常规液体火箭发动机“三化”研究

在对国内外液体火箭发动机现状进行调查分析的基础上,研究我国民用航天常规液体火箭发动机开展"三化"工作的必要性与可行性,提出常规液体火箭发动机"三化"的基本方案,并对实施前景和实施现状进行介绍.     

麦克斯韦分子碰撞下的离子分布函数及其非相干散射谱的计算

采用麦克斯韦分子碰撞模型描述玻耳兹曼方程的碰撞项, 基于双麦克斯韦分布函数得到的输运方程包含了粘滞和热流的影响, 通过求解输运方程得到了离子漂移速度, 平行和垂直磁场的离子温度, 应力张量以及平行和垂直能量的热流矢量的表达式. 进而得到了麦克斯韦分子碰撞模型下离子分布函数的16矩近似. 利用非相干散射理论, 计算得到了非相干散射谱. 相对于简单的驰豫碰撞模型, 麦克斯韦分子碰撞模型能更准确地描述非麦克斯韦分布的电离层E 层的碰撞过程.      

基于等效损伤的冲击试验方法研究

为了解决经典冲击试验中因脉冲持续时间过长和加速度量级过高而难以在现有设备上模拟原始冲击波形的问题,应用等效损伤准则实现大脉宽经典冲击向窄脉宽冲击转化以及高量级经典波形冲击向冲击响应谱转化,并对两种转化过程中涉及的等效频率的选取、冲击响应谱关键参数的确定等技术问题进行深入剖析,给出各参数具体确定的原则和方法。文章所提解决方案可为特殊情形的经典冲击模拟的工程实施提供参考。     

一种用于高动态侦收的测控信号谱相关预分类方法

针对高动态侦收环境下测控信号的预分类问题,提出了一种对高动态环境不敏感的谱相关预分类方法。该方法对搜索波束输出数据进行频谱估计、谱相关检测和参数估计,可截获远距离、低信噪比的测控信号。对于近距离、高信噪比的测控信号,直接进行频域恒虚警检测、信号参数估计和谱相关比较处理。同时根据设定的过滤准则,剔除干扰信号,保留感兴趣的测控信号,并对其进行实时跟踪。仿真表明该方法在高动态条件下能够高概率地对测控信号进行预分类。     

基于统计置信度的湍流检测门限确定方法

机载气象雷达是检测飞行中湍流的重要设备,对于保障飞行的安全具有重大意义。它通过判断回波信号谱宽是否超过门限来检测湍流,关键在于检测门限的设定。将其看成一个统计问题进行解决,提出了利用统计学中置信度来设置门限的方法,根据湍流微粒的概率分布推导了置信度与检测门限的关系,并利用其进行检测门限设置。最后利用仿真的气象雷达回波信号进行了实验,实验结果表明提出的方法能够检测出实验中设置的湍流区域．验证了方法的有效性．     

多自由度非高斯随机振动控制

在振动试验台上进行多自由度(MDOF)随机振动激励时,传统的控制方法生成的驱动信号及试验台的响应信号都是高斯信号。但真实的振动干扰信号多是超高斯的;而相比于高斯激励,亚高斯激励可降低驱动信号的最大幅值。为实现多自由度亚高斯和超高斯振动控制,提出一种多自由度非高斯随机振动控制方法,该方法采用系统辨识解决系统耦合问题,而后通过选择特殊的相位生成非高斯伪随机驱动信号,再经过时域随机化得到真随机非高斯驱动信号。基于Hexapod平台的多自由度微振动试验台的亚高斯和超高斯实验表明,在试验台的响应功率谱(PSD)满足工程中常用的±3dB精度的同时,亚高斯驱动信号的最大幅值相比于高斯驱动信号的最大幅值降低了20%以上;超高斯响应信号的峭度与参考峭度的误差在0.2之内。实验结果验证了所提方法的有效性。     

时间谱方法中的高效GMRES算法

研究了时间谱方法求解周期性非定常流场的计算效率,并对时间谱方法应用于周期性非定常流动的隐式求解方法进行探讨。当采样点数增加或减缩频率增大时,时间谱方法对应的雅可比矩阵对角占优性质迅速恶化,导致很多传统的迭代方法失效。为了解决上述问题,论文采用带预处理的广义极小残差(GMRES)算法来提高雅可比系数矩阵的计算收敛性。使用时间谱方法对NACA0012翼型强迫振荡算例进行计算,并与时域差分方法的计算效率和精度进行对比。研究表明在保证计算精度的同时,时间谱方法普遍可将计算效率提高一个量级左右。对于跨声速周期性流动,广义极小残差算法不论是稳定性还是收敛性都优于对称SGS迭代算法。     

基于MESE的导弹仿真数据一致性验证

以某型空空导弹为对象,对该导弹模型的仿真可信度评估方法进行了研究,提出了基于最大熵谱估计法的导弹仿真数据一致性验证方法.模拟外场试验场景进行了全体系实战对抗仿真试验,并将试验数据作为仿真数据一致性验证的参考数据;对导弹仿真试验的随机动态数据平稳化预处理后,进行了基于最大熵谱估计法的导弹仿真随机动态数据一致性验证.结果表明,该导弹模型具有良好的动态一致性,所提方法可行、有效.     

多通道相关-自适应轴承故障诊断方法

提出了多通道相关-自适应共振解调(MCC-ARD)方法 ,该方法使用冗余信号源采集故障信息,并利用谱峭度(SK)优化经验模态分解(EMD)的分解效率,根据互相关系数更加合理地选择本征模态函数(IMF)分量完成重构,对重构IMF进行包络解调,实现对滚动轴承的故障诊断。通过对多通道相关-自适应共振解调方法的实测数据分析,结果表明:该方法不仅克服了单一信号源系统修正能力差的缺陷,而且相频谱辨识率为传统EMD结合谱峭度共振解调方法的2.7倍,对滚动轴承故障的诊断结果更加清晰、准确。     

基于Birge-Massart阈值降噪与EEMD及谱峭度的滚动轴承故障特征提取

针对传统共振解调方法易受噪声干扰导致故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于Birge-Massart策略的阈值降噪与集成经验模态分解(EEMD)和快速谱峭度算法相结合的滚动轴承故障特征提取方法。对原始故障信号进行EEMD并采用峭度准则筛选出含有故障信息的本征模态函数(IMF)分量;采用Birge-Massart策略和快速谱峭度对故障信号进行滤波降噪;对滤波后信号进行Hilbert包络解调,提取轴承故障特征。采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行特征提取,结果表明该方法可以有效提高故障信号信噪比,清晰准确地获取轴承内、外圈故障的频率特征。利用峭度因子准则筛选IMF分量能有效保留原始故障信号中的冲击特征,去除无关IMF分量的影响。