面向机身柔性装配的在线编程技术

为满足机身数字化装配的“一架多型”和“一架多态”深层次柔性需求,使“桥架式”柔性工装具有更好的自主适应能力,必须建立相应的运动学模型,通过在线编程技术合理地规划运动控制策略.针对机身定位形式与柔性工装特点建立了柔性工装运动学模型,研究了基于仿真模型的在线编程原理、装配基准点构建方式和运动控制策略规划技术,提出了结构功能结合工艺需求驱动的仿真环境创建方法.为快速生成运动控制指令,开发了面向机身柔性装配的在线编程系统.以某飞机后机身装配为例,验证了系统的精准性、高效性和超强自主适应能力.      

多刚体卫星转动惯量在轨辨识

惯量辨识需要精确的动力学特性,针对动力学特性不可忽略太阳电池阵转动这一状况,提出一种惯量辨识方法,用于卫星本体惯量和太阳电池阵惯量的联合辨识.在建立多刚体姿态动力学基础上,针对辨识变量的耦合特性,推导带约束的优化辨识模型,再利用约束最小二乘算法求解.最后通过仿真计算验证了辨识方法的可行性.     

一种星箭动态界面力识别方法

为获得卫星与运载火箭界面的动态载荷,提出了采用应变测量的识别方法:沿连接环表面设置测点,每个测点粘贴应变花测量该处应变,由升空过程中采集到的应变信号经理论分析即可辨识界面力。仿真分析证明,该方法对星箭界面动态载荷幅值的识别误差可达20%以下,能够满足工程需求,可对未来卫星力学环境识别的工程应用提供参考。     

超小型直升机动力学模型的建模、辨识与验证

为实现超小型直升机的自动控制飞行,需建立较为精确的动力学模型.考虑机体、主旋翼/稳定杆和尾桨间的耦合对飞行动态特性的影响,建立了AF25B型超小型直升机的连续线性时不变系统模型.设计并配置了机载设备,完成在遥控飞行状态下的飞行数据采集与存储.通过时域系统辨识方法,辨识了直升机在悬停状态下的模型参数,并对辨识结果进行验证和分析,表明所建模型能充分反映该型直升机悬停状态下的动态特性.     

基于试飞的直升机悬停状态地面效应

提出了一种基于试飞的直升机悬停状态地面效应研究方法,该方法在建立无量纲形式的直升机悬停需用功率模型的基础上,通过飞行试验实测直升机在不同重量和不同离地高度悬停时的发动机扭矩、大气条件等参数,利用参数辨识的方法确定无量纲形式直升机悬停需用功率模型中的相关空气动力参数及地面效应模型.采用本文所述方法可以方便地进行直升机有、无地效时的悬停性能拓展.     

复合材料板壳任意位置处载荷识别

提出了一种受载单元判别法,根据遗传算法生成的染色体所对应的载荷作用点的横、纵坐标和每个单元四条边间的几何关系,判断出集中载荷作用的单元,再根据力的等效分配原则,把载荷等效分配到所在单元的节点上,进而基于有限元分析和遗传算法自身优越的全局搜索能力实现作用于复合材料结构网格节点或单元内部任意位置处的载荷识别.与现有的神经网络识别法和有限元反分析法相比,该方法具有能够识别非网格节点处的载荷的优点,且仿真算例表明其识别精度更高.      

信赖域滤子算法在航空发动机在线优化中的应用

主要研究了航空发动机在线优化问题.以非线性发动机部件级模型为优化对象,将信赖域滤子算法应用于航空发动机在线优化,相比基本信赖域算法,该算法由于采用非单调的滤子算法和松弛重置,兼顾了算法在目标函数值下降与可行性保持两方面的品质,通过松弛重置避免子问题的不可行性,滤子算法则保证了算法收敛到全局最小解.最后,基于信赖域滤子算法,以涡扇发动机最小油耗寻优控制为仿真算例,验证了该算法的优越性.      

基于Elman网络的共轴式直升机动力学系统辨识

根据共轴式直升机动力学与运动学基本方程的结构形式建立了一种基于改进的Elman神经网络的辨识模型,同时推导了该网络的训练算法,给出了训练步骤.随后,利用外场试飞中几个典型飞行状态的遥测数据对网络进行训练,计算权值矩阵,获得该共轴式直升机用来进行动力学系统分析的神经网络模型.以匀速前飞状态为例进行了纵向操纵响应仿真,比较仿真结果和实际遥测数据可知,该网络模型基本反映了样例机的动态特性.      

用于卫星导航多星故障识别的新方法

 通过分析广义似然比方法,指出该方法不能用于多星故障识别。为能够快速识别多颗故障卫星,提高卫星导航定位系统的可靠性,提出了一种可以用于多颗故障卫星识别的接收机自主完整性监测（RAIM）的新方法——假设验证法。该方法对所有可能的故障卫星组合进行假设验证,对每种假设的故障卫星组合计算出卫星伪距偏差,然后利用此偏差构造一个新的奇偶残差矢量,最后利用特定的故障识别准则进行判断。以识别2颗故障卫星和识别3颗故障卫星为例进行了计算机仿真,结果显示：假设验证法故障正确识别率高于85%,高于现有的可用于多星故障识别的最优奇偶矢量法,可以有效提高卫星导航系统的可靠性。同时,与最优奇偶矢量法相比,假设验证法不需要求取矩阵广义特征向量,计算量将减少90%以上。