短距离起飞加速度对飞行员操作影响的分析

短距离起飞产生的过载加速度可能对飞行员的安全操作造成极大隐患。本文建立飞行员-座舱系统的多刚体模型,仿真分析了胸-背方向的加速度载荷（Gx）对飞行员驾驶状态下的人机动力学响应。首先,根据第3百分位的男性人体测量学数据,通过三维CAD软件建立了飞行员的虚拟假人模型;并根据设计参数的要求建立了包括座椅和操作杆（油门杆与驾驶杆）在内的飞机座舱模型。然后,以标准的短距离起飞的加速度模拟曲线为载荷条件,利用多刚体动力学软件ADAMS模拟了飞行员在短距离加速起飞过程中的动力学响应及飞行员与操作系统之间的力学相互关系。仿真结果表明,过载加速度会经飞行员身体传递给操作杆,5G加速度载荷产生的传递力作用在驾驶杆和油门杆上的值分别为128 N和211 N,两者均已超过了通常操作杆所设计的有效阈值,因此存在误操作的可能。另外,本文结合仿真结果和国外现有战机设计,提出了短距离起飞下飞行员避免误操作的可行方式,结果显示该方式可以有效地转移加速度传递所带来的影响。本文方法将为在短距离起飞作用下避免误操作的分析提供技术途径,得到的结果将为驾驶部位的人机设计提供参考。      

基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划

为了使太空机械臂在关节锁定故障后仍能继续完成后续任务,提出一种基于位姿可达空间的太空机械臂容错路径规划方法。基于牛顿-拉夫逊法计算太空机械臂关节人为限位,完成满足任务需求的退化工作空间求解,通过构造姿态可达度指标,在退化工作空间的基础上建立故障机械臂基坐标系下的位姿可达空间。通过在代价函数中增加最小奇异值代价项改进传统A^*算法,基于改进A^*算法在所建立的位姿可达空间内完成太空机械臂容错路径规划。所提方法综合了位姿可达空间与改进A^*算法各自的优势,实现了关节锁定故障太空机械臂同时满足避奇异与位姿可达要求的轨迹搜索。通过建立7自由度太空机械臂运动学模型开展数值仿真研究,仿真结果验证了所提容错路径规划方法的有效性。     

飞机前轮随滑行速度限偏的分析研究

飞机在起飞降落阶段前轮偏度过大会发生侧翻,应根据滑跑速度合理限制前轮的偏度。基于侧翻现象发生的原理,通过分析起飞降落阶段前轮偏转时飞机相对侧翻轴的合力矩,得到前轮极限滚动方向偏度;建立前轮滚动方向偏度和偏转角度的关系,计算起飞降落状态下各速度的前轮限偏角度以及考虑飞机螺旋桨不对称滑流的前轮中立位,得到前轮的偏转范围。结果表明：计算得到的前轮限偏范围符合前轮限偏的一般特性,能够防止侧翻的同时最大保留前轮纠偏能力。     

引气对跨声轴流压气机性能的影响

以单级跨声轴流压气机NASA Stage35为研究对象,根据影响转子和静子通道流动的主要物理现象分别设计了多种引气方案.通过数值模拟比较分析引气与不引气状态下压气机的详细流场,结合实验测量结果,研究转子机匣端壁引气位置以及静子机匣端壁引气量对压气机性能及流场的影响.结果表明:转子机匣端壁引气能够有效控制间隙泄漏流的发展,减小叶尖损失,提升压气机性能.不同的引气槽结构和轴向位置对间隙流动的影响机理不相同;静子机匣端壁引气能够有效减小静子叶排损失,提升压气机效率.      

