放宽静稳定性大型客机的LQR控制律设计

论述了法向过载信号反馈在放宽静稳定性大型客机自动驾驶仪增稳控制中的作用。在自动驾驶仪纵向内回路控制律中引入法向过载信号,构成了国际先进客机的C*控制律构型;反馈系统的输出信号,选用LQR设计方法同时闭合客机纵向的内回路和姿态、油门回路,形成了输出跟踪器,并设计了性能指标与反馈参数。以B707为例,建立了其着陆进近阶段的非线性模型,配平并线性化,用获得的控制律进行数字仿真验证。结果表明,内回路增稳效果良好,C*响应曲线在最佳响应区,姿态响应和速度保持都达到了满意的效果。     

颗粒冲刷对C/C材料烧蚀影响的实验研究

为研究粒子直接撞击模式下C/C材料的烧蚀形貌及性能,丰富C/C材料烧蚀研究,开展了粒子侵蚀实验.利用扫描电镜和三维微观成像等测量手段进行微观烧蚀形貌的研究,结果表明颗粒冲刷条件下由于粒子的直接撞击,侵蚀区域出现小凹坑,但轴棒纤维突出,轴棒表面出现大小不同的凹坑,部分单丝从基体中断裂,形成微观锥形孔穴形貌,径向纤维束部分区域出现孔和开槽,整体形貌不再连续一致;未侵蚀部位的微观形貌和烧蚀试验中的喉部形貌一致,单丝呈现笋尖状.     

纤维棒直径对轴编C/C复合材料拉伸强度的影响

为了研究增强相尺度对轴编C/C复合材料拉伸性能的影响,通过对具有不同直径纤维棒的材料微结构的观测,结合材料的细观和宏观力学性能实验,研究了纤维棒直径引起的材料拉伸性能变化。结果表明:在编织参数不变的情况下,纤维棒直径增加,棒内大尺度裂纹增多,降低了材料的拉伸强度,但模量变化不明显。     

2D C/SiC-ZrB2复合材料的烧蚀性能

用ZrB2微粉对2D C/SiC基体进行改性,研究了化学气相渗透结合浆料浸渍及先驱体浸渍裂解工艺制备2DC/SiC-ZrB2复合材料在氧-乙炔焰和1800℃甲烷风洞环境中的烧蚀行为.结果表明:在氧-乙炔环境中,2D C/SiC-ZrB2的线烧蚀率和质量烧蚀率分别为6.1×10-2 mm/s和1.0×10 -2g/s,相对2D C/SiC复合材料而言,ZrB2微粉并没有提高C/SiC复合材料的抗烧蚀性能.在1800℃甲烷风洞环境中,涂层致密度起主要作用,涂层致密度相同时,复合材料的开气孔率越大,质量烧蚀率越大,ZrB2微粉的渗入对C/SiC复合材料的烧蚀性能影响不大.     

地形纹理分割技术在雷达图像仿真中的应用

文章阐述了将图像分割技术应用于雷达地形纹理分割中,用基于 FCM 图像分割方法对可见光纹理进行区域自动识别,形成互不相交的纹理区域,并借助建立的雷达材质库对区域材质进行指定,有效解决了海量地形纹理数据处理的难题,并提高了处理的准确性.     

微量Al 掺杂对2D C/ SiC 性能的影响

以二维编织碳纤维碳布为预制体,采用聚铝碳硅烷(PACS)为聚合物前驱体,应用化学气相渗透(CVI)结合聚合物浸渗-裂解(PIP)工艺制备微量Al掺杂2D C/SiC复合材料。研究微量Al掺杂对C/SiC微观结构、力学、热膨胀和氧-乙炔焰烧蚀性能的影响。结果表明:掺杂微量Al未改变C/SiC的微观结构和热膨胀性能,也未降低其韧性和强度;但微量Al掺杂提高了C/SiC的抗烧蚀性能,含微量Al的SiC氧化形成微量Al熔于SiO2的固熔体,微量Al提高了SiO2的黏度和致密度,减小SiO2挥发,较未掺杂Al的C/SiC相比,线烧蚀率降低了26%。     

C/C-SiC复合材料致密度影响因素

利用先驱体转化法制备C/C-SiC复合材料,对试样进行微观结构分析和性能测试,研究渗硅温度、保温时间、真空度和裂解周期对C/C-SiC复合材料致密度的影响。结果表明:随着渗硅温度的升高,材料的致密度呈先加速升高后快速下降趋势;随着保温时间的延长,材料的致密度先快速升高,保持一段时间稳定后再缓慢降低;随着烧结真空度的提高,材料的致密度加速升高;随着裂解周期的增加,材料的致密度不断增大,但增速逐步降低。经过11周期的“浸渍-固化-裂解”过程后,所制备的C/C-SiC复合材料获得最大密度2.09 g/cm3、最小孔隙率7.6%,其综合力学性能最为优异:弯曲强度468 MPa、拉伸强度242 MPa、断裂韧度19.6 MPa?m1/2、维氏硬度17.2 GPa。     

C/SiC复合材料螺旋铣削与钻削制孔效果对比

采用PCD刀具对C/SiC复合材料螺旋铣削与钻削制孔的制孔效果进行了对比研究。在同等加工效率条件下测量了两种制孔方法产生的切削力及切削热,并观察制孔质量。试验结果表明:螺旋铣孔产生的轴向力小于钻孔,约为钻孔的56.9%;孔壁粗糙度及孔径差均小于钻削;钻孔产生的切削热少于螺旋铣削制孔,约占螺旋铣的58.7%,但螺旋铣产生的切削热对材料及刀具的影响小。     

基于光纤智能夹层和模糊RBF神经网络的飞行器载荷识别

为了更好地保障航空飞行器的安全,提高飞行器的可靠性,提出了一种通过性能参数稳定的光纤智能夹层采集数据,并且结合模糊RBF神经网络对机翼盒段载荷进行识别实验的方法.该方法融合了模糊理论和神经网络各自的优点,通过改进的模糊C均值聚类(FCM)聚类算法删除冗余的规则以进行规则的优化,能自适应地从学习样本数据中提取相应信息,实时地进行载荷辨识.从仿真结果可以看出:该网络模型具有学习时间较短、学习速率较快和精度较高等优点.     

无人机实时飞行仿真平台设计

介绍了一种面向无人机实时飞行仿真平台的设计与实现.硬件平台采用嵌入式计算机系统.利用μC/OS-Ⅱ实时核开发基于DOS的实时多任务应用程序.文中就系统结构、飞机模型、仿真算法、实时多任务应用程序编写进行了详细的论述.该系统已成功应用在某型无人机仿真中.