采用弱攻角补偿与脱敏设计的火星进入段制导

为提升火星进入段存在多种扰动时的制导末端精度,在现有三自由度脱敏设计的基础上,提出针对大气密度及升阻力系数波动的弱攻角补偿方法。通过攻角调整,协调升、阻力加速度测量值相对理论计算值的偏离程度,使加权形式的偏离程度指标趋近于1,从而降低气动参数波动对制导精度的影响。相平面分析和反证法证明了攻角调整过程的稳定性。蒙特卡洛仿真结果表明,该方法可达到较高的纵向末端状态精度。     

微小卫星星间测距在轨零值标定方法及应用

针对双程伪码辅助载波测距系统零值高精度标定的需求,提出一种适用于微小卫星星间测距系统在轨零值自标定的方法。该方法将测距单板的发射信号转化为接收信号,采用原有的测距算法获取测距单板的自身零值。基于该方法研制了相应的零值标定装置,实现零值测量模式和星间距离测量模式的切换。并采用实验的方法,对比不同信号强度及温度情况下的标定效果。实际测试表明,该方法所测零值稳定、结果可靠性高,同时具有较好的误差补偿效果,可作为一种新的在轨零值标定方法,其零值标定结果的不确定度可达0.18mm(2σ)。     

一种薄壁悬臂叶片数控加工非均匀余量刚度补偿方法

 在数控加工过程中,因受到切削力的影响,薄壁悬臂叶片容易出现弯曲、扭转变形等问题而导致被加工曲面误差较大。针对该问题,提出了一种非均匀余量刚度补偿方法,将非均匀余量偏置面作为粗加工/半精加工零件面以提高叶片精加工时的抗弯刚度。首先,分析了集中力载荷下截面厚度对薄壁工件变形的影响;然后,对叶片径向和截面线方向分别采用线性变化和正弦函数变化两种方法进行叶片曲面非均匀余量刚度补偿设计;最后,基于叶片原始截面线,采用放样法构造出叶片曲面的非均匀余量偏置面。试验结果表明,采用非均匀余量刚度补偿方法可以提高被加工叶片精加工时的刚度,加工出的叶片满足了设计误差要求。     

基于BBN的航空公司风险评估技术研究

 在人、机、环境和管理(MMEM)系统理论的基础上,通过研究有关民航规则、标准中的相关内容建立航空公司风险评估指标体系;利用层次分析法(AHP)确定指标权重,运用模糊综合评价法(FCE)量化其中的定性指标;基于贝叶斯置信网络(BBN)软件GeNIe完成了整个系统贝叶斯网络拓扑结构的建立,将航空公司历史数据作为贝叶斯网络参数学习的训练数据,获取节点概率表(NPT),建立航空公司风险评估模型,并对其进行概率推理计算;通过环比分析确定影响风险的主要因素。     

带VSCMGs的航天器姿态稳定及功率补偿控制

基于变速控制力矩陀螺群动力学模型建立其复合控制方程和分系统解耦约束方程,用矩阵投影方法同步设计得到航天器姿态与能量一体控制复合操纵律,利用Lyapunov方法分析了转子轴向惯量误差对姿态控制分系统的影响.根据飞轮转子轴向惯量与功率输出之间的误差关系设计出功率控制补偿器.复合操纵律中的力矩和功率两解形式相同,约束方程使得姿态与能量控制两分系统解耦,便于进行考虑执行机构特性的闭环控制系统性能分析.考虑飞轮转子轴向惯量误差时,姿态控制分系统的输出耗散特性使其能够保持稳定,而功率控制分系统输出误差与转子轴向惯量误差成比例关系,经过补偿后功率输出能满足控制要求.     

基于模糊数学的民机机载气象雷达故障诊断

将模糊数学方法引入到民机机载气象雷达故障诊断中．提出由历史数据及专家择优综合确定模糊隶属度的方法,建立了模糊故障诊断模型,准确、快速地找出故障原因,实践证明该模型合理有效。     

噪声干扰环境下基于实测数据的多目标航迹起始算法

雷达在受到噪声干扰的条件下会产生大量杂波.这时,如何完成航迹的快速起始是个值得研究的问题.结合干扰环境下的实测数据,分别采用逻辑法和修正逻辑法对其进行了研究分析,得出了一些有意义的结论.仿真结果表明,该方法很好地克服了3/4逻辑法因虚假目标过多而无法正常起始的问题,并且具有对存储要求较低、计算量较小、便于工程实现的特性...     

航空发动机多路模糊切换控制系统设计

针对航空发动机在不同控制通路切换过程中出现的转速等参数发生大幅度跳变以及系统不稳定的问题,提出了一种模糊切换控制方法,设计了基于不同结构控制通路的模糊切换控制器,基于无源性概念对航空发动机多路模糊切换控制系统进行了稳定性分析,得到了多路模糊切换控制系统稳定的充分条件。航空发动机模糊切换系统与直接切换系统仿真结果表明了航空发动机多路模糊切换控制方法的有效性。     

基于变质性产品及模糊需求情况下的最优订购问题

将市场需求和变质率同时看成模糊数,并将物品的销售价格分成两部分来进行处理：没有损耗的产品以一种较高价格出售,有部分损耗的产品则按相对成本价较低的价格出售,建立使得平均利润最大的模糊库存模型,并利用三角模糊数、符号距离法进行处理,得出满足条件的最优订购批量。最后,通过分析算例来验证模糊库存模型比经典的库存模型更有效。     

自适应神经模糊推理模型在复杂社会技术系统中的应用(英文)

考虑复杂社会技术系统的特点,运用自适应神经模糊推理模型对提高公益科研机构的组织效率进行了实例研究。建立了针对公益科研机构员工激励决策的自适应模糊推理完整模型,利用调研数据及其处理结果验证了模型的有效性。该模型融合了神经网络的学习机制和模糊系统的语言推理能力,弥补了神经网络和模糊逻辑系统各自的不足。研究结果表明,自适应神经模糊推理模型适用于复杂社会技术系统,在解决管理领域的预测、评估和决策问题中有广阔的应用前景。