可重复使用飞行器进场着陆拉平纵向控制

针对可重复使用飞行器（RLV）进场着陆拉平段的纵向控制问题,提出了反馈控制与前馈控制相结合的复合控制策略。设计反馈控制律参数,在此基础上基于时间加权高度跟踪误差/误差变化率平方积分指标优化设计前馈控制律参数。按输入补偿的前馈控制在不影响系统稳定性的前提下,提高了RLV对拉平着陆轨迹的跟踪精度,减小了RLV的接地散布。提出了基于积分器初值的控制律平滑切换方法,实现了RLV起落架释放前后不同控制律之间的平滑切换。仿真验证了拉平纵向复合控制和拉平过程中不同控制律之间平滑切换方法的有效性。      

气压垂直导航中修正高度分析

在世界海拔最高民用机场四川稻城亚丁机场的基于性能导航(PBN)飞行程序设计过程中,由于GPS在垂直方向精度较低,最后进近航段采用气压垂直导航(Baro-VNAV).但机场海拔高,这种导航方式受到修正高度的影响较大.因此通过对ISA偏差对气压高度的影响公式进行推导,得出修正高度公式,利用Matlab对机场温度、航段高、机场标高与修正高度H修的关系进行分析,并以四川稻城亚丁机场Baro-VNAV实例进行了验证.最终给出了在PBN飞行程序设计过程中的建议.     

利用热平衡试验稳态数据修正对接机构热模型

根据热平衡试验数据与计算结果的比较,分析两者存在差异的原因,用热平衡试验稳态工况数据修正对接机构热模型中的单元划分和热网络方程。研究了对热网络方程修正的方法,基于参数化和节点群概念改进参数化节点群整合方法,以明显减少需修正系数的数量,并与分级修正和局部修正综合,提高热网络修正方法的实用性。算例表明：通过热模型修正使温度计算值与试验值的偏差达到允许的要求,表明该热模型修正方法有效。     

GA-BP神经网络在航空发动机状态监测中的应用研究

针对航空发动机状态监测问题,引入人工神经网络为发动机复杂非线性系统建立精确模型;选择以GA-BP贝叶斯算法作为神经网络训练算法,建立优化设计近似模型;以发动机排气温度的预测为例,构建了一个GA-BP神经网络对航空发动机状态进行预测。结果表明,GA-BP神经网络收敛速度快,泛化能力强,优于标准BP神经网络,因而为航空发动机状态监测提供了一种有效的方法。     

经济型月球探测器精确定点软着陆制导算法

针对未来经济型月球探测器精确定点软着陆问题,考虑发动机特性及终端状态约束,对主减速段制导算法进行了研究。首先考虑到未来月球通信网络的建立和资源的利用,提出了一种探测器在环月极轨道运行时的月面着陆点全覆盖环月调相策略。然后在北东地坐标系下建立软着陆主减速段的质心动力学模型,依据动力学模型将探测器的运动分为纵向平面运动和横向运动并分别设计在线闭环制导律。纵向平面运动采用改进显式制导算法,并基于有限推力思想和主减速段误差传播特性设计了满足终端航向位置约束的点火角修正策略;对于横向运动控制,首先基于ZEM/ZEV最优反馈制导律给出横向制导指令,然后采用PWPF将连续形式的制导指令调制为脉冲形式。仿真结果表明了该制导律能够满足所有终端状态约束,具有燃耗次优性、自主性、实时性和一定的鲁棒性,同时易于工程实现。     

航空发动机健康等级综合评价方法

研究意义在于将发动机的健康状态量化,进一步提高发动机健康状态评估的可操作性.决定发动机健康状态等级的因素众多,如故障发生的概率、故障的程度以及故障可能造成的损失风险等,且这些因素的影响作用均具有随机性和模糊性.将模糊综合评价方法应用于发动机健康状态等级的评估,将健康状态划分为5个等级,得到每个健康状态等级的隶属度函数,最后基于最大隶属度原则和最大危险性原则确定发动机的健康状态等级.通过对两组发动机故障模拟实验器振动数据的等级评价结果对比,验证了提出方法的有效性和合理性.      

基于Lambert问题的精确拦截与交会策略研究

Lambert交会问题的经典Gauss求解方法是建立在二体问题假设基础上的,不能满足实际空间任务需求。因此在考虑摄动影响的基础上,提出了一种修正方法,以实现精确拦截和交会,并通过仿真算例验证了该方法的正确性。     

Accurate 3D Target Positioning in Close Range Photogrammetry with Implicit Image Correction

Accurate three-dimensional (3D) target positioning is of great importance in many industrial applications. Although various methods for reconstructing 3D information from a set of images have been available in the literature, few of them pay enough attention to the indispensable procedures, such as target extraction from images and image correction having strong influences upon the 3D positioning accuracy. This article puts forward a high-precision ellipse center (target point) extraction method and a new image correction approach which has been integrated into the 3D reconstruction pipeline with a concise implicit model to accurately compensates for the image distortion. The methods are applied to a copyright-reserved close range photogrammetric system. Real measuring experiments and industrial applications have evidenced the proposed methods, which can significantly improve the 3D positioning accuracy.     

基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

某型涡扇发动机状态模型修正

为了针对每一台发动机建立准确的气路故障诊断模型,采用部件法建立了某型涡扇发动机的基准数学模型,分析了模型失配的原因,确定出需要修正的特性参数,采用小波分析实现对可测参数数据的预处理,通过求解所建的扩展非线性方程组完成了发动机模型的离线修正。经仿真验证该算法有较高精度,且易于工程实现,为建立准确的稳态气路故障诊断方程奠定了基础。