五分量激光测量装置的试验研究

所讨论的激光测量装置,可以同时测量~个移动轴的5个移动误差分量,即两个直线度分量和3个角位移分量。该装置测量线性误差和角位移误差的精度可分别达到1.5μm和0.5”以内。     

共轴刚性旋翼悬停状态气动干扰机理

建立了一个基于Navier-Stokes(N-S)方程的共轴刚性旋翼气动干扰数值模拟方法。应用运动嵌套网格技术模拟双旋翼反转运动。通过与试验值对比,验证了方法的有效性。分析了共轴刚性旋翼悬停状态的气动性能和流场特征,结果表明,双旋翼气动干扰主要来自4个方面:双旋翼尾迹涡相互诱导引起"涡诱导效应",使上旋翼气动性能优于下旋翼;双旋翼周期性相遇-离开过程中桨叶附着涡干扰引起"载荷效应",对应拉力周期性升降波动;双旋翼相遇时"厚度效应"使双旋翼拉力产生相反的脉冲波动;上旋翼尾迹涡与下旋翼桨叶碰撞引起垂直"桨-涡干扰效应",使下旋翼桨叶展向拉力分布受到干扰。     

自适应强杂波抑制与点状动目标检测

研究了基于自适应图像杂波抑制的微弱点状动目标检测技术。首先利用四叉树算法,将原始的非平稳图像分割成多个准平稳的图像子块,然后对各子块进行LS自适应背景杂波估计与抑制,从而获得准高斯白噪声背景;再利用目标运动连续性假设,将目标在相邻多帧上的位置状态模型化为高阶马尔可夫数据链,建立轨迹状态空间;根据该模型采用多帧沿轨迹非线性集成算法进行检测。既克服了传统的三维匹配算法造成搜索次数巨大的弱点,同时也避免了二维投影检测带来的信噪比下降。理论分析和大量仿真实验证明了其有效性。     

用于微波雷达动目标检测的回波模拟器的设计与实现

文章介绍了一种用于雷达动目标检测的回波模拟器的设计与实现,以FPGA和DDS器件为硬件核心、软硬件相结合的方式,设计了回波模拟器系统,可靠有效地完成了微波雷达的静态、动态实验室调试和测试。该回波模拟器能够满足对雷达运动目标进行回波模拟的要求,降低了系统调试成本,减小了外场实验难度。     

基于粒子滤波的红外弱小多运动目标检测

针对低信噪比条件下红外图像序列中的多个弱小运动目标检测问题,提出了一种基于粒子滤波的多目标检测前跟踪方法.首先分析了红外图像的状态及观测模型,然后将弱小运动目标的检测转化为贝叶斯滤波框架下的检测前跟踪,并利用多个粒子滤波器予以实现.为了评估该算法的有效性,采用人工合成的红外图像序列对其进行测试,结果说明该算法可同时处理低信噪比条件下的多个弱小运动目标,检测和跟踪性能良好.     

SMB色谱分离过程简化模型辨识

在线性等温线条件下针对葡萄糖和果糖两组分SMB色谱分离过程,依据机理模型设计了恰当的仿真实验,基于MIMO-ARX模型类对其进行了简化模型辨识。根据模型验证结果,分析了不同样本数据和模型结构参数对模型精度的影响。获得的简化模型对机理模型的动态行为具有较好的逼近能力．对基于模型的控制器设计具有一定的指导意义。     

高室压脉冲推力器冷流实验

为了检验高室压脉冲推力器的设计并了解其工作特性,进行了冷流实验.可移动喷注器的动态密封采用O型圈结构,推进剂的流动通道既能保证充填时推进剂的流通,又能保证挤压时不会有回流.实验表明密封效果良好,摩擦力大小符合设计要求,冷流下推力器仍可脉冲工作,可移动喷注器能够实现增压的目的.      

基于Navier-Stokes方程的旋翼前飞状态气动特性数值模拟研究

建立了一个适用于旋翼前飞状态非定常流场和气动载荷计算的数值方法。在该方法中,控制方程为惯性坐标系下的三维非定常Navier-Stokes方程,空间方向上将三阶逆风格式(MUSCL)与通量差分分裂方法相结合。为较好地模拟流动分离,采用了一方程的Spalart-Allmaras湍流模型,时间方向则采用双时间法推进求解。为计入桨叶的旋转、周期性挥舞和变距运动,采用了运动嵌套网格方法。此外,为了更真实地反映旋翼桨叶的实际运动,发展了一个旋翼配平分析模型及求解方法。应用所建立的方法,首先计算了具有先进气动外形的四片桨叶的UH-60A直升机旋翼悬停状态的流场及气动性能,验证了该方法对悬停状态旋翼气动性能数值模拟的有效性。在此基础上,着重对Caradonna模型旋翼无升力前飞状态和AH-1G直升机旋翼桨-涡干扰前飞状态的气动特性(表面压强分布、扭矩、气动载荷)进行了计算,数值结果和试验值吻合良好,表明本文建立的CFD方法对旋翼前飞状态流场的模拟和气动载荷的计算是有效的。     

球头铣刀在虚轴机床上的刃磨

对虚轴刃磨机床的工作原理进行了分析.建立球头铣刀刀刃的曲线方程,利用活动标架法,推导球头铣刀前后刀面的数学模型.根据球头铣刀的数学模型,求解球头铣刀的广义刀位轨迹,利用虚轴机床的反解模型,把广义的刀位轨迹换算成连杆坐标系下连杆的长度,控制连杆长度的变化,完成刃磨加工运动.进而论证了利用虚轴机床进行刀具加工的优势.     

基于分层策略的翼型多参量气动优化设计研究

与基于梯度的优化方法相比,遗传算法因其极强的鲁棒性、随机搜索及优化结果全局性等特点在工程优化中得到越来越广泛的应用。为提高优化设计的效率,改进了传统的遗传算法,采用并行分层策略基因遗传算法开展了翼型多参量气动优化设计研究,包括翼型和多段翼型的基因编码、外形参数化,以及动网格技术。结果表明,并行分层策略在得到较优气动优化结果的同时,极大地缩短了优化时间,提高了计算效率,具有广阔的工程应用前景。