并联混合动力齿轮传动涡扇发动机建模与性能分析

为对比探究未来大推力航空混合动力系统与传统航空发动机的优劣,本文依托某概念型齿轮传动涡扇(Geared turbofan,GTF)发动机,设计了一个并联航空油-电混合动力系统(hybrid GTF,hGTF),在Matlab /Simulink数字仿真软件中建立相匹配的电动力模型以及氮氧化物NOx排放和噪声预测等性能参数计算模型,并在稳态和飞行任务剖面下初步分析了电动力系统的引入对原基线GTF发动机的性能改变状况。稳态仿真结果表明,大推力等级的并联油-电混合动力系统中,至少需要兆瓦级的电动力系统进行匹配;当电动力系统处于电动模式时,可能会带来低压压气机喘振的隐患;当电动力系统处于再生模式时,电能源相当于经过了电能到机械能再到电能的二次效率损失,不建议采用。飞行任务剖面动态仿真结果表明,相比于传统GTF发动机,hGTF推进系统的燃油消耗率最高下降15%,总燃油消耗节省8.3%, NOx总排放量减少18.8%,各部件起飞噪声总声压级减少1.5~3.3dB。分析结果表明采用并联混合动力系统具有显著提升省油、减排效果的能力,同时也具有一定的降噪潜力。     

利用小波包分解算法进行原子钟信号的消噪处理

高准确度时间在国防、科研等领域正在发挥着日益重要的作用 ,要提高计算原子时的准确度 ,消除原子钟信号的噪声是关键的步骤之一。为此 ,我们利用小波包分解算法对原子钟信号进行了必要的消噪处理 ,这样我们得到了平稳的原子钟信号 ,利用这些数据重新计算国家授时中心原子时TA(NTSC) ,计算结果表明经过消噪处理提高了TA(NTSC)稳定度和准确度 ,可以考虑进一步在我国的地方原子时计算中采用该方法。     

相位噪声测量技术的发展

随着相位噪声参数广泛的应用,其测量技术得到不断的发展,除了传统模式的相位噪声测量系统外,一些采用新技术的测量系统不断的被开发出来,包括应用互相关原理的信号源分析仪和应用高速数字信号处理的直接数字化相位噪声分析仪,它们各具优势,也将会得到广泛应用。     

空间碎片碰撞预警研究

介绍了空间碎片的分布和危害，阐明了航天器进行碎片预警规避的必要性，讨论了碎片碰撞预警技术中的关键问题，用已有的碰撞和规避实例对自行研制的软件进行了计算检验，结果证明了软件的正确性，也说明了国内进行碎片预警工作的可行性．     

基于概念聚类的用户兴趣建模方法

Internet资源的指数级增长促进了个性化服务的发展.针对传统的用户兴趣建模方法在准确率和增量处理能力方面的不足,提出了一种新的基于概念聚类的用户兴趣建模方法UIM2C2(User Interest Modeling Method based on Conceptual Clustering).该方法首先通过分析用户访问的历史文档构造后缀树结构,然后选择不同的相似度阈值,以不同的粒度合并基本簇.依据不同阈值条件下合并的基本簇之间的包含关系,生成用户的兴趣层次.UIM2C2方法是针对文档的一个增量式、无监督的概念学习方法,因此用户描述文件可以轻易的获取和更新.最后,通过数据集20NewsGroup上的实验验证了UIM2C2方法在兴趣预测方面的有效性.     

空间液滴蒸发实验中液滴图像的无损压缩算法

为了提高空间液滴蒸发实验中图像无损压缩率, 根据连续采集到的液滴图像之间相关性很大的特点, 提出了一种基于JPEG-LS和帧间预测误差编码的图像序列无损压缩算法. 该算法对图像序列第一帧采用JPEG-LS算法编码, 对帧间预测误差帧进行Golomb编码, 从而实现对连续采集到的液滴图像序列进行无损压缩. 实验结果表明, 该算法比单纯采用JPEG-LS算法的压缩率有明显提高, 编解码过程更简单, 编码需要时间更少.      

基于Hadamard方差的导航星座自主时间同步算法研究

文章在总结国内外研究成果基础上,针对GPS铷钟虽然短期稳定性较好,但采用Allan方差描述铷钟频率稳定性时,其钟差状态方程仅为两参数,在较长平滑时间里存在时钟漂移和甚低频噪声的影响,使噪声特性淹没或估值不收敛的缺陷,引入Hadamard方差建立了三参数系统状态误差模型,通过三次采样方差从模型上解决了线形漂移和甚低频噪声的影响问题。在时钟系统状态模型和星间双向测量方程建模基础上,给出了工程实用的标准Kalman基本滤波方程。数值分析仿真表明,采用Hadamard方差描述时钟频率稳定性显著提高星载时钟自主同步精度,从而克服了Allan方差描述产生的频率漂移影响较大和甚低频噪声不收敛的问题。     

基于相关分析和组合神经网络的退化预测

产品剩余寿命预测是加速退化试验和故障预测与健康管理两大热点领域中的关键技术之一.为了解决复杂退化的预测问题,提出了一种新型预测方法,对退化轨迹能够实现较长距离的预测.此方法首先对复杂退化数据进行小波变换,通过Durbin-Watson方法和偏相关图分析各级分解序列的自相关性,最后根据序列的特点,组合BP(Back Propagation)和小波神经网络对退化轨迹进行预测.为了验证所提组合神经网络方法的有效性,采用小波神经网络的预测结果进行对比分析.实际退化数据的预测结果表明,所提方法比单独采用小波神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度.     

空间相机热平衡试验温度预测方法改进及应用

为实现对航天器热平衡试验平衡温度的预测,建立了热平衡温度预测的方程式,对影响预测结果的各参数进行了分析。首先,由节点网络法推导出平衡温度表达式,介绍了其基于非线性最小二乘法的求解过程,建立了平衡温度的迭代方程;其次,结合大量的试验数据,对影响迭代结果的3个因素进行了统计分析,并最终确定了各因素的合理取值范围;最后,利用温度预测程序对某空间相机热平衡试验中低温工况的平衡温度进行了预测,并与试验结束后的结果进行了对比。结果表明,预测温度与试验数据的误差为±1℃（在3%之内）,满足精度要求,对热平衡温度准确的预测有效的缩短了试验时间,节省试验费用。     

空间色噪声下信号频域检测方法性能分析

水下小孔径阵列的应用环境是色噪声环境,针对超增益波束形成方法在色噪声环境下噪声协方差矩阵估计偏差使阵列空间增益不能达到最大的问题,提出了一种频域超增益波束形成方法(FSD, Super-Directive beamforming in Frequency domain),该方法将宽带接收数据分成多个子带,在每个子带内分别估计噪声协方差矩阵,降低了噪声协方差矩阵的估计偏差,并使用估计得到的噪声协方差矩阵对接收数据解相关.最后使用空间谱检测器检测微弱目标信号.实测噪声数据的仿真结果表明,空间有色噪声环境中FSD方法的检测性能优于传统的时域超增益波束形成方法(TSD, Super-Directive beamforming in Time domain)2 dB,优于频域最小方差无畸变响应(FMVDR, Minimum Variance Distortionless Response in Frequency domain)波束形成方法2 dB.