RFID技术在航空领域的应用研究

射频识别(RFID)技术现已广泛用于物流、金融、零售等各个行业.航空领域的RFID应用起步较晚,通过对RFID技术在飞机制造商、原始设备生产厂家(OEM)、航空公司的一些典型的应用案例的分析,提出RFID技术应用于航空领域所面临的挑战及必要性,为其未来航空业自动识别技术的发展指明了方向.     

基于飞行试验数据的双转子航空发动机 加减速瞬态模型辨识

为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3％,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5％;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3％.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考.     

石英加速度计离心机试验误差系数显著性分析

提出了一种针对石英加速度计精密离心机试验的显著性分析方法.在多位置方法分离加速度计误差系数时,由于激励不足等试验条件的限制,无法保证高次项系数的标定结果正确.离心机试验利用离心机提供的向心加速度作为仪表的输入,能够标定出高次项系数.为了确定被标定的误差系数均具有可信度,有必要对高过载试验结果进行分析,保留可信的误差系数,证明使用的误差模型无误.由于此方法的通用性,在其他试验条件下的误差分离试验中仍可运用.     

视觉测振技术在柔性太阳翼模态试验中的应用

针对8 m×5 m的柔性太阳翼在倒立状态下进行模态试验,设计数字摄像视觉测振系统,基于图像特征跟踪法实现了从相机标定、图像采集、信息提取到三维振动数据获取的过程,通过工况模态辨识方法获取了柔性太阳翼模态频率及振型等动力学参数。并考虑空气和重力影响建立太阳翼有限元模型,通过与基于基恩士激光位移传感器的传统模态试验结果及仿真分析结果进行对比,验证了基于视觉测振工况模态试验方法的准确性,为柔性太阳翼在轨模态辨识奠定基础。     

复杂电磁环境中智能决策对抗技术的应用

当前雷达技术的发展突飞猛进,复杂的电磁环境已经是战场必须面对的现实情况,提出了一种可适应战场复杂电磁环境的智能干扰技术,主要从分选、干扰策略和干扰效能评估等方面讨论了整个智能对抗干扰的原理,对战场指挥决策有一定参考价值。     

基于加工误差仿真的半球谐振子优化设计

针对半球谐振陀螺谐振子制造过程中存在的加工误差,采用有限元仿真,分析了半球谐振子结构参数、尺寸公差和形位公差变化对其工作模态频率和临近模态频率的影响,研究了半球谐振子形位公差变化对频率裂解和品质因数的影响。通过仿真分析可知,半球谐振子结构参数壁厚、半球中心半径及内倒角半径都会影响模态频率;半球谐振子形位公差中的内外球心距离误差对其工作模态影响较大,中心轴平行误差对频率裂解和品质因数影响较大;半球谐振子壁厚、内倒角半径、小柱半径及内外球心距离误差变化会使工作模态频率与相邻模态间存在干扰。在此基础上,提出了半球谐振子结构参数及形位公差优化设计建议,并通过半球谐振子品质因数Q值和频率裂解测量对该建议进行了验证。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

涡轴发动机高速两支点转子不平衡识别

针对实际工作中的涡轴发动机不平衡量难以监控现状,提出了一种基于非线性支承参数的涡轴发动机高速两支点转子不平量识别方法。建立起转子动力学有限元模型,以支承位移响应工频信号有效值为目标,采用Pointer优化器开展不平衡量识别,通过反馈迭代识别油膜阻尼、刚度。以某真实发动机转子的不平衡量开展识别验证,识别结果符合实际转子不平衡量变化规律,该识别方法计算效率满足工程要求,为发动机整机振动响应仿真分析中的不平衡量施加提供输入条件。     

基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。     

点火瞬态过程仿真模型参数辨识

建立了固体火箭发动机点火瞬态过程一维非定常流场仿真模型,采用系统辨识方法进行了模型参数不确定性研究。基于点火试验用缩比发动机试验结果,得到了传热模型参数和瞬态燃速模型参数的最优估计,提高了点火瞬态过程一维仿真模型的预估精度。采用近似方法,构建Kriging近似函数,有效解决了一维非定常流场仿真的计算复杂性问题。