GPS/INS超紧组合载波跟踪环路最优带宽在线设计

在全球定位系统和惯性导航系统组成的超紧耦合系统中,卫星信号的跟踪性能直接取决于载波跟踪环路的带宽。为提高最优带宽的计算精度,在对惯导辅助下载波跟踪环路跟踪特性进行分析的基础上,详细推导了载波多普勒频率估计误差、多普勒频率变化率估计误差的计算方式,建立了惯导辅助下的环路跟踪误差模型;在实时估计跟踪载噪比的基础上,应用离散牛顿二阶梯度法迭代解算最优带宽,并进行实时调整。仿真结果表明,所设计最优带宽迭代解算方法的计算精度能够在11次迭代内达到99.6%,以此作为环路的带宽,能够在弱信号、辅助信息精度较低的情况下有效提高环路的跟踪精度。     

基于星体边缘和轨道投影的光学自主导航算法

针对光学导航中存在的通过星体（球体）图像部分边缘点拟合椭圆参数计算轨道参数产生中间误差的问题,提出利用边缘点映射轨道参数的直接投影模型,避免拟合椭圆参数的方法。在小孔成像模型基础上,建立了边缘点与轨道参数的直接投影数学模型,对其映射过程进行了理论推导,利用列文伯格-马夸尔特迭代算法进行求解轨道参数。用实际探测器以及镜头参数进行数值仿真验证,结果表明：该方法在相同边缘点的条件下,轨道精度可以达到5‰。与传统方法相比,这种方法避免了椭圆的拟合过程,减少了引入中间误差过程。     

载人航天器的发射窗口及太阳能帆板的最佳受晒

首先根据载人航天器轨道运行段的基本特征,利用球面三角公式推导了：①阳光方向与载人航天器太阳能帆板法向的最佳夹角公式;②圆轨道的受晒因子公式。然后根据理论分析,引入帆板的效率系数。最后借助于计算机代数ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａ系统,建立了一种分析帆板最佳受晒的直观、清晰、简便的方法。所得的结论为确定载人航天器的发射窗口提供了依据。     

Levy 方法的改进

由于Levy方法简化了指标函数,并采用经典的最小二乘法,用于估计系统传递函数的参数,受实验数据误差影响大。基于Levy方法但保持原来的指标函数,提出一种改进的增量迭代算法和正交最小二乘法,仿真结果表明,该算法具有良好的收敛性,并使系统参数估计精度较Levy方法有明显的提高。     

直升机旋翼载荷中的非线性强迫振动方程迭代算法

介绍用迭代方法求解直升机桨叶气动载荷中的非线性强迫振动方程。计算时,先假定诱导下洗已确定,求出桨叶的初始载荷;再通过非线性强迫振动方程求出弯－弯－扭弹性变形。以某一直升机为例,求出了桨叶的各阶谐波载荷和弹性变形。计算结果与实验数据吻合。     

综合效益模型求解方法的探讨

综合效益模型,是一种综合多因素影响的动态模型,它既包括一般效益模型,又考虑最优投资的优化效益模型。前者求解,可用解析法;后者求解,就不那么容易。文章分析了模型特征,认为是一个固定端点的最优控制问题,从而,选用格林定理（公式）能较好地求得满意解。     

常推力作用下飞行器固定时间最优交会

研究了在常推力作用下,两个空间飞行器的固定时间最省燃料交会问题。通过对飞行器交会过程中最优推力弧段的研究,给出了关于飞行器的最优推力弧段的几个性质。这些结果为空间飞行器交会对接的工程设计提供了理论依据。     

基于飞/发性能一体化快速迭代的循环参数匹配

针对150 kN级大涵道比涡扇发动机总体性能参数匹配设计问题,以A340-300飞机对发动机的任务需求为例,采用基于飞/发性能一体化快速迭代优化方法,将飞机/发动机一体化设计与发动机总体性能优化设计进行耦合迭代,对多约束条件下的大涵道比涡扇发动机总体性能方案进行优化设计。结果表明：在保证发动机满足飞机任务需求和任务载荷要求,以及发动机尺寸、质量、污染排放要求等约束条件下,飞机的最大起飞质量较初始方案减轻约14.33%,较A340-300飞机的最大起飞质量减轻约8%～9%;燃油消耗量较初始方案减少约20.6%;在保证发动机与飞机良好匹配性的前提下,通过飞发优化迭代使发动机和飞机的设计难度都有一定程度地降低。采用的研究思路与方法是合理、可行的,具有工程实用价值。     

激光辅助车削工艺参数对单晶硅表面质量的影响

为了提高单晶硅激光辅助车削加工表面质量,通过开展激光辅助和常规车削加工试验,结合表面粗糙度、表面形貌及拉曼光谱检测,研究激光辅助车削技术对加工质量的影响。基于正交试验方法,研究单晶硅激光辅助车削工艺参数对表面粗糙度的影响;通过方差分析和极差分析评估各因素对表面粗糙度的影响。研究结果表明：与常规车削相比,激光辅助车削可有效提高加工表面质量,降低材料表面的残余应力。主轴转速、进给速度、切削深度和脉冲占空比对表面粗糙度的贡献率分别为17.51%、44.48%、6.69%和14.70%。确定最佳加工参数组合如下：主轴速度为4 000 r/min,进给速度为2 mm/min,切削深度为5μm,脉冲占空比为30%,最终获得表面粗糙度Rq为2.4 nm的高质量表面。     

基于AFI混合聚类算法的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状,提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱,并通过主成分分析方法增强了信号的特征;参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想,为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为;采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数,并利用改进的人工鱼群算法,迭代搜寻了目标函数的全局最优解,得到了各故障模式的聚类中心;通过计算测试数据的最近邻聚类中心,实现了故障模式识别。结果表明,该方法无需指定聚类簇数,能在标记数据量小的情况下完成训练,较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。