概念设计集成系统与星座方案探索

进一步研究了快速方案选择和概念设计新方法.结合概念设计过程,给出星座方案选择和卫星概念设计的基本模型,在方案探索和概念设计中集成了风险和不确定性分析;应用系统综合设计优化平台(SDOF)开发卫星星座概念设计集成系统,实现卫星星座方案探索优选;集成系统交互、演进、分布式协同设计,可自动运行优化过程,同时可监视和控制设计任务单元运行状况,优化完成后用户可定制设计报告内容和格式;最后介绍了对地观测卫星星座概念设计实例,采用多岛遗传算法进行优化,初步验证了该系统在技术原理上的可行性.      

基于极化敏感阵列的加权融合测角方法

角度估计是雷达的一个关键功能.极化敏感阵列用作雷达天线可有效减小模型误差,改善测角性能.为提高目标角度估计精度,本文提出了一种扩展的加权融合测角方法.首先对完备电磁矢量进行介绍,建立了极化-空域信号处理模型;其次推导了扩展后的加权融合测角方法;最后结合稀疏恢复测角方法,以双正交电偶极子阵列天线为例,验证了方法的有效性....     

固体火箭发动机加延时间试验的可靠性增长Bayes分析

针对含有加延时间试验的固体火箭发动机研制过程,将Mazzuchi-Soyer可靠性增长模型用于此类研制试验的可靠性分析,扩展了模型应用范围。首先,采用威布尔分布描述发动机可靠性随试车时间变化,经过一定的数学变换后,采用Mazzuchi-Soyer可靠性增长模型融合了先验信息和各阶段试验信息,给出了研制试验结束时产品可靠性的联合后验分布;然后,利用Gibbs抽样算法解决了后验推断计算问题,最终得到了各阶段产品可靠性的Bayes点估计和区间估计;最后,给出了产品可靠性增长分析实例,表明了模型的优越性。     

无人机高机动抗扰轨迹跟踪控制方法

针对传统的四旋翼控制方法在高机动飞行时控制效果不佳,难以跟踪机动性较强的轨迹且控制精度较低的问题,设计了基于增量非线性动态逆控制(INDI)方法和微分平坦前馈的轨迹跟踪控制器,不仅提高了高机动轨迹的跟踪精度,也增强了抗扰能力。由于角加速度无法直接获得,该方法对其非常敏感,设计了多种角加速度估计方法进行对比,通过飞行试验选择了效果最佳的互补滤波方法。试验结果证明：设计的基于互补滤波的前馈INDI方法可以控制飞行器快速、准确地跟踪高机动轨迹,且具有较强的抗扰能力。     

指数分布产品分组数据的统计分析

给出了指数分布产品在基于分组数据下参数的近似矩估计及近似区间估计,最后通过Monte-Carlo模拟数据说明方法的可行性。     

面向对准方案等效性分析的命中精度评定

动基座发射的飞行器存在精对准和粗对准两种方案,由于粗对准采用提前获取的失准角,时间效应的不确定性导致对准偏差较难获取,不利于制导精度分析。本文提出了一种基于命中精度评定的飞行器对准方案等效性分析方法,基于置信上界估计方法,通过对飞行器粗对准和精对准子样进行独立评定和对比,在评定准则下验证了两种对准方案的等效性,可有效确定粗对准状态下失准角的时间效应对精度的影响。     

基于稀疏网格配置方法的超燃冲压发动机高维不确定性量化

为了定量地研究随机不确定性对超燃冲压发动机性能评估及优化设计可能带来的影响及其规律特征,基于高斯过程描述发动机工作状态及来流环境等控制参数随机误差,建立由自由来流条件、进气道压缩系统以及燃烧加热等构成的发动机输入边界不确定性表征.耦合全局敏感度分析、稀疏网格技术、概率配置方法及等压燃烧热力学分析模型,提出了面向超燃冲压...     

锂离子电池SOC及容量的多尺度联合估计

锂离子电池的荷电状态（SOC）和电池容量估计是电池管理系统的核心。由于SOC和容量在估计过程中参数相互影响,提出一种适用于三元锂离子电池SOC及容量的多尺度联合估计方法。采用戴维宁等效电路模型,建立数学模型及状态空间方程。针对不同温度下电池特性不同的问题,在不同温度下开展了模型参数辨识,建立了参数随SOC及温度的变化关系。基于双扩展卡尔曼滤波（DEKF）算法建立了电池状态多尺度联合估计模型,对电池的SOC、极化电压在微观时间尺度上进行估计,对电池的容量在宏观时间尺度上进行估计,并对SOC估计中的容量进行更新,保证了电池长期估计的精度。在宽温度范围内进行验证,所建立的三元锂离子电池多尺度联合估计方法具有较高的精度。      

基于TANA函数的非概率可靠度分析方法

建立一种基于TANA(Two-Point Adaptive Nonlinear Approximation)函数的高效稳定非概率型可靠度分析方法。首先,对随机变量采用凸集合非概率多椭球模型进行描述,在可靠度指标法框架下,采用增强混沌控制(Enhanced Chaos Control,ECC)方法,在逼近最佳设计点时,利用两点自适应非线性逼近的TANA2函数拟合强非线性的功能函数,减少了可靠度分析中功能函数的调用次数,有效提高了算法的效率及稳定性。还对不同非线性程度的功能函数进行了可靠度求解以及优化的算例验证。     

基于神经网络和证据理论的火箭发动机故障诊断

针对运载火箭动力系统故障的复杂特性和故障模式的不确定性,提出了基于神经网络和证据理论的火箭发动机故障诊断。首先以火箭视加速度和角速度作为网络输入,故障类型矩阵作为网络输出,通过BP神经网络和RBF(径向基函数)神经网络进行故障诊断;之后通过D-S证据理论融合神经网络结果;最后通过滚动时域估计方法对火箭飞行状态特征量估计。仿真结果表明诊断准确率达到99%以上,表明提出的方法对于火箭发动机故障诊断具有较高的准确性和实用性。