轴对称推力矢量喷管载荷变形的控制补偿

研究了温度场和气动载荷联合作用下的轴对称矢量喷管出口面积和偏转角度误差的补偿问题.建立了扩张调节片位姿参数与其悬挂机构尺度之间的关系,导出了悬挂机构关节角位移增量与构件长度增量之间的微分方程,得到喷管出口面积误差和矢量偏转角误差与负载变形之间的解析表达式.利用矢量偏转角度和面积与轴对称矢量喷管转向驱动机构动平台位姿之间的关系,建立了受温度场和气动载荷联合作用下的动平台位姿补偿方程.研究表明,补偿后的矢量偏转角度和面积的相对误差不大于1%.      

冲击载荷作用下新型阻尼铝合金的阻尼及力学性能

 采用冲击实验装置研究了新型阻尼铝合金材料在冲击载荷作用下的动态力学性能及表征方法。研究结果表明：采用冲击实验的冲击功及能量参数能够科学合理地表征铝合金材料的力学及阻尼性能。新型阻尼铝合金材料的抗冲击载荷能力和阻尼性能均高于普通铸造铝合金材料86%及37%左右,且内部组织致密、均匀细小,具有优良的综合性能。     

一种基于参数辨识的微小型无人直升机建模方法

 针对具有高度非线性、复杂动力学特性的微小型无人直升机,提出了一种基于参数辨识的建模方法。该方法结合了机理建模和系统辨识的优点,通过严格的机理推导建立了微小型无人直升机横纵向通道通用的参数化模型,建模过程着重考虑了主旋翼、平衡杆和机身的耦合对飞行动态特性的影响。利用基于偏相干分析法的频域辨识获得某型无人直升机的关键参数,进而确定模型。模型预测数据和飞行试验数据的比较表明,所建模型很好地反映了该型无人直升机在悬停状态下的动态特性,可以在该状态下以此模型进行自主飞行控制器设计。     

考虑局部遮挡的太阳能无人机能源控制

针对太阳能无人机在飞行状态下可能出现的太阳能电池局部遮挡情况,开展相应的太阳能电池最大功率点追踪算法和能源控制研究。通过将发光亮度引入相对吸引力计算过程对萤火虫算法进行改进,实现了局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的高效追踪。以此为基础,设计了考虑局部遮挡情况下太阳能无人机的太阳能电池/蓄电池混合能源状态机控制规则。以"蒲公英I"无人机为例,建立了太阳能电池阵列模型,开展了考虑局部遮挡情况下太阳能电池最大功率点追踪仿真实验;基于"蒲公英I"飞行剖面,开展了考虑局部遮挡情况的混合能源控制仿真试验。研究结果表明：改进的萤火虫算法可以实现在局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的有效跟踪,与萤火虫算法相比收敛时间更短、且功率波动幅度更小;采用改进萤火虫算法和状态机能源管理策略,在考虑局部遮挡的飞行状态下可以实现太阳能电池/蓄电池之间的合理功率分配与控制。     

小型磁偏转质谱计性能实验研究

自主研发了小型磁偏转质谱计,并对其质量范围、分辨本领、灵敏度和最小可检分压力四个主要性能指标进行了实验测试和比对。结果表明,该质谱计的质量范围为（1~143）amu,相对N₂的分辨本领为1400,灵敏度为4.2×10^-5 A/Pa,最小可检分压力为9.5×10^-7 Pa。该测试和比对结果为磁偏转质谱计进一步的优化设计和性能提高奠定了重要基础。     

交流电子负载校准技术研究

介绍了交流电子负载的校准方法、校准设备和校准原理等。交流电子负载是对是各种交流电源、UPS电源测试和老化试验的主要设备之一,其各项参数指标的优劣对被测设备的检测及故障分析具有重要意义。研究了交流负载的恒定电压、恒定电流、恒定电阻和恒定功率等功能的校准方法和指标,并通过实际测试、校准进行了验证,对校准结果的不确定度进行了评定,校准结果表明本文的校准方法能够满足仪器的技术要求。     

干涉配合构件的应力腐蚀开裂特性

采用恒载荷拉伸实验技术,研究了镀锌３０ＧｒＭｎＳｉＡ锡螺栓干涉配合连接ＬＹ１２－ＣＺ铝合金构件在３．５％ＮａＣａｌ＋０．５％Ｈ２Ｏ２溶液中的应力腐蚀开裂特性。结果表明,随干涉量的增加,应力腐蚀敏感性有所下降,基材与紧固件的电偶效应对应力腐蚀繁感性有重大影响。     

飞机非线性飞行载荷计算方法研究

 以贯彻《军用飞机强度和刚度规范》为目标,提出了一整套使用风洞实验非线性气动力数据进行飞机飞行载荷计算的方法,成功地研制了带有载荷数据库的计算分析软件。该软件已成功地运用于 F××飞机的飞行载荷计算。     

含软化带复合材料板的损伤容限特性研究

 碳/环等先进复合材料断裂韧性低,在静载作用下常具有典型的准脆性破坏模式。而在制造和使用中不可避免地会有缺陷、损伤（包括结构缺口等）,致使其承载能力大大降低。为防止损伤突然激发并快速扩展而导致灾难性破坏,软化带设计是一种颇有效果的解决办法。 软化带即在受轴向载荷的板（如机翼翼面）上设置的一些不连续条带。     

基于支持向量机回归的电力负荷预测研究

不同于传统的基于经验风险最小化的回归方法,支持向量机回归方法基于结构风险最小化准则.与神经网络相比,该方法在解决学习精度和推广性之间的矛盾方面有明显的优势.本文以城市电力负荷预测为应用背景,对比研究了基于统计学习理论的支持向量机回归方法和神经网络方法.预测结果显示支持向量机可能是一种非常有前景的预测工具,其预测精度明显好于神经网络.