基于电子展成与坐标结合原理自动测量圆柱齿轮的研究

介绍了利用电子展成与坐标结合的原理来自动测量渐开线圆柱齿轮的方法。采用CNC技术实现电子展成 ,利用被测齿形的测量值进行分析与评价。为了消除传动误差 ,在电子展成系统中设有误差修正环节     

基于鲁棒控制的光纤电流互感器的噪声抑制

光纤电流互感器是一类存在模型参数不确定性的系统,为提高系统测量精度,利用鲁棒控制理论提出了系统的鲁棒H_∞控制器设计方案.分析系统的检测原理并建立数学模型.针对光纤电流互感器系统给出控制器设计指标,使得闭环系统渐近稳定且提高系统噪声抑制能力.理论证明控制器设计方案满足设计指标的要求,并利用线性矩阵不等式的可行解给出了控制器的构造方法.最后通过计算机仿真和实验结果证明了此控制器设计方案的可行性和有效性.     

数字存储示波器检定方法探讨

讨论了数字存储示波器垂直偏转因数、水平时基、脉冲宽度触发测量方法。以TDS 7104为例,给出了数字存储示波器垂直偏转因数、水平偏转因数、频带宽度及上升时间的测量结果的测量不确定度。     

碳纤维加筋板的超声相控阵C扫描检测可靠性研究

碳纤维加筋板结构在现代航空器中被大量应用,超声波相控阵C扫描技术是这类结构在役环境下的有效检测手段之一,被广泛应用。对于同一个损伤,在实际检测中会出现从不同的方向检测结果不一致的现象;这种现象在传统单点超声波C扫描检测中是不会发生的。本文从试验件表面曲率、缺陷特性等方面对这种不一致性进行了分析和探讨,并给出了避免这一类不确定性发生的建议。     

月/火着陆制导方法与考虑不确定性的研究进展

上世纪六七十年代和21世纪后的两轮月/火探测热潮产出了丰硕成果,以Artemis计划、探月工程四期和火星采样返回为代表的新一批任务已拉开帷幕,站在这一特殊历史节点,对月/火着陆制导技术进行综述。首先,阐述了月/火着陆的物理过程,指出了未来复杂探测任务对制导技术的挑战。随后,鉴于轨迹优化这一技术分支近年取得的广泛发展,讨论了其与制导的联系。然后,回顾了月/火探测工程任务的技术遗产,包括多项式制导、动力显式制导、Apollo进入制导、预测校正制导以及凸规划制导。鉴于动力学与环境不确定性的挑战日益突出,讨论了来自人工智能、先进优化与控制等领域的潜在理论工具,能够为制导技术的发展提供新动力。最后,面向随时随地、高精度、高可靠、高自主着陆的制导技术发展需求,总结了后续研究方向。     

水听器自由场校准中不确定度的分析与评定

结合水声计量实际,较为详尽地分析了水听器的绝对和比较校准中不确定度的来源,并结合一次计量检定数据,对水听器校准中的不确定度的A类和B类评定,以及对合成不确定度、扩展不确定度的评定作了系统分析和论述。     

时间的模糊区间段表示及其运算

介绍了Allen的区间代数及其扩展--INDU网络,将Heisenberg不确定性原理应用于INDU网络,将INDU的25种基本关系中两区间有端点相等的或区间段相等的这15种关系删除,这15种关系在现实世界中是不可能出现的,就产生了有10种基本关系的FINDU网络,给出了FINDU网络的复合运算表.FINDU网络在军事多自主体系统中可以得到很好的应用.     

安全管理的系统方法研究

通过进行事件调查、审核或风险管理分析事故原因的所属类型及产生的阶段,在“系统”的框架内,探讨了纠正错误与制定预防措施方案的原则和最有效的方法。     

对失效卫星特征点的自适应位姿跟踪控制

为满足对失效卫星上某个特征点位置悬停的同时使追踪星上敏感器指向该特征点,展开了对失效卫星特征点与追踪星间相对动力学建模与控制的研究。在追踪星本体坐标系下建立了六自由度相对位姿动力学模型,并结合失效卫星上特征点的运动规律,给出追踪星的期望跟踪位置和期望跟踪姿态。考虑到追踪星质量、转动惯量、系统所受扰动力、扰动力矩及失效卫星转动惯量的不确定性,设计了复合自适应位姿跟踪控制律,并通过Lyapunov法证明了闭环系统稳定性。对输出受限情况,采取设计控制参数调节过程及输出限幅措施。在仿真条件下,系统在自适应控制律下能够以位置误差约1cm、姿态误差约0.01°完成位姿跟踪任务;增大不确定参数偏差后,位置跟踪误差增至约7cm,姿态误差增至约0.1°;对控制参数进行调节后,可在不影响跟踪精度的条件下在指定范围内限制输出幅值,将幅值限制在指定范围内,并减小控制所需冲量的9%和冲量矩的30%。     

火星多光谱相机的地面几何标定研究

随着航空航天技术的飞速发展,作为地球近邻的火星成为当今国际空间大国的主要研究目标。为完成火星巡视区形貌和地质探测任务,可直接使用多光谱相机获取的高分辨率真彩色图像作为观测手段。为寻找着陆点,火星多光谱相机应具备精确定位的测绘功能,因此需进行几何标定估计其内方位元素。通过张正友标定算法提供初值,然后以改进的Heikkil?算法完成几何标定,经过分析标定结果的不确定度,探究实验误差来源,提出改进方法,最终获得满足要求的标定参数,为实现图像融合、三维重建等计算机视觉领域奠定坚实的基础。