光学测距传感器的工程计算

由于光学测距传感器能够有效地避开敌方电磁干扰并对目标距离进行测量,因而在现代飞机上仍然得到了广泛应用.本文从光学测距传感器的工作原理及其测距的工程实现方法入手,给出了一种通过数据融合的方法对目标距离信号的采集方式进行改进的方法.改进后的方法其实际测距曲线更接近于原理曲线,与传统的折线逼近法相比,有效地减小了测距信号的误差.由于测距信号精度的提高,航空武器系统的命中精度也得到了提高,使得飞机的作战效能得以提高.     

基于高度分集的两波束米波雷达测高方法及其应用

米波雷达的波束较宽、由于地面反射引起波瓣分裂,通常只能估高而不能用来测高.针对这一难题本文提出一种基于高度分集的两波束米波雷达测高方法.该方法采用高度不同的两个天线,利用波瓣分裂情况及相互相位关系来测量目标高度.文章分析了此方法测高的精度及影响精度的一些因素.本测高方法已应用于某型雷达信号处理机中,并取得良好效果.     

精品课程"机械设计基础"的建设与实践

总结了国家级高职高专精品课程《机械设计基础》的建设与实践，提出了建设精品课程过程中在教学内容、教学方法和教学手段等方面进行改革，取得了一些经验。实践说明：精品课程建设是试点专业建设的核心，精品课程代表了课程建设的目标和发展方向，对推进试点专业建设，提高教学质量具有重要意义。     

FPGA在高性能数据采集系统中的应用

设计了以FPGA(现场可编程门阵列)为核心逻辑控制模块的高性能数据采集系统，该系统除了可完成24路最大采样频率为100kHz(精度16位)的模拟信号采集和8路宽范围频率信号采集，还具有较强的数字信号处理能力和一定的容错、自检功能。FPGA模块采用VHDL语言设计，在MAX PLUSII集成环境中进行软件设计和系统仿真，本文给出了FPGA主要功能模块的仿真图形。     

航空发动机加力燃烧室跨流气冷稳定器流场研究

针对1种航空发动机加力燃烧室用引气冷却的跨流稳定器结构形式,采用标准k-ε湍流模型数值模拟方法,对其流场结构进行了分析和研究,将数值计算结果与封闭风洞中PIV流场测试结果进行了对比。结果表明:跨流气冷稳定器流场结构复杂,呈3维分布,环形稳定器后方的流场结构与普通钝体的类似,带后掠角的径向稳定器后方回流区与环形稳定器回流区互相耦合为整体,与沿环形稳定器展向的回流区形成高度一体的复杂回流区结构,形成稳定的低速区,起到良好的火焰稳定作用。     

惯性仪表中磁悬浮元件磁芯材料对其性能的影响

本文阐述了惯性仪表中磁悬浮元件的工作原理,分析了材料特性对磁悬浮元件性能的影响。通过对由性能差异较大的材料制成的磁悬浮元件进行参数测试,测试的结果验证了分析的正确性,为磁悬浮元件设计中的材料选用提出了有益的参考。     

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.     

一种测量跨声速多级压气机转子出口二维流场的方法

为了获得小型压气机设计所急需的关键流场信息,发展了一种基于圆柱单孔高频压力探针测量小型轴流压气机级间动态流场的测量方法.该探针测量原理基于圆柱绕流特性,借助高速锁相采集技术,利用旋转探针多角度法实现级间动态流场测量.采用插值和拟合对测量的数据进行处理,从而获得级间二维定常流场.误差分析表明,该探针测量精度较高,偏转角误差小于1.8 °,马赫数、总压和静压的极限误差分别为3.4％,0.94％和3％.将该高频探针应用于某小型跨声速3级轴流压气机,测量结果表明:85％叶高至机匣范围内,总压和马赫数明显要比叶根低得多,气流出现明显过转.这些测量结果为优化该压气机级间匹配指明了方向,验证了该高频压力探针测试技术的工程应用价值.     

催化点火气氢气氧推力器试验研究

为探索催化点火气氢气氧推力器的点火规律和相关性能,设计并搭建了1N催化点火气氢气氧推力器试验系统,进行了冷热试试验。试验成功实现了不同工况下的多次催化点火。结果表明:供给氧氢混合比控制在100时,推力器预燃室产生的点火温度为700℃,能够满足燃烧室点火要求;催化剂面积体积比对催化氢氧点火具有决定性影响,采用面积体积比大的催化载体可以实现常温(8℃)下的催化点火;另外,试验中氢氧燃烧产生的高温和试验结束后推力器内残留的液态水也对催化组件提出了一定的耐温性和防水性要求。     

基于合作目标的三维空间贝叶斯传感器配准算法

当存在合作目标时,基于合作目标的传感器配准算法往往优于基于多站测量的传感器配准算法.传统的基于合作目标的传感器配准算法将系统误差看作是一个确定未知量,对未知量的估计采用了非贝叶斯的参数估计算法,如极大似然法、最小二乘法等.当传感器量测噪声相对于传感器系统误差不可忽略时,上述算法估计效果较差.在此背景下,提出了基于合作目标的贝叶斯传感器配准算法,通过将传感器系统误差建模成未知的随机过程,并通过卡尔曼滤波消除量测噪声对系统误差估计带来的影响,实验结果表明,方法具有较好的实用性.