型号方案设计阶段应重视的几项工作

在武器装备或航天型号的设计、开发、交付使用的全过程中，设计是源头。而设计中的方案设计又是源头的源头。因此，扎扎实实地做好方案设计是影响型号交付使用和效益的关键环节。下面，就过去的经验与教训，谈谈方案设计阶段应重视的几项工作。     

独立函数及其R/W谱在逻辑设计中的应用

本文提出基于独立函数的逻辑设计方法,即如何利用独立函数和它的Rademacher/Walsh谱系数进行组合逻辑设计。这是组合逻辑设计方法的另一新途径。它有利于数字系统的模块化。     

用偏重系数法求最佳值

利用两台仪器设备对同一物理量进行测量时，如何充分利用两台设备所测的数据，求得最佳测量结果及最小误差，本文对此进行了初步探讨．文中利用偏重系数法求最佳值，其实质上就是对测量数据通过加权来让精确度较高的设备所测的数据，在评价测量结果时起主要作用．如何加权？加重的比重如何？文中给出了具体的计算公式。     

利用几何遗传方法优化前缘翼根延伸的外形以增强飞行器升力系数和机动性

为了提高所选定飞行器模型的机动性,采用了一种标准遗传算法设计前缘翼根延伸(LEX).同时使用一种由三维低阶板方法结合DATCOM方法半经验公式的改进方法预测复杂外形飞行器(机身 机翼 尾翼)的空气动力载荷和最大升力系数.结果表明,在前缘翼根存在的情况下,升力系数在马赫数为0.4～0.8时提升了20.5%～15.3%,在马赫数为1.2时提升了6.8%,在马赫数为0.2～0.95之间升力系数最大值提升了9.5%～15%.在1～5 km的高度亚音速飞行时,其回转率得到了6.6%～8.0%的提升.     

基于对角回归神经网络的自整定全系数自适应控制器及其特征参量辨识

针对全系数自适应控制器参数人为调试带来的不便,提出一种基于对角回归神经网络的参数自整定方法,通过神经网络的自学习能力对全系数自适应控制器参数进行在线整定.同时,提出一种新的特征模型参数间接辨识方法,采用神经网络的权值和回归层输出组成的非线性函数构造对象的特征参量,更有效地对特征模型的时变参数进行自学习和调整.对闭环回路...     

风扇翼翼型气动特性研究

应用RNGκ-ε二阶精度增强壁面函数法,数值模拟了典型风扇翼翼型在不同迎角、不同叶片转速、不同前方来流速度情况下翼型的流场特征和气动力系数变化。通过对流场和气动力系数的计算分析发现:在来流速度较大情况下,风扇翼翼型上部后行叶片会引起翼型上的气流分离,随着速度的增加,气流分离加剧,翼型气流分离引起翼型升力系数随着来流速度增加而不断下降。通过研究翼型弦线上分布点的力矩系数随翼型迎角、来流速度和风扇转速的变化规律,确定弦线上力矩系数不随各状态量变化的点约在翼型弦线上距前缘的40%弦长位置。     

导弹调参规律设计中有关气动问题的探讨

阐述了回路调参与气动的关系；利用比较分析的方法，研究了某导弹动力系数和传递系数的变化情况，表明某导弹控制回路调参效果不佳并非气动问题所致；讨论了某导弹与定型弹气动特性的主要差别，提出了解决问题的技术途径。     

惯性制导系统误差补偿评估模型研究

对惯性制导系统误差补偿是提高导弹射击精度的简单有效途径，研究补偿效果的前提是系统误差模型和噪声模型的确定。通过研究飞行工作环境变化导致的系统模型差异，结合惯性制导实时补偿方法，提出了基于工程背景的误差补偿和补偿评估模型的选取方法，仿真分析表明此方法有利于验后误差系数的分离和补偿精度的评估。     

固有模态函数（IMF）积检测器——以低信噪比情况下超宽带雷达信号检测为例

首次提出了一种固有模态函数积检测器。首先通过经验模式分解（EMD）把带噪信号分解成有限个固有模态函数（IMF）。检测的基本思路是，对各个IMF分量的绝对值作逐点乘积，用于抑制噪声并凸现信号，最后进行滤波和判决。本文以UWB信号为例，数据源于UWB雷达实验系统。在低信噪比（SNR），UWB脉冲与噪声波形相似，且噪声概率密度函数（PDF）未知情况下，进行实验。结果表明，当峰峰信噪比低于5dB时，该检测器性能优于Teager能量算子（TEO）。