基于TMS320C5402的CVSD编解码实时实现

本文讨论了连续可变斜率增量调制(CVSD)语音编解码算法的原理及其特点,并在MATLAB中进行了仿真,结果表明,选择合适的量阶初值,量阶能够自动地随输入信号平均斜率的大小而连续变化,解码后的输出能够很好的逼近原始输入语音信号。最后,讨论了连续可变斜率增量调制算法(CVSD)在TMS320C5402实时实现过程中软、硬件的设计。     

光纤光栅传感器对非均匀应变场的响应特性

提出利用测量位置处光栅传感器的光谱特征反推该处对应的应变分布状态的方法。采用改进的传递矩阵方法,模拟了不同应变分布函数对应的光谱响应,分析了其基本特征参数同应变分布之间的变化规律。通过有限元仿真计算试验件在弯曲载荷下光栅粘贴处的应变分布,重构了传感器的光谱,并将其和应变分布函数的理论计算光谱图进行比较,验证了应变分布形式与反射光谱特征的关联性。构建带有不同半径圆孔的铝合金板孔口弯曲加载试验系统,测试试验件弯曲挠度和孔径大小与反射谱特性的关系。理论及试验结果表明,实测与仿真计算的谱图变化具有相同规律,光谱特征参数可作为预测铝合金孔径的有效指标,并为其他类型结构的应变场变化规律的监测提供参考依据。     

航天运载器局部连接刚度对振型斜率的影响

振型斜率一直是姿态控制系统关心的首要问题。通过等效梁模型结合局部三维有限元精细模型的混合建模的方法,研究了结构局部刚度变化对惯性部件安装位置振型斜率的影响。基于模态分析,在多种工况下提取了振型与惯性部件的振型斜率并进行对比研究,讨论了舱体开口加强圈梁刚度变化、载体十字梁截面变化、连接固定支座刚度变化以及壳体壁厚变化对振型斜率的影响,为航天运载器结构动力学模型简化与姿态控制系统相关结构设计提供了参考依据。     

运载火箭振型斜率测量系统研制

结构动力学分析是运载火箭研制必不可少的环节,动力学分析的基础是建立一个准确的数学分析模型,这个数学模型需要通过一些试验测量获取的动特性参数来充分验证。运载火箭的振型斜率是运载火箭稳定控制系统设计的重要参数,该参数受舱段结构局部变形影响较大,无法通过数学仿真计算得到。因此,新型运载火箭必须进行全箭模态试验以获取振型斜率参数。通过全箭模态试验,完成了通过速率陀螺+加速度计直接测量的方式获取箭体结构振型斜率值。同时,根据不同频率下的模态试验,给出了速率陀螺标度因数在不同频率下的修正因子。试验结果表明,本测量方法有效提高了振型斜率的测量精度。     

叶片数对微型斜流叶轮性能的影响

采用计算流体力学软件NAPA对叶片数不同的跨声微型斜流叶轮流场、性能进行了模拟,研究表明随着叶片数的增加,叶片载荷减小,叶背分离减小,叶片通道内流动改善,但叶片进口低压区域占叶片通道的比例增大,当叶片数增加到一定程度时主叶片不能全程加载.随叶片数的增加叶轮工作特性曲线左移的同时先上移后下移,通过与常规离心压气机最佳叶片数研究结果的对比表明,低雷诺数、微尺度效应及叶片占通道比例大使所研究微型斜流压气机的最佳叶片数略低于已有经验.      

仪表着陆系统下滑信标台的场地保护——兼论《国家标准GB6364-86》的严密性

做好航空导航台站的电磁环境保护,是确保导航设备正常运行的一个重要手段,本文以仪表着陆系统的下滑信标台为例,论述了辐射信号的反射区、保护区场地平整及要求等。     

适应型神经网络系统的控制

控制对象系统根据控制领域的不同，或多或少具有非线形特性。尤其汽车发动机系统中更具有很强的非线性。目前，三层构造的神经网络对于非线性系统的控制非常有效。     

在不同地形条件下的地形辅助导航系统定位精度评估

如何选择合适的地形是卡尔曼连续修正的地形辅助导航系统在实际应用中遇到的难题。本文首先建立系统仿真模型，然后利用ＡＲＣ／ＩＮＦＯ地理信息系统软件进行地形分析。在此基础上，通过大量的计算机仿真试验，对卡尔曼连续修正的地形辅助导航系统在不同地形条件下的定位精度进行了评估。评估结果为系统在实际应用中的地形选择提供了依据。     

飞行员航路选择参谋系统

飞行员航路选择参谋系统是新一代飞机的飞行员电子参谋系统重要组成部分。飞行员航路选择参谋系统能在复杂环境和极短的机动飞行中,快速而正确地作出航路的最优决策。 本文叙述航路最优选择的原则及计算方法,同时也叙述采用人工智能搜索方法处理上述问题。所采用的方法:深度优先、宽度优先和最佳优先。 本文简短地叙述Lisp程序搜索过程。最后,说明在较多的飞行目标情况下采用最佳优先方案是适宜的。     

基于FIG-SVR的姿控发动机推力校准斜率预测

为了对某型号姿控发动机高空模拟试验推力现场校准斜率进行趋势预测,提出了一种模糊信息粒化(fuzzy information granulation,FIG)和支持向量回归机(support vector regression,SVR)相结合的时间序列预测方法。借助模糊信息粒化方法将推力现场校准的斜率映射为包含区间最小值Low、中值R和最大值Up 3个参数的模糊信息粒,以降低样本的维数,并以其为输入构建SVR回归模型。预测结果表明,基于模糊信息粒化SVR确定的预测区间较好地反映了推力现场校准斜率的变化趋势。