干扰抑制技术辅助的直扩系统抗窄带干扰特性研究

为探索有干扰抑制技术辅助时，直扩系统抗干扰特性的新变化，文章通过蒙特卡罗仿真的方式，研究了在不同干扰带宽占比和干扰强度下，时域、频域两类干扰抑制技术的误码率性能。首先给出了窄带干扰条件下无干扰抑制技术辅助的直扩系统误码率估算方法；然后，简要介绍了时域归一化LMS（NLMS）干扰抑制技术和基于FFT变换的频域干扰抑制技术的算法原理以及工程实现方案，详细仿真比较了二者在不同干扰带宽占比、干扰强度和信噪比条件下的误码率性能；最后给出分析结果。研究表明，对于无干扰抑制技术辅助的直扩系统，干扰带宽占比越大，系统误码率则越低；对于有干扰抑制技术辅助的直扩系统，干扰带宽占比越大，系统误码率则越高，且在强干扰下误码率曲线存在明显的“错误盆底”效应。该研究对抗干扰技术选择以及干扰机的设计均有借鉴意义。     

扩压叶栅叶尖非定常流动的涡动力学机理

为了揭示压气机叶尖区旋涡结构与流动非定常性之间的关联，采用URANS对一亚声速平面扩压叶栅在不同攻角下的流场进行了求解，并借助Q判据提取了叶尖瞬态涡系结构。结果表明：泄漏涡的破碎现象能够通过诱导新的涡结构间接作用于相邻通道的叶尖流动，是导致叶尖流场失稳的关键因素。在-0.3°和+0.7°攻角下，叶尖泄漏涡发生了螺旋破碎，并伴随有非定常诱导涡的出现，诱导涡对相邻叶片载荷的影响使得叶尖泄漏涡发生周期性摆动；在+1.7°攻角下，泄漏涡破碎会导致反流涡的形成，反流涡的输运会给叶片载荷和来流攻角带来非定常扰动，反过来又会作用于泄漏涡的破碎和反流涡的生成，最终表现为一种自维持的非定常流动现象。     

失效概率矩独立全局灵敏度分析的高效算法

失效概率矩独立全局灵敏度分析对指导可靠性优化至关重要，本文从乘法降维及Edgeworth级数展开的角度提出一种失效概率矩独立全局灵敏度指标分析的高效算法。所提算法通过Edgeworth级数展开将失效概率矩独立全局灵敏度指标的求解转化为输出无条件及条件前四阶整数矩的求解。对于输出的无条件及条件四阶矩的计算，基于乘法降维的思想，本文推导了重复利用计算输出的无条件矩的输入输出样本来计算条件矩以及外层关于输入变量一维积分的计算公式，使得仅需重复利用输出无条件前四阶矩求解产生的积分网格内的数据即可同时求得输出的前四阶条件矩以及外层关于输入变量的一维积分。所提算法大大提高了失效概率矩独立全局灵敏度的分析效率。航空发动机涡轮盘以及汽车前轴的分析结果验证了所提算法的高效性及准确性。     

预测-五阶容积卡尔曼滤波方法

为适用于强非线性、非高斯过程噪声系统，结合预测滤波（PF）与高阶容积卡尔曼滤波（HCKF），提出一种预测-五阶容积卡尔曼滤波（P5thCKF）方法。通过预测滤波方法对系统模型中的过程噪声及其方差阵进行实时调整，进而将新模型代入到五阶容积卡尔曼滤波框架中进行实时递推状态估计。推导了五阶球面单形-径向积分准则，采用五阶球面单形积分准则处理球面积分，广义高斯-拉盖尔积分准则处理径向积分；描述了预测滤波方法并对模型误差调整量进行了推导。通过2个仿真实验验证了本文方法在强非线性、非高斯过程噪声系统中的可行性以及应用于工程实践的可能性。     

基于多模型的航空发动机传感器混合故障诊断方法

本文在多模型架构下,提出一种航空发动机传感器在线混合故障检测与隔离算法。利用长短期记忆网络逼近航空发动机建模误差、健康参数变化、过程噪声和测量噪声等不确定性源引起的真实发动机与机载模型之间的偏差。将传感器测量输出与不确定性值的偏差用于一种基于多模型的混合卡尔曼滤波器组算法中,利用贝叶斯方法计算每个传感器在健康模式和不同故障模式下的条件概率,然后根据最大概率准则进行传感器故障检测与隔离,克服了阈值难以选取的问题。针对某型涡扇发动机传感器发生偏置故障、漂移故障和间歇性故障的情形进行仿真验证,并对比了不同传感器之间的检测与隔离精度。结果表明：所提出的方法可以在更高水平的退化下诊断出发动机传感器常见的故障,混合方法对不同不确定性源具有鲁棒性。     

复合材料整流罩减振降噪的动力吸振器设计

运载火箭整流罩的隔声性能设计对内部设备的选型、试验和安全运行至关重要。为改善整流罩内低频声振环境,提高整流罩低频段隔声性能,首先,针对复合材料整流罩结构开展力学等效建模;其次,提出一种基于基变换模态空间内降维理论,解决了考虑多模态耦合的动力吸振器(DVA)设计问题;最后,基于整流罩等效力学模型开展了动力吸振器位置及材料参数的优化设计。针对某型复合材料整流罩开展仿真研究,验证新方法的有效性。结果表明：针对某型质量为1 177.3 kg的整流罩模型,添加总质量为14.6 kg的动力吸振器之后,0～100 Hz频段内声功率级均方根(RMS)值从254.8 dB降至238.8 dB,设计频段内声振响应被有效控制,声振环境得到改善。     

利用GPS进行姿态估计的一种算法

首先建立了全球定位系统（ＧＰＳ）姿态确定的观测方程;然后给出了利用ＧＰＳ进行飞行器姿态估计的模型,并对该模型进行了线性处理;最后利用攻推广卡尔曼滤波技术,针对某飞行器进行了仿真计算。计算结果表明,对于不同的测量噪声和系统噪声,滤波器都有较好的估计,姿态估计的精度明显高于单纯ＧＰＳ姿态确定的精度,可以满足大多数飞行器对姿态确定的要求,证实了模型和算法可用性。     

终端区域理想速度剖面的生成

本文着重探讨了飞机进入终端区域后理想速度剖面的生成问题,目的是通过执行理想剖面生成算法,达到对飞机进行精确的时间控制,消除等待时间,提高机场利用率,达到节省燃料减少延误的目的。     

陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS松组合导航系统

针对GNSS/SINS组合导航系统在全球导航卫星系统(GNSS)失效情况下,系统导航误差会因捷联式惯性导航系统(SINS)的误差积累而迅速扩大的问题,提出一种基于卡尔曼滤波(KF)的GNSS/SINS/GC/VL松组合导航系统及算法。该算法利用引入的航向和航速信息建立滤波方程,可以实现在滤波后对SINS进行误差修正。仿真结果表明,有陀螺罗经和计程仪辅助的GNSS/SINS组合导航系统在GNSS失效情况下,其定位误差比传统GNSS/SINS松组合的定位误差小。