某小型无人机中长波辐射特性测量及辐射强度反演

随着“自杀式”无人机集群的饱和式攻击在战场上发挥巨大威力,如何有效拦截是各国近年来研究的重要方向,而红外探测是最热门也是最高效的探测拦截手段之一。为此,开展某典型无人机目标中长波红外探测试验,获取典型某无人机目标辐射特性数据,完成中长波红外辐射强度反演。同时,考虑环境变化对红外探测的影响,为使用红外探测手段完成无人机目标拦截提供实测效果演示。本文研究结果可作为论证中长波对无人机目标探测差异的依据,以支撑探测体制的选择。     

基于传递函数方法的局部覆盖环状CLD圆柱壳动力学分析

 采用传递函数方法对局部覆盖环状约束层阻尼（CLD）圆柱壳进行了动力学分析。基于Donnell薄壳简化,由Hamilton原理导出了局部覆盖CLD圆柱壳的运动方程和边界条件,通过Laplace变换并引入状态向量后,建立了系统的状态空间方程,利用传递函数方法求解方程得到了系统的固有频率、〖JP2〗损耗因子和频响曲线。算例分析结果验证了该方法的有效性和精确性,且更适于处理黏弹性材料具有频变特性的问题。讨论了CLD覆盖率和黏弹层厚度对系统固有频率和损耗因子的影响,为局部覆盖CLD圆柱壳的优化设计奠定了基础。     

近地小推力转移轨道的加权组合制导策略

 研究了近地小推力转移轨道的制导问题,给出了一种基于局部最优控制律的自主制导算法。推导出了各改进春分点根数对应的局部最优控制律;通过最优推力分配和目标偏差两个策略,对各局部最优控制律进行动态加权组合,从而有效减少了制导律的设计参数。在此基础上,针对燃料最省转移轨道,定义了一种新的发动机开关函数。采用遗传/逐次二次规划混合优化算法计算了最优制导参数。与传统算法相比,该制导算法是一种闭环制导算法,能够实现飞行器的自主制导,并且制导过程中无需对制导参数进行更新。以地球低轨到高轨的小推力转移为例,采用该方法分别求解了时间和燃料最省转移问题,并与传统算法进行了比较分析。数值结果验证了该算法的有效性。     

含多处损伤搭接结构应力强度因子有限元分析

 采用铆钉的两种表现形式（详细杆元和简化的弹簧元）的组合方式建立了含多处损伤(MSD)多铆钉搭接结构的有限元模型,通过分析得到了不同损伤模式下的应力强度因子(SIF)随裂纹扩展历程变化规律的曲线。结果表明,相对于单裂纹和无腐蚀情况,MSD和腐蚀损伤都会增加SIF值,当裂纹间距大于孔间距一半时,可不考虑裂纹间干涉效应;在给定的循环应力幅下,应力强度因子幅随干涉量的增加而降低,但干涉量大到一定值时,SIF对其不再敏感;铆钉材料对SIF的影响很小,而铆钉直径增大20%,SIF约增加6%。反平面翘曲对SIF有很大的影响,相对于无反平面翘曲,SIF下降一个数量级。     

高维小失效概率下的改进线抽样方法

 针对隐式极限状态方程的可靠性分析,提出了一种基于失效域样本模拟的高效线抽样法。该法采用马尔可夫链来快速得到失效域中的条件样本,利用这些失效域中的样本可以得到线抽样的重要方向,并且这些样本还可以作为线抽样的样本,来得到隐式极限状态方程失效概率的估计值。由于该法可以较准确地得到线抽样方法的重要方向,因此线抽样的效率可以得到提高,另外失效域的样本又可以作为线抽样的样本,从而进一步降低所提方法的计算工作量。算例表明所提算法的计算精度和效率均高于传统线抽样方法。     

航空发动机双转子系统的拍振分析

 在双转子航空发动机中,由于转子系统不可避免地存在不平衡量,当两个转子的转速比较接近时,发动机会出现拍振现象,拍振将引起振动强度过大问题。对双转子系统的拍振进行了研究,分析了拍振的周期性、信号强度及其反向转子特性,阐明了拍振产生的机理和特征,并采用数值仿真和试验对拍振进行了定量分析和验证。研究表明,拍振与双转子转速差和不平衡量的相位因素有关,当转速差小于工作转速的20%时,双转子系统拍振信号的强度较大。     

航天光学采样成像系统MTF的优化设计与MTFC

简要介绍了成像链、成像系统和遥感系统的概念;对像质和像质差异的表征和度量、成像系统性能的表征等予以说明;重点探讨航天光学采样成像系统MTF的优化设计与MTFC问题,并给出讨论结果。     

一种针对局部结构的有限元模型修正方法

针对实际结构有限元模型（FEM）的建模误差通常仅存在于局部区域,提出了一种对局部结构单独进行模型修正的方法。首先,根据频响函数（FRF）解耦理论得到由残余结构频响函数与包含待修正参数的局部结构动刚度所重构的整体结构频响函数的拟合值,然后通过迭代优化使其与测量值的残差最小化,从而得到参数的极大似然估计。在此基础上,将残差关于参数的灵敏度以局部结构动力学矩阵表示,建立了模型修正的基本方程,利用整体结构的测试数据即可直接对分离出来的局部结构进行模型修正。最后,对喷气式飞机和三角机翼飞机分别进行了数值模拟和实验研究,验证了所提方法的可行性和有效性。结果表明,所提方法可以成功地用于仅局部区域含有建模误差的实际结构有限元模型的修正,修正后的有限元模型的动态特性与实际结构有较好的一致性。     

Using the radial basis function neural network to predict ionospheric critical frequency of F2 layer over Wuhan

Neural networks (NNs) have been applied to ionospheric predictions recently. This paper uses radial basis function neural network (RBF-NN) to forecast hourly values of the ionospheric F₂ layer critical frequency(f_oF₂), over Wuhan (30.5N, 114.3E), China. The false nearest neighbor method is used to determine the embedding dimension, and the principal component analysis (PCA) is used to reduce noise and dimension. The whole study is based on a sample of about 26,000 observations of f_oF₂ with 1-h time resolution, derived during the period from January 1981 to December 1983. The performance of RBF-NN is estimated by calculating the normalized root-mean-squared (NRMSE) error, and its results show that short-term predictions of f_oF₂ are improved.     

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题,设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型;接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量,并降低优化保守性,为了进一步加强系统稳定性,控制器引入终端代价函数和终端约束;最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证,结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比,这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量,更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。