卫星导航系统传感器故障识别

传感器是卫星导航系统中的重要部件,其故障的检测和识别对提高系统可靠性具有重要意义。给出了一种基于模糊逻辑的卫星导航系统传感器故障识别方法。首先采用T-S模糊模型描述卫星导航系统,然后应用全解耦奇偶方程的方法进行故障检测,并利用卡尔曼滤波器进行故障参数识别。仿真结果表明,针对导航系统中多个传感器同时发生故障的情况,此方法能有效检测故障,并能准确识别故障参数。     

镁基水反应金属燃料一次燃烧波特性研究

采用单幅火焰照相、Π形微热电偶等技术,研究了镁基水反应金属燃料一次燃烧火焰特性,得到了燃烧波温度分布曲线及各温度区厚度等参数.初步分析了燃料体系在燃烧表面附近的燃烧特征.结果显示,燃烧室压强为1.0 MPa时,燃面温度和气相火焰温度分别为556℃和1270 ℃;随着燃烧室压强的增大,镁基水反应金属燃料凝聚相反应区厚度增大,燃面温度升高,气相火焰温度升高,火焰明亮程度增强;气相火焰中包含着镁的异相反应,产物中含有大量的镁蒸气.     

二值卷积神经网络综述

二值卷积神经网络（BNN）占用存储空间小、计算效率高,然而由于网络前向的二值量化与反向梯度的不匹配问题,使其与同结构的全精度深度卷积神经网络（CNN）之间存在较大的性能差距,影响了其在资源受限平台上的部署。至今,研究者已提出了一系列网络设计与训练方法来降低卷积神经网络在二值化过程中的性能损失,以推动二值卷积神经网络在嵌入式便携设备发展中的应用。因此,本文对二值卷积神经网络进行综述,主要从提高网络表达能力与充分挖掘网络训练潜力两大方面,给出了当前二值卷积神经网络的发展脉络与研究现状。具体而言,提高网络表达能力分为二值化量化方法设计、结构设计两方面,充分挖掘网络训练潜力分为损失函数设计与训练策略两方面。最后,对二值卷积神经网络在不同任务与硬件平台的实验情况进行了总结和技术分析,并展望了未来研究中可能面临的挑战。     

复合翼eVTOL电池需求及对动力总成安全性的影响

动力电池是电动化飞行得以实现的重要组成部分,其技术层次和安全水准对电动垂直起降飞行器(Electric Vertical Take off and Landing aircraft,eVTOL)的商业化推广尤为重要。本文在典型飞行任务下,研究电池性能对eVTOL飞行器的运营性能、适航性能和安全性能的影响。利用开源软件SUAVE(Stanford University Aerospace Vehicle Environment,SUAVE)对复合翼eVTOL进行了整机与动力总成的建模,利用故障树分析(Fault Tree analysis,FTA)方法对动力总成进行了安全性分析。通过仿真,发现在现有电池技术水平下,电池的放电倍率约束是决定电池性能需求的关键限制条件,针对本文设计的eVTOL,372 Wh/kg是满足所有安全约束的最低能量密度,在使用过程中电池容量的衰退是设计者选择电池能量密度的重要参考指标。单独改善电池的可靠性对动力总成可靠性的提升是有限的,但电池性能的衰退将使电池成为动力总成失效的主要因素。通过FTA发现本文搭建的典型动力总成失效率为1.524×10^-7     

直升机热管理与红外辐射特性耦合分析方法

未来高性能直升机面临提高能量利用率和抑制红外辐射特性的重大挑战,迫切需要协同解决这两个问题,需要从整机层面探究热管理和红外辐射特性耦合机制,建立耦合分析方法。直升机红外辐射特性不仅受到旋翼下洗流场、前飞流场和环境等外部因素的影响,还受到各子系统部件的工作状态、机身表面的散热口布置和红外抑制器的设计等热管理优化方法的影响。因此,直升机热管理问题和红外抑制问题是强相互耦合,必须统筹考虑。从直升机整机系统的结构特点、系统工作原理和能量平衡关系出发,基于热/质流产生、收集传输、储存利用和传热关系,分析直升机整机系统框架和传热平衡关系,建立以系统部件为内部边界条件、外环境为外部边界条件的整机耦合传热模型;通过对内外部热量的统筹调控与管理,提出热管理优化方法,实现既保障各系统安全高效工作、又提高整机能量利用率,优化红外辐射性能的目的。该模型和方法能为直升机综合热管理的方案设计和红外抑制方法提供支撑。