一级锥可调变几何轴对称进气道初步研究

为了改善轴对称进气道的攻角特性,提出一种简单易实现的轴对称变几何方法:通过旋转轴对称进气道第1级压缩锥改变进气道前体激波的角度和位置.采用数值仿真方法研究了来流马赫数为3和4时,不同飞行攻角条件下一级锥可调变几何进气道的三维流场和性能特性,并与定几何进气道进行对比分析.结果表明:大攻角下,采用一级锥可调进气道除了可以提高进气道的质量流量系数外,还有效缓解了背风侧低能流堆积问题;存在一个最佳的旋转角度,使该攻角下进气道性能最高;随着攻角的增大,所需的旋转角度增大,进气道所获得的性能增益也随之提高,在马赫数为3,攻角为14°时推力增益达到7.7%.      

适用于非合作发射源的合成孔径雷达无源成像方法

 合成孔径雷达(SAR)具有突出的高分辨率成像能力,在民用和军用领域体现出重要的应用价值。在复杂的作战环境中,提高SAR的电子对抗性能成为SAR技术发展考虑的重要方面。提出一种新的SAR无源成像方法,该成像方法将单部机载SAR接收机或多部机载SAR接收机在不同位置处接收到的回波信号相关,对相关后的信号采用滤波反投影方法进行成像,可重建场景的辐射率。该成像方法不需要已知发射源的波形和位置信息,适用于非合作发射源,具有良好的电子对抗性,并且适用于任意载机飞行轨迹、多基SAR等情形。仿真验证以双基情形为例,验证了该SAR无源成像方法的有效性,并分析了影响成像质量的各关键因素。     

Jerk模型用于高速机动飞行器跟踪的性能分析

针对高速机动飞行器的跟踪应用,对SJ(Singer Jerk)、CSJ(当前统计Jerk)、MCSJ(修正当前统计Jerk)和αJ等4种主要Jerk模型进行了综述。比较了它们的建模假设、设计参数以及实际应用时的限制因素。基于UKF(无迹卡尔曼滤波)算法,分别在单台和2台雷达的测量条件下,在3种滤波参数集设置下,利用各模型对近空高速滑翔飞行器进行了跟踪仿真。飞行器真实飞行轨迹根据简化动力学方程通过四阶龙格库塔数值积分方法得到。仿真结果表明:4种模型都具有很好的初值鲁棒性;在目标弱机动段落,4种模型具有较好的参数鲁棒性;但在强机动段落,SJ、CSJ、MCSJ等3种模型的参数鲁棒性很差,滤波误差发生严重突跳,αJ模型的参数鲁棒性最好。针对高速机动飞行器的跟踪应用,αJ模型的综合性能最优,而MCSJ模型最差。     

基于变权重伪并行遗传算法的空战机动决策

针对空战机动决策中态势多样化对机动决策的影响以及控制量的细化问题,以敌我双机空战为背景,利用空战优势函数值作为空战机动决策的依据,基于滚动时域控制方法,采用变权重自适应伪并行遗传算法解决空战决策问题。重点分析了隐身优势函数以及变权重函数的建立、遗传编码方式、操作算子的确定,最后对空战决策进行了仿真。仿真结果验证了隐身优势函数的合理性,以及该理论在空战机动决策方面的有效性。     

有摩擦弹性接触问题的增量数值解法

 指出应用全量变分法于有摩擦弹性接触问题是不能普遍适用的，提出了这一类问题增量变分法的数值解法和适用于增量法的库伦摩擦力的正则条件。对可转变的边界条件限于较简单的有限个离散点的情况，可采用状态试凑法来确定可变约束条件的状态。数值计算结果表明了本文提出的增量方法的正确性。     

自动驾驶仪的自建模自校正滤波控制

本文介绍自驾驶仪的一种新的设计方法，它可以线自建模，自辨次参数，进行自校正滤波控制因此它有很强的适应能力，对环境的变化，参数变化，动态噪声和测量误差的变化等随机和时变参数皆适应。     

多重模型自适应滤波的故障诊断与容错

对多重模型自适应滤波（MMAF）进行了改进并将它用于控制系统的传感器的故障诊断与容错。数值仿真表明, 其故障诊断准确度高, 容错效果良好。      

机轮制动力矩的变结构控制

 从力学与非线性控制理论综合应用的观点出发，对机轮滑行制动过程中制动力矩的控制问题进行了理论分析与研究，提出了一种新的制动力矩加、卸载解析条件表达式。通过对机轮制动时机轮－地面系统力学模型的动力学仿真，定性地描述了具有此种制动力矩控制方式的防滑制动系统动态特性     

基于逆跟踪控制的航空发动机气路健康参数估计修正方法研究

针对新型航空发动机气路部件状态监控缺乏故障样本的不足,利用发动机非线性模型和气路故障模拟方法,获取故障样本,运用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)建立气路健康参数的(理想)估计器。主要工作是在LSSVR的基础上,从逆跟踪控制的角度,设计了基于逆模型在线辨识与变结构控制相结合的修正系统,减小理想估计器与真实发动机之间由于测量噪声与系统噪声对估计精度造成的影响。通过仿真实验,离线修正后,估计值的相对误差最大值从69%缩小5%,在线修正后,估计值的相对误差最大值从69%缩小13%,修正系统有效地提高了性能估计的准确度,减小了气路部件状态监控的误判和误诊的概率。