螺栓连接结构接触面刚度识别方法

针对线性范围内的螺栓连接结构开展研究。在薄层单元理论基础上,提出了一种螺栓连接结构接触面刚度识别方法。采用正交各向异性本构关系的薄层单元模拟接触面,忽略螺栓和螺孔的影响,建立单个螺栓和多个螺栓搭接2种结构的初始有限元模型;根据试验模态参数,识别连接部位薄层单元材料参数。识别后,2种连接结构前四阶模态频率的计算结果最大误差不超过3.5%,表明识别后的薄层单元能准确反映接触界面的力学特征;文中方法适用于单个螺栓搭接和螺栓较密集工况的准确模拟。     

飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。     

基于三维CFD的RBCC发动机建模方法

RBCC发动机可多模态工作,能适应宽广的飞行包线,因而其火箭尾流剪切作用变化强烈、流道截面变化大,喷油规律复杂,给发动机建模与控制研究带来困难。针对RBCC发动机的地面直连实验构型,采用三维CFD计算分析RBCC流场特点,研究发动机状态变量特征,并基于CFD计算结合拟合法的建模思路,建立了RBCC状态空间模型,模型的计算结果与三维CFD的计算结果有较好的吻合度,均方差满足要求。研究表明,在一定范围内增加计算特征数据点个数,可提高建模精度,但当计算特征数据点的个数超过20时,继续增加点的个数对精度的提高非常有限。     

航天器软件风险集成管理方法

为确保航天器软件产品功能、性能符合任务需求,安全、可靠地完成飞行任务,需要对其进行风险管理。文章首先介绍了软件风险管理理论研究现状;然后结合航天器软件强实时性、高可靠性和安全性、维护困难等问题,提出了基于系统集成思想的软件风险控制方法;最后以某航天器为例介绍了该套方法的应用成果。研究结果可为识别航天器软件风险,提高软件产品质量提供参考。     

基于Intel R1000的超高频射频识别阅读器的设计

设计实现了一款新型便携式低成本超高频跳频射频识别阅读器。阅读器基于Intel R1000,PCB尺寸仅8cm×10cm,支持EPCglobalGen2和ISO18000-6C标准,可实现SSB,DSB,PR-ASK多标签识别,方向不敏感,无源标签识别距离达到5.1m,抗干扰,集成度高,低功耗。详细介绍了相关的射频电路设计。     

ARMAX模型参数估计的新两步法

 本文提出了一种ARMAX模型参数估计的新两步法。这种方法与其它递推估计方法（如增广矩阵法,极大似然法,Durbin两步法、三步法等）比较,具有较好的收敛特性,对参数的估计,特别是对C参数的估计比较精确,这是利用其它方法,一直未能很好解决的一个难题。     

数字水印防伪技术的研究和应用

本文采用数字水印技术,研究和开发了一种新的证件制作与检测方法技术体系,防伪性能高、识别准确快速。该项技术可广泛应用于证件和产品的防伪,具有极高的理论价值和实用价值。     

基于时频原子方法的雷达辐射源个体识别

针对雷达辐射源个体识别问题,提出一种时频原子分解的特征提取方法.该方法针对主振放大式发射机,首先根据锁相环频率合成器相位噪声的功率谱,模拟含有特定相位噪声的辐射源信号.然后基于时频原子分解原理并采用膜算法将带有相位噪声的辐射源信号在正弦原子库中进行一次分解.最后利用分解后的原子提取出正弦原子能量特征和原子频率偏差特征,...     

大容量通信卫星热真空试验方法

文章结合大容量通信卫星的技术特点,系统总结了与之相适应的热真空试验方法改进措施,主要包括组件温度外扩过试验风险识别、红外灯阵加热器及转发器组合控温、星内真空度和污染监测、回温控制等,并对各项措施的实施效果进行了对比分析,以利进一步提高热真空试验水平。这些改进措施已成功应用于多颗大容量通信卫星热真空试验,对其他系列卫星热真空试验具有一定的借鉴意义。     

Accuracy enhancement of the spherical actuator with a two-level geometric calibration method

This paper presents a two-level geometric calibration method for the permanent magnet （PM） spherical actuator to improve its motion control accuracy. The proposed actuator is com- posed of a stator with circumferential coils and a rotor with multiple PM poles. Due to the assembly and fabrication errors, the real geometric parameters of the actuator will deviate from their design values. Hence, the identification of such errors is critical for the motion control tasks. A two-level geometric calibration approach is proposed to identify such errors. In the first level, the calibration model is formulated based on the differential form of the kinematic equation, which is to identify the geometric errors in the spherical joint. In the second level, the calibration model is formulated based on the differential form of torque formula, which is to calibrate the geometric parameters of the magnetization axes of PM poles and coils axes. To demonstrate the robustness and availability of the calibration algorithm, simulations are conducted. The results have shown that the proposed two-level calibration method can effectively compensate the geometric parameter errors and improve the positioning accuracy of the spherical actuator.