应用机－电模拟理论研究测力传感器的动态特性

在某些特定情况下，某些电器系统或电路网络的运动微分方程在数学上与力传感器的运动微分方程是相似的，因而说测力传感器的机械模型与电器元件的网络模型也是相似的。从传递函数的角度讨论了这种相似性并指出了它在应变式测力传感器动态特性研究中的应用。     

分布参数随机系统的条件滤波方法

针对分布参数随机系统在其控制输入,系统输出存在观测噪声情况下,提出了分布参数随机系统的条件滤波方法,使得在获得系统状态的最优估计的同时,可以得到关于不确知的控制输入的最优估值,该算法所具有的系统状态和控制输入的估计器结构上的相似性,为降低分布参数系统的滤波算法数值计算上的复杂性提供了一种解决途径,也使得该算法在工程实际中有较大的应用前景.     

一种模拟CCD星图的方法

星识别算法在空间飞行器自主姿确定系统中是不可缺少的。同时将ＣＣＤ所拍摄的星图作为算法的输入,无论是软件调试还是地面试验,抑或是对各种算法的评估,也是必不可缺少。     

混合机种飞行员人体测量结果及其工效学意义

为探讨混合机种飞行员的人体参数随年代、地区及机种变化的趋势及程度,测量了656名混合机种飞行员的5~13项人体参数,并将所测数据与70年代数据进行了对比,不同地区之间、不同机种之间的数据也进行了对照分析.结果表明:13项参数中有12项参数值与70年代有非常显著性差异(p<0.01);全国不同地区间身高无显著性差异(p>0.05),不同地区间体重多数无显著性差异(p>0.05);歼强击机飞行员与非歼强击机飞行员的体重有显著性差异(p<0.05).由此可知,飞行员的体形已发生显著性变化,飞行设备及个人防护救生装备的设计不应再完全依据70年代的人体数据;应开展新的飞行员人体参数数据库和人体模型的建立工作;飞行员应坚持科学的锻炼并控制饮食以保持体形;不同地区招收飞行员时,应对其身高等形体条件进行统一要求.     

前馈神经网络的一种简单共轭梯度学习算法

针对前馈神经网络学习误差函数维数高、计算复杂度大的特点,对梯度下降BP算法加以改进从而构造出一种简单共轭梯度下降算法(MPARTAN算法).该算法计算复杂度不高于动量BP算法, 与FR共轭梯度法相比,该算法的稳定性好,又具有共轭梯度法的优点,收敛速度快.文中给出了该算法的收敛定理,并用2个实验例子比较了动量BP算法、FR共轭梯度法和MPARTAN算法的计算结果.     

无人战斗机飞行管理与控制系统分析

综合概述了世界无人战斗机的发展状况,分析研究了无人战斗机飞行管理与控制系统的特点和需求,运用"人机"复杂混合控制系统理论分析了无人战斗机飞行管理与控制系统层次结构,论述了遥控操作员"人机"界面、任务规划及其实时控制、大机动敏捷控制律设计等实现飞行管理与控制系统的关键技术问题及其解决方案.     

一种有效的软件结构图的布图算法

信息的可视化表示是帮助理解软件结构的重要手段.结构化软件中的复杂的模块调用为软件结构的分析和理解带来不便,为此提出一种以模块连接度(扇入扇出系数和)为特征的广义张量平衡算法,以图形方式直观地表现出模块之间复杂的调用关系.具体讨论了算法应遵循的原则,给出了算法的可操作规则集.实践证明,该算法布出的图形具有高度的对称性和紧耦合性,且层次分明,线间交叉少,同时符合图形语义要求和协调性原则.     

边界条件对变循环发动机多维度仿真模型的影响研究

为了研究变循环发动机（Variable Cycle Engine,VCE）多维度仿真模型中整机零维仿真模型与核心机驱动风扇级（Core Driven Fan Stage,CDFS）三维仿真模型之间边界参数传递处理方式对计算结果的影响,建立了CDFS和前可变面积涵道引射器（Forward Variable Area Bypass Injector,FVABI）耦合三维仿真模型及CDFS单部件三维仿真模型,对比了CDFS工作特性及出口区域静压分布的差异,并采用迭代耦合方法将CDFS工作特性耦合于循环参数分析,研究了CDFS出口静压分布差异对VCE多维度仿真模型计算结果的影响。结果表明,耦合仿真模型中CDFS稳定工作范围随着内涵出口静压变化而变化,其数值喘振点的换算流量与CDFS单部件仿真模型存在明显的差异。FVABI部件的存在降低了内涵出口及FVABI出口的平均静压边界条件对CDFS出口区域静压分布的影响,而且CDFS内、外涵流量分配会显著影响CDFS出口区域的静压分布。因此,由耦合仿真模型得到的CDFS出口区域静压分布更为真实、合理。超声速巡航工况下,相较于在CDFS出口使用平均静压边界条件,VCE多维度仿真模型在使用真实静压分布之后,CDFS内涵压比和等熵效率基本不变,CDFS外涵压比和等熵效率分别降低了0.86%和2.27%,导致VCE推力升高了0.41%,且迭代次数大幅降低。     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

变循环调节机构发展现状及关键技术

变循环发动机可通过改变热力循环特性,实现更宽的工作范围和满足更多的战斗任务需求;调节机构是实现模式切换的执行机构,其设计技术发展伴随发动机整个研制历程。以变循环发动机跨代发展为主线,聚焦调节机构目标功能及结构方案演变,系统梳理了调节机构的发展历程、功能分类及设计要求。调节机构构型设计以低泄漏量、高调节精度、快速响应和可靠安装为总体要求,需进一步考虑未来发动机高热力负荷与紧凑布局引入的挑战与约束;在仿真分析方面,流固耦合分析应侧重解决几何特征复杂、结构柔性、空间跨度大、瞬态特征显著导致的网格畸变、收敛性降低问题,动力学仿真分析需重点聚焦关键件柔性变形、装配间隙、尺寸公差、传动摩擦等因素对机构卡滞、调节精度的影响;在试验验证方面,需进一步突破瞬态调节过程中温度、机械负载试验室模拟技术,加强试验室模拟验证能力,实现调节机构故障定位、误差归因。该研究对变循环调节机构设计、研制及相关理论、方法、技术发展具有一定指导意义。