无人机纵向轨迹控制的设计与仿真

主要介绍一种无人机垂直剖面的飞行轨迹控制算法的设计和仿真验证。无人机在高度改变过程中,纵向采用轨迹控制的算法,通过控制垂直高度偏差和航迹倾角偏差使无人机沿着预定的轨迹飞行,且实现垂直高度偏差、航迹倾角偏差为零。算法中创新性地引入航迹倾角、地速与现时垂直速度的转换函数,进行给定法向过载的计算。纵向采用精确轨迹控制,自动油门采用渐变的油门杆控制实现速度保持,常用的轨迹控制算法为利用高度差与垂直速度进行比例控制,具有实际飞行航线与期望航线存在静差、超调较大的缺点。算法通过与自动油门算法相结合,可实现对无人机的纵向轨迹的自动控制,具有控制精度高、控制平稳等优点。     

基于伴随法的空气系统引气管减阻优化设计

以空气系统引气管为研究对象,利用CFD和伴随法对管路进行优化,优化目标函数为管路的流动损失系数,管路造型通过网格变形实现。优化结果表明,引气管优化后总压损失系数降低47.83%,质量流量增加45.1%,熵增降低62.4%,流动变得更加平缓;引气管的主要损失源自气流速度和方向的急剧变化;尖锐的拐弯导致气流发生分离形成旋涡阻碍流动,平缓的拐弯更接近等熵流动,能够降低流动损失。     

纯模态试验中的作动器/传感器优化配置

基于有效独立法,研究了逐步消减法在纯模态试验作动器/传感器优化配置中的应用。对一给定自由度的结构系统,由系统的模态动能可得系统的F isher信息阵。在优化过程中,根据F isher信息阵可得到各自由度节点所对应的E fI值,由E fI值的大小来确定每次要删除的作动器/传感器。在逐步消减的过程中,把E fI的值表示为一个矩阵的形式,使得优化过程清晰明了,提高了优化效率。最后,通过对一个20自由度的离散悬臂梁的激振器布设进行优化,验证了本文方法的有效性。     

基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法

文章提出了一种基于泛化熵随机森林的雷达目标航迹起始方法,通过引入一种泛化熵可调参数,解决了传统随机森林算法对差异数据集泛化能力和适应性差且难以确定全局最优解的难题。首先利用雷达多周期回波数据构建随机森林算法决策模型,其次基于设计的泛化熵处理规则对实测数据进行分类处理得到所需测试样本,最后将测试样本输入完成模型训练的随机森林进行迭代寻优和自主决策以获取雷达目标的航迹起始结果。雷达实测数据验证表明,文章所提出的方法相比于传统随机森林方法具有更为优越的目标航迹起始性能。     

某型号固体火箭发动机高速旋转试验台设计

火箭发动机旋转试验台可在地面模拟火箭发动机飞行过程中的高速自旋环境,通过对发动机旋转工作状态下的控制和监测,为旋转发动机流场及内弹道研究提供试验数据.为模拟发动机旋转时点火飞行的受力工况,试验台不仅需驱动发动机一起做高速旋转运动,保证发动机在轴向上具有自由度以测试推力,还需承载发动机点火时产生的巨大冲击振动.为此,试验...     

脉冲氙灯加热高性能热塑性复合材料工艺参数分析

关于脉冲氙灯加热高性能热塑性复合材料工艺分析的研究尚无报道。采用单因素试验和响应面法研究了预浸料表面粗糙度、电压、脉宽和热源移动速度对热塑性预浸料表面加热温度的影响规律。结果表明,预浸料的表面粗糙度越小,加热温度越稳定,粗糙度越大,加热温度波动越大;加热温度随电压的增加而增大,随脉宽和速度的增加而降低。通过响应面法获得脉冲氙灯加热CF/PEEK预浸料的最佳工艺参数为：电压221 V、脉宽2 ms、热源移动速度125 mm/s、脉冲频率60 Hz、灯口与预浸料之间的距离10 mm,此时加热温度为381℃,树脂能够发生较好的熔化。     

基于遗传算法的地基空间目标监视网布站优化与仿真

空间 目标数量的指数级增长和太空武器技术的多样化发展,给空间 目标监视网有限的资源调配带来了严峻挑战.将遗传算法与扩展卡尔曼滤波算法和蒙特卡罗方法相结合,应用于地基空间 目标监视网的布站优化,并通过仿真分析,实现了对监视网探测精度和资源利用率的有效提高.     

面向北斗导航电文认证的符号级欺骗方法研究

针对目前的月面定位技术中成本高、观测时间长以及缺少可用定位信息的问题,开展了基于长期演进（LTE）基站的月面定位技术的研究,并引入了LTE技术,通过在月面布设基站为月面巡视器的实时定位提供了可行基础。提出了一种基于因子图优化的月面定位方法,通过融合月面基站的正交频分复用（OFDM）测距信息和巡视器自身的惯性导航信息,利用有限的月面基础设施,在较低成本的硬件条件下实现了月面巡视器的准确定位。仿真实验结果显示,该月面定位方法具有良好的准确性和鲁棒性。     

基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测

将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究。首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法。然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型。训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值。与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值。     

面向代理模型的机翼变形计算方法

按照机翼结构设计的原则,对内部结构还未确定的机翼提出了一种通用的变形计算方法。机翼的平面形状可看作由多个梯形组成,机翼弯曲变形为三次函数,扭转变形为一次函数。只要给定翼梢挠度与扭转角,即可计算机翼变形情况下的几何模型,使代理模型能够预测变形后机翼的气动载荷分布。文中给出了两个实际机翼的算例。算例结果表明,本文模型预测的变形与实际结构有限元分析给出的变形吻合较好。