空间机器人在轨更换ORU的力/位混合控制方法

针对ORU在轨更换任务,首先推导了空间机械臂末端自由、末端与环境接触等情况下的动力学方程,并提出了相应的接触力计算方法;其次,改进了传统的R\|C控制方法,采用加权选择矩阵代替原有的选择矩阵,实现了力控制与位置控制之间的平滑切换;最后,开发了基于Matlab/Simulink的闭环控制仿真系统,该系统由多体动力学、接触动力学、轨迹规划、力/位混合控制、3D显示等模块组成。利用该系统开展了ORU转移与安装过程的闭环控制仿真,仿真结果校验了所提方法的有效性。     

A320飞机自动刹车激发逻辑故障的排查

针对一起空客A320飞机自动刹车激发和解除逻辑故障进行了深入分析,总结出产生此类故障的真实原因,对排除类似故障具有一定的参考意义.     

驾驶员模型对驾驶员诱发振荡评估结果的影响

在飞机设计中,应用不同的驾驶员模型来预测驾驶员诱发振荡(PIO)是避免人机系统出现不良耦合的重要途径之一。以人-机闭环系统为研究对象,以某一电传飞机为例,采用Ⅱ型PIO的开环发生点OLOP评估准则,分别使用增益驾驶员模型和修正Neal-Smith驾驶员模型对人机闭环系统中的PIO易感性进行了分析、评估,对比研究了不同驾驶员模型对OLOP评估准则评估结果的影响。仿真结果表明:不同的驾驶员模型对Ⅱ型PIO评估准则(OLOP)的评估结果有较大的影响,相同驾驶员模型下不同的驾驶员增益对评估结果也有影响。在使用OLOP评估准则时应充分考虑驾驶员模型对评估结论的影响。     

A two-step robust adaptive filtering algorithm for GNSS kinematic precise point positioning

In kinematic navigation and positioning, abnormal observations and kinematic model disturbances are one of the key factors affecting the stability and reliability of positioning performance. Generally, robust adaptive filtering algorithm is used to reduce the influence of them on positioning results. However, it is difficult to accurately identify and separate the influence of abnormal observations and kinematic model disturbances on positioning results, especially in the application of kinematic Precise Point Positioning (PPP). This has always been a key factor limiting the performance of conventional robust adaptive filtering algorithms. To address this problem, this paper proposes a two-step robust adaptive filtering algorithm, which includes two filtering steps: without considering the kinematic model information, the first step of filtering only detects the abnormal observations. Based on the filtering results of the first step, the second step makes further detection on the kinematic model disturbances and conducts adaptive processing. Theoretical analysis and experiment results indicate that the two-step robust adaptive filtering algorithm can further enhance the robustness of the filtering against the influence of abnormal observations and kinematic model disturbances on the positioning results. Ultimately, improvement of the stability and reliability of kinematic PPP is significant.     

叶型上局部凸起对扩压器性能影响的数值研究

借助CFD数值模拟技术,对四种常规叶片扩压器（不同凸起位置）内部流场进行了数值模拟,研究了不同凸起位置对扩压器性能的影响,讨论了改变叶片凸起位置对扩压器静压恢复系数、总压损失系数等性能参数的影响,以为小型/微型发动机的叶片扩压器的优化设计提供一定的参考价值。结果表明,当叶片扩压器产生局部凸起时,在流动进入叶片扩压器凸起截面后面产生了低速流动,导致了明显的总压损失,使得叶片扩压器的效率降低。叶片中间产生凸起对于叶片扩压器的总压损失最高。在工程实际中叶片扩压器如果产生局部凸起,尽量选择在叶片前端。     

Monocular Vision-based Two-stage Iterative Algorithm for Relative Position and Attitude Estimation of Docking Spacecraft

Visual sensors are used to measure the relative state of the chaser spacecraft to the target spacecraft during close range rendezvous phases. This article proposes a two-stage iterative algorithm based on an inverse projection ray approach to address the relative position and attitude estimation by using feature points and monocular vision. It consists of two stages: absolute orientation and depth recovery. In the first stage, Umeyama's algorithm is used to fit the three-dimensional (3D) model set and estimate the 3D point set while in the second stage, the depths of the observed feature points are estimated. This procedure is repeated until the result converges. Moreover, the effectiveness and convergence of the proposed algorithm are verified through theoretical analysis and mathematical simulation.