全机有限元模型修正及验证方法研究

有限元分析现已成为飞行器设计的重要工具,若要提高有限元仿真的准确性,需要对有限元模型进行必要的修正。以某型直升机全机静力试验有限元模型为研究对象,基于静力试验实测的应变值,进行变量参敏度分析和模型优化,针对全机试验测点多、模型自由度大的特点,提出适用于验证全机模型的相关性算法;基于该算法,应用某一工况下的试验结果,对全机有限元模型的部分参数进行修正,得到与试验结果符合较好的模型参数结果;应用其他工况的结果对修正后的模型进行验证,结果表明:其他工况下修正后模型的计算结果与试验值也很接近,证明了该相关性算法和全机模型修正及验证方法的可行性和有效性。     

系统成熟度矩阵算法在新型直升机评估中的应用

系统技术成熟度描述了系统研发的整体技术状态和水平,它是系统建设管理中重要的评估与分析内容。采用将技术成熟度和集成成熟度相结合的系统成熟度矩阵算法,对新型直升机系统成熟度进行了研究。结果表明:在大部分单项技术都达到了预期的技术成熟等级时,系统总体层面仍存在不确定和不成熟因素,为了有效提升系统整体成熟度,必须突破制约系统研发的"瓶颈"技术,并加强"瓶颈"技术与其他技术间集成的演示验证工作。     

GMSK信号的非相干解调技术研究

介绍了GMSK信号的两种非相干解调--1bit差分解调和改进型的Viterbi算法解调.通过计算机仿真对这两种非相干解调算法进行了研究,最后在相互之间进行了解调性能仿真比较.仿真结果表明,1bit差分解调算法完全能够实现对GMSK信号的正确解调, 改进型的Viterbi解调算法在解调过程中用MSK信号的相位路径进行高斯滤波后作为参考路径,并选取与接收信号的相位路径的Euclidean距离最小的作为解调路径,取得了良好的解调效果.在同等误码率要求下,改进的Viterbi算法比1bit差分解调性能具有更高的SNR优势.     

OLS算法在无人机传感器故障诊断中的应用

在故障诊断领域,神经网络故障诊断方法以其优良的特性正得到越来越广泛的应用。本文针对无人机的特点提出一种基于RBF神经网络故障诊断方法,通过建立神经网络预测器来实现无人机机载传感器的故障诊断,其中网络学习算法的选取将直接影响神经网络故障诊断的性能。正交最小二乘算法(OLS)以其在设定网络参数方面的优点常用来作为RBF神经网络学习算法。本文将介绍OLS算法的原理和实现步骤,通过VC 6.0编程实现OLS算法,并利用无人机机载传感器数据来验证OLS算法的有效性。     

IMM滤波算法在目标跟踪中的建模和仿真

IMM(Interacting Multiple Model)滤波算法以混合状态系统的观点为基础，利用一个连续状态的微分方程来描述目标的运动，利用一个离散差分方程来描述目标的机动出现，从而建立了更为准确的目标运动模型。本文对该滤波算法进行了进一步的研究，总结了该算法的特点，指出了影响该算法性能的因素，并进行了细致的分析。     

航空图像矩形建筑物自动提取方法研究

对航空城区图像自动提取矩形建筑物方法进行了研究。该方法基于从航空城区图像中提取的边缘，通过轮廓跟踪、直线提取得出其相应的直线几何图形。本文引入知识定义了几种构成矩形的基本矩形结构元。先提取直线图形中所有可能构成矩形的基本结构元，进而采用几何结构元分析的方法，根据结构元合并的准则，将各种基本结构元通过一定的合并算法合并成矩形结构。试验结果表明，本文方法提取矩形房屋具有较高的准确率，鲁棒性好，运算速度快，具有较强的实际应用价值。     

基于L-M算法的分数阶导数粘弹性本构模型的参数求解

引入分数阶导数,建立了类Kelvin体粘弹性本构模型。用最小二乘法法和Levenberg-Marquard（L-M）算法,给出了求解类Kelvin体粘弹性本构模型参数的详细步骤。由实际数据选择初值,保证L-M法不会陷入局部最小。某固体推进剂的粘弹性本构模型参数的计算结果表明：该法可较好地表征推进剂松弛曲线,且模型简单、计算参数少。     

气相和粒子冲刷速度对丁羟推进剂燃速影响分析

基于试验获得的气相和粒子冲刷条件下的固体推进剂燃速数据,采用误差反向传播算法(BP算法)的人工神经网络技术开展了推进剂的燃速特性分析。网络训练和预示结果表明,利用BP算法开展冲刷条件下的燃速影响因素分析的精度在4%以内。分析结果表明,气相和粒子冲刷速度都会影响固体推进剂的燃速。在低气相速度条件下,推进剂燃速对粒子冲刷速度的变化更为敏感。粒子冲刷对固体推进剂燃速的影响存在界限效应,当粒子冲刷速度大于某一界限值时,推进剂燃速增加幅度增大,并由粒子冲刷主导。     

生物智能型算法在信道分配策略中的应用

由于同步轨道卫星通信的传输时延较长,因此该类卫星对动态信道分配算法的延时性能非常敏感。针对宽带多媒体通信卫星的动态信道分配问题建立数学模型,并且使用生物智能型算法进行求解。仿真结果表明,与传统的分支定界法相比,采用生物智能型算法求解动态信道分配问题,其延时性能提高47%,并能得到更为高效的信道分配方案。