惯性静电约束推力器放电过程数值模拟研究

为了研究惯性静电约束推力器(Inertial Electrostatic Confinement Thruster,IECT)的放电原理和工作机制,采用漂移-扩散流体模拟方法,基于圆柱形惯性静电约束推力器的结构,研究不同栅网线直径、栅网个数、推力器尺寸条件下等离子体放电情况和阴极电压、背景气压对推力器放电的影响。结果表明:在所研究条件下,保证阴极必要的几何透过率的同时,适当增加推力器栅网个数可以提高喷射离子密度,减小羽流发散角;随着阴极电压和背景气压的增大,推力器喷射的等离子体密度增大。但是,压强继续增大会达到临界值,等离子体被约束在推力器内部无法喷出,即喷射模式无法运行,故阴极电压与背景气压对IECT均有较大影响。     

航空发动机进口动态温度场测试耙设计

针对航空发动机进气动态温度场测试需求,提出了1种基于细丝热电偶直接测量的动态温度场测试方法。在国内首次采用浮动连接结构设计了1种发动机进口流场测试耙,并完成测试耙结构强度计算。利用细丝搭接的方法设计了1种小惯性热电偶,对偶丝静态标定结果显示,小惯性热电偶满足I级精度要求。该热电偶在某型发动机试验中应用的结果表明,其设计满足发动机测试要求。     

基于FPGA的惯性平台数字稳定回路设计实现

为了适应平台系统一体化、小型化设计要求,本文提出了以FPGA为核心的数字化平台稳定回路实现方案.在该方案中,对稳定回路的主要组成部分如滤波器、校正网络、PWM模块进行了数字化设计,并给出了相应的FPGA实现方案.FPGA将数字电路的设计软件化,同时具备硬件电路的高可靠性和软件算法的灵活性.实验结果表明,该电路可以达到较...     

微工程与惯性测量组件微型化发展研究

介绍了基于纳米技术的微工程领域的研究和发展情况,阐述了FPGA、ASIC、ASIS等典型集成逻辑器件设计技术和基于协同仿真、验证设计环境(CVE)进行虚拟样机设计开发的设计理念,介绍了MEMS的基础理论研究,总结了MEMS的技术特点和惯性测量组件微型化的发展趋势和优势.     

航空惯性稳定平台的框架刚度及模态分析

在航空惯性稳定平台的框架结构设计中,采用ANSYS有限元软件对其结构进行了刚度和模态分析,得到了大载荷作用下的应力、应变分布及模态特性,并根据分析结果对其结构进行了优化设计,以满足稳定平台的控制精度要求。分析结果表明,优化后的框架结构刚度得到了大幅的提高,同时其动态特性也得到了有效的改善。从而验证了在稳定平台设计中进行工程力学分析的必要性和合理性,为航空惯性稳定平台的设计提供理论依据     

导弹智能化对惯性技术发展需求

未来战争是智能化的战争,未来导弹的发展必然呈现智能化趋势。针对导弹智能化需要具备的智能感知、智能决策、智能控制、智能协同和智能突防等五方面特征,分析了惯性技术的作用和发展需求,颠覆性创新技术的不断涌现,也推动了新原理、新材料、新技术在惯性技术领域的应用。本文提出了需要突破的关键技术,包括惯导系统大数据应用技术、惯导系统容错及系统重构技术、智能协同导航系统的时空基准统一技术、以惯性系统为基础的信息集成技术等关键技术,并对适应未来网络协同作战的智能导弹导航控制需求提出了对策建议。     

空间三轴激光陀螺现状与展望

空间三轴激光陀螺作为激光陀螺技术集成创新的典型代表,已充分展现出优越的综合性能。为全面了解和掌握空间三轴激光陀螺技术发展现状,本文梳理了空间三轴激光陀螺原理与组成、主要特点、关键技术和研究历程,分析了国外主要研究机构、典型产品型谱及应用现状,从中可见空间三轴激光陀螺在国外已经非常成熟和广泛应用。针对国内发展现状和存在的差距,提出了后续发展建议,为我国激光陀螺技术发展及产业化提供了参考。     

高过载微惯性器件研究现状

微惯性器件是目前制导战术武器的核心元器件,具有成本低、体积小、寿命长等优点,但是其如何在火炮膛内、侵彻着靶等过程中存活甚至正常工作,一直是各军事大国科研院所发展精确打击制导武器的重要研究方向。查阅了相关国内外文献,然后详细评述了目前关于应用于高过载环境下的微机械陀螺与微机械加速度计研究现状,指出了目前高过载环境微惯性器件的发展趋势与各国的研究进程,为我国发展高过载微惯性器件提供了方向与指导。     

惯性仪表标定误差的补偿抑制技术综述

本文综述了惯导测试设备误差源、运动参数激励误差、误差传递方法,介绍了如何获取在惯性仪表坐标系下的精准运动参数激励,介绍了惯性仪表测试误差自动补偿、抑制方法。最后综述了惯性仪表测试误差的评估方法,阐述了惯性仪表测试标定技术的发展方向。     

基于点线特征融合的双目惯性SLAM算法

针对室内弱纹理场景下,基于点特征的SLAM算法难以追踪足够多的有效特征点,导致系统定位精度和鲁棒性较差,甚至完全失效的问题,提出一种基于点线特征并融合惯性测量单元(IMU)的双目视觉惯性SLAM算法。利用点线特征的互补优势来提高数据关联的准确性,同时引入IMU数据为视觉定位算法提供先验和尺度信息,通过联合最小化多残差函数得到更准确的相机位姿,并据此构建环境点线特征地图、稠密地图和导航地图。针对传统线特征提取算法在复杂场景下易检测到大量短线段和相似线段特征以及线段存在过分割等弊端,利用线段长度抑制、近线合并及断线拼接策略在FLD算法的基础上进行改进,以降低线特征的误匹配率,运行速度是LSD算法的2倍以上。通过对比多组公开数据集和真实弱纹理场景下得到的仿真实验结果可知,所提算法在保证定位精度的同时能够获得更为丰富的环境地图,具备较好的鲁棒性。