SINS外场系统级标定方法的优化——最佳六位置

静态多位置标定问题,不同位置编排方式会影响辨识精度.针对六位置标定方法,通过建立位置编排与惯组9个误差参数(加速度计零偏、标度因数误差和陀螺零偏)标定精度之间的关系,将惯组位置编排问题转化为Fisher信息矩阵的优化问题,并在A-最优、D-最优和E-最优3个优化指标下,给出了惯组位置编排的最优方案,通过仿真与满足可辨识条件的一组位置编排比较,结果表明最优方案能够提高加速度计零偏和标度因数误差的标定精度.      

大型导弹车工作模态识别研究及应用

针对大型导弹车在运输状态下的动态特性识别问题,设计制作了能够反映大型导弹车主要动力学特征的简化模型,使用最小二乘复指数法（LSCE）对简化模型进行了动态特性识别,对识别结果进行了分析和评估,并将最小二乘复指数法应用到真实大型导弹车运输状态的模态识别中。可为大型导弹车运输状态下的动力学特性分析提供参考。     

低雷诺数下离心压气机性能及流动影响的数值研究

对高空低雷诺数条件下低压离心压气机进行了全三维数值模拟,分析了雷诺数对其内部流场的影响.结果表明:随着雷诺数降低,离心压气机的效率、裕度和流通能力下降;影响叶片表面负荷分布,使得转子叶片的做功能力下降;叶片前缘分离区范围增大,二次流增强,分流叶片叶尖泄漏损失增大,主叶片吸力面通道的低速区明显增大,起始位置也向前移动,对展向的影响区域也随之增加.      

样本重复使用失效响应曲线分析结构可靠度方法

用基于样本重复使用失效响应曲线逼近法,为充分利用迭代过程中的样本点,提出了样本重复使用的思想,并由此发展出一种结构可靠度的计算方法.利用可靠度指标作为收敛条件,从迭代收敛后的所有样本点中选取靠近失效界线处的样本点构造失效曲线响应函数,最后通过蒙特卡洛抽样的方法计算可靠度.多个算例表明:该响应函数避免了对传统意义上的功能函数响应面的模拟,降低了模型维数,又由于适当地 引入了带交叉项、具有曲线旋转功能的响应函数,因此能够很好地逼近失效曲线,有效地提高可靠度计算精度.      

整机条件下涡扇发动机部件特征参数辨识

为解决整机条件下难于直接获得部件全部特征参数的问题,在计算发动机部件特征参数对整机性能敏感度的基础上,利用条件数分析参数之间的相关性最终确定可修正参数数量.这样即可构造工程上可解的辨识问题,并通过最小二乘法求解.仿真计算结果显示:高压压气机效率为0.982与初设值0.98一致,说明该方法从理论上是可行的.从具体实例的辨识结果来看,有压气机后温度测试时部件效率降低量值符合实际结果;无压气机后温度测试时高压压气机效率较设计状态偏高12.7%,不符合实际发动机工作情况.显然辨识问题是病态的,为此可修正参数不应超过6个.      

基于未知地标被动观测的飞航导弹SINS俯仰姿态误差估计方法

针对飞航导弹单独使用时SINS存在姿态估计精度随时间降低的问题,提出了基于未知地标被动观测的SINS俯仰姿态误差估计方法。首先,根据飞航导弹中制导段飞行的特点,把SINS俯仰姿态误差估计问题转化为攻角估计问题。然后,在不改变导弹巡航路径的前提下,利用弹上成像导引头对视场内任意未知地标连续被动观测,分别提出了弹体坐标系和速度坐标系下的攻角估计方法,并分析了观测噪声对量测方程系数的影响。最后,利用平均去噪的思想对估计结果进行处理,提高了SINS俯仰姿态误差的估计精度。仿真结果表明：两种方法都能有效估计出飞航导弹SINS俯仰姿态量测误差。     

基于CAIV的导弹低成本保障性指标论证技术

利用CAIV技术分别建立反舰导弹的作战效能模型和总拥有费用模型,并以权衡空间为约束条件,以费用最低为目标,建立保障性指标权衡优化模型。该方法可以为导弹武器装备保障性指标论证工作提供必要的理论基础和技术支持。     

涡轴发动机LQ/H∞抗扰控制方法

提出了抑制涡轴发动机负载干扰的线性二次型（LQ）/H∞控制算法,以总距为干扰建模,利用线性矩阵不等式求得既满足LQ指标又对干扰具有H∞性能约束的状态反馈控制律.提出修正指令抑制干扰策略.采用比例微分控制将总距变化转换为动力涡轮转速指令的修正,实现增大或减小机动飞行中动力涡轮转速指令,抑制实际转速的下垂或超调.仿真结果表明：该控制方法能有效抑制干扰并具有良好的实时性.     

MEMS陀螺零偏温度补偿模型研究

针对MEMS陀螺工作易受温度变化影响、角速度测量输出误差大、预热时间长的问题,通过大量实验数据分析、总结规律,建立了零偏温度补偿模型,并结合最小二乘法利用多元线性回归技术对模型参数进行了辨识。对比零偏温度补偿前后的试验结果表明,经过补偿后的MEMS陀螺不但测量精度得到提高,其工程应用稳定性也得到增强。     

涡扇发动机故障诊断的快速原型设计

提出一种基于发动机基线模型的面向气路故障诊断的快速原型设计方法.考虑到基于模型的发动机全包线范围的故障诊断方法需要有较高精度的模型,选择合适的换算参数对已有的相似变换参数进行修正,建立适用于全包线的发动机基线模型,设计基于加权最小二乘算法的故障诊断模型,并将其写入至CompactRIO构建了发动机故障诊断的快速原型.通过对某型涡扇发动机试验表明:该种故障诊断的快速原型设计方法是有效的.