过载对固体火箭发动机性能影响试验研究

建立了立式旋转试车台,研究了高过载对固体火箭发动机性能的影响。通过地面静止及不同过载(15gn,15gn;35gn,15gn)条件下点火对比试验,获得固体火箭发动机在不同过载条件下内弹道性能以及绝热层和喉衬的烧蚀规律。试验表明,随着过载增加,发动机压强增大、工作时间缩短;横向与轴向的组合过载恶化了烧蚀环境,使喉衬出现偏心烧蚀。     

月球着陆器着陆缓冲性能研究

首先基于MSC.Nastran/MSC.Adams软件建立了模拟月球着陆器的动力学模型,并利用模拟月球着陆器在地面冲击试验来验证仿真模型的正确性,重点关注缓冲机构与结构连接处的载荷,结构特征点的加速度响应,以及缓冲器的工作行程。然后利用模拟着陆器地面试验结果修正动力学分析模型,研究表明：着陆器结构和缓冲机构的柔性对缓冲性能具有较大的影响。最后,把动力学分析模型中的模拟结构更换成真实结构,进行着陆器在月球表面的着陆冲击仿真分析,从而获得模拟着陆器地面试验与着陆器在月面着陆的冲击缓冲性能差异。     

基于分层策略的三维航迹快速规划方法

快速航迹规划能力是任务规划系统追求的目标之一。提出了一种基于分层策略的三维航迹快速规划方法。该方法分为两个层次：全局规划和局部规划。全局规划在综合利用战场信息的基础上,利用遗传算法规划出最优或次优的引导点集,该引导点列所在的区域为最优连通域,并且在该连通域内能找到可行航迹,全局规划利用引导点列大致指明了最优航迹的走向;局部规划根据全局规划提供的引导信息和战场信息,利用SAS(Sparse A Search)算法快速规划出满足攻击角度约束的平面可行航迹,高度规划采用速度较快的几何规划方法。仿真实验表明,该方法比SAS规划方法要快,且生成的三维航迹近似最优。     

地球同步轨道卫星群在轨加注任务规划

以地球同步轨道卫星群为研究对象,开展“多对多”在轨加注任务规划问题研究。首先建立了任务规划的数学模型,该任务规划属于多目标规划问题,求解过程中需要解决TSP问题。其次,给出了该规划问题的求解方法及流程,采用遗传算法进行求解并设计了相应的遗传算子。最后,选取了14颗地球同步轨道卫星作为目标星进行求解,并在小角度近似条件下对计算结果进行了分析,计算结果验证了算法的有效性。     

自适应频率插值（AFS）技术在滤波器EM设计中的应用

文章采用了基于Neville算法的自适应频率插值（AFS）技术,减少了计算滤波器S参数特性的时间。Neville算法是一个迭代的算法,在迭代的过程中得出插值多项式,因此不需要矩阵求逆,防止了矩阵病态产生的误差,增强了数值的稳定性。分析结果显示,AFS不仅节省了计算时间,也有较高的插值精度。     

轨／姿控发动机脉冲后效冲量快速算法的研究及应用

轨／姿控发动机脉冲性能需在地面高空模拟试验中进行考核,试验数据需即时提供,针对脉冲后效冲量的计算,当前方法不能兼顾速率和统计偏差。简述了后效冲量计算要求、高模试验特点、Pacific6000原理及数据文件结构。在分析当前计算方法优缺点基础上,将网络脚本语言的设计思想引入试验数据处理过程,提出了实现数据快速处理的数据流式算法,基于此算法开发了工程应用软件,在实际试验中应用,取得了良好效果。     

合成孔径雷达子孔径数据改进ECS成像算法

ECS算法中的方位CS操作会产生大量补零问题,影响成像实时性。本文提出一种改进ECS算法,在补偿方位向高次相位后,不进行调频斜率调整,采用变标傅立叶变换校正方位向输出间隔随距离变化的扇形畸变,克服了ECS算法需要大量补零的不足,仿真验证了算法的有效性。     

基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法研究

讨论了一种基于递归模糊神经网络的鲁棒BP算法的实现。该算法采用极大似然法修正传统BP算法的指标函数 ,利用M估计器和自举算法在线估计样本的误差分布 ,适合于动态非线性系统的辨识 ,逼近精度高 ,收敛速度快 ,在小噪声扰动时处于稳定 ,对过失误差有很强的鲁棒性。仿真结果证明了该算法的有效性     

基于模态与遗传优化的某卡车振动特性分析

针对汽车驾驶室在常用高速(65～80 km/h)时,驾驶室左右晃动的振动问题,分别建立了车体、车体与板簧的系统模型,通过试验和仿真计算得到了其自由与约束状态下的振动模态分布,找到了驾驶室产生晃动的主要原因.以板簧刚度、车体刚度为变量,将约束模态分析与遗传算法相结合,对板簧和车体组成的系统进行了优化,并通过改进使常用车速下的驾驶室响应达到了舒适性要求.     

基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法(英文)

为避免翼型单点优化设计存在的非设计状态气动性能损失,改进对实际飞行环境中不确定性因素的适应能力,提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法。采用4个BP神经网络作为代理模型,用于预测翼型的气动系数与几何参数,以提供高效和可靠的分析。同时联合服从正态分布的概率密度函数和遗传算法构成了优化设计方法。采用该方法,对GA(W)-2翼型,在关于马赫数和迎角的二维飞行区域内进行了随机优化设计。通过与原始翼型和单点优化设计翼型的结果对比,表明该二维随机优化方法能够在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。