的时间量值传递系统,它以卫星共视法作为数据比对的条件,采用修正值预估技术和相位补偿技术来提高铷钟的准确度与稳定度。本系统可实时地将地方原子时标与UTC（NIM）进行比对溯源,实现北斗卫星导航检测平台的时间量值可靠传递,保证地方原子时标与国家时间基准UTC（NIM）同步差在±10ns以内,以满足北斗导航产品研制、开发和应用的需要。     

某型航空发动机滑油附件传感器失效分析

针对传感器齿轮副产生磨损与掉块的情况,对齿轮副进行宏观和微观组织形貌分析,结果表明,齿轮的材质组织正常,从动齿轮掉块性质为起始应力较大而扩展应力较小的疲劳掉块,从动齿轮的轴端内孔局部表面存在轴向挤压磨损痕迹,主动齿轮齿顶磨损严重且未发现疲劳特征,齿轮副磨损、掉块的原因可能与运行时产生的配合异常有关。