湿热环境下复合材料层合板本构模型研究及其应用

近年来复合材料被广泛地应用于航空航天等工程领域。在实际的使用中,复合材料在不同的湿热环境下其力学性能会发生显著变化,针对这一问题,国内外已有大量的试验研究,而对湿热环境下复合材料的本构模型理论的研究则较少。在经典层合板理论基础上引入湿热膨胀系数的概念,通过定义一个无量纲的温度,建立材料弹性常数与湿热参数之间的函数关系,推导出复合材料单层板在湿热力耦合作用下的本构关系,同时加入三维Hashin失效判定准则对层合板的损伤演化及失效模式进行模拟。结果表明:该模型较好地预测了复合材料层合板在不同湿热环境下的弹性响应,为分析实际工程中复合材料结构模型在湿热环境下的力学行为提供了重要参考。     

LRU可靠性评估仿真模型及实例分析

目前,有关航空维修中出现的高故障率现场可更换单元(LRU)的可靠性评估和LRU 故障组件定位等方面的研究仍鲜有报道,为此设计一种适用于LRU“更换维修暠策略的可靠性评估仿真模型,详细介绍模型中各个功能模块的设计原理和实现方法、步骤,并以某型军用飞机液压系统中常见的高故障率LRU 为例,对模型进行应用分析。结果表明:该仿真模型在LRU 可靠性评估中具有可行性和普遍适用性。     

增广误差模型算法在目标跟踪中的应用

针对目标机动运行过程中,滤波模型与机动状态模型失配的问题,提出了一种新的增广状态误差滤波模型。不同于现有增广方案,该模型从模型失配所致状态滤波误差的角度出发,将状态估计误差增广为一状态量,通过滤波估计后用其校正原状态量。算法分析表明,该增广滤波模型具有自适应调节多重渐消因子的等效特性,增强了对目标的跟踪能力。基于该增广状态误差滤波模型,给出了滤波算法设计并进行了仿真实验。实验结果表明,基于该模型的滤波算法在对机动目标进行跟踪时具有更强的鲁棒性。     

基于CDKF的快速协方差交叉融合跟踪算法研究

随着目标抗干扰能力的增强,单一寻的制导方式很难完成对目标的稳定跟踪和精确打击,需采用多种探测器作为传感器,提供多种观测数据以实现对目标的稳定跟踪和精确打击。建立了适当的目标运动模型和观测模型,利用中心差分卡尔曼滤波（CDKF）变换处理模型的非线性问题,避免了求解复杂的雅克比矩阵。对于分布式多传感器融合,传统的方法多采用协方差交叉（CI）融合方法,但是这类方法需要寻优求解。而快速协方差交叉（FCI）则不需要进行寻优过程,且计算量小。在此基础上,提出了用于多传感器目标跟踪的CDKF-FCI融合算法。最后,对算法进行了仿真分析,并进一步验证了提出算法的有效性。     

碳纤维加筋板的超声相控阵C扫描检测可靠性研究

碳纤维加筋板结构在现代航空器中被大量应用,超声波相控阵C扫描技术是这类结构在役环境下的有效检测手段之一,被广泛应用。对于同一个损伤,在实际检测中会出现从不同的方向检测结果不一致的现象;这种现象在传统单点超声波C扫描检测中是不会发生的。本文从试验件表面曲率、缺陷特性等方面对这种不一致性进行了分析和探讨,并给出了避免这一类不确定性发生的建议。     

直升机惯性传感器结构的模态优化

提出了一种基于迭代抽样和径向基插值的自适应代理模型方法。这种自适应方法以减少仿真计算数量和提高代理模型自适应能力为目的,使用多岛遗传算法选择新增样本点并使新增样本点位于设计空间的稀疏区域,使得所有的样本点均匀分布于设计空间。标准误差用来判断代理模型的精度大小以决定是否对代理模型进行更新。这种自适应代理模型结合多岛遗传算法对直升机的惯性传感器结构模态进行优化。用拉丁超立方抽样方法选择10个样本点构建初始的代理模型,自适应代理模型的计算结果表明2%的误差条件下需要额外增加7个样本点。优化结果表明不同的权重系数对最优模态特性的影响很大,惯性传感器结构的一至六阶模态值更加远离直升机的激励频率。     

面向快速响应产品的星上目标定位及识别方法

针对遥感卫星星上目标的定位及识别,本文面向快速响应应用需求,首先对星上目标定位及识别工作模式进行研究,总结出狭义和广义两种模式,其次重点对像方-物方坐标双向定位算法进行梳理,并针对典型地物目标星上自动识别算法提出研究思路,最后给出算法的应用方法流程。本文研究为快速响应产品星上智能处理提供方法参考。     

基于五阶自由曲面垂轴偏移的空间相机变焦方法

变焦光学系统在空间探测领域中有着重要的应用需求,提出了一种基于五阶自由曲面垂轴偏移的变焦方法,实现了具有两倍变焦能力的光学系统模型。分析了五阶自由曲面透镜的变焦原理和像差模型,采用两组五阶自由曲面透镜设计并搭建了伽利略望远系统,通过控制五阶自由曲面透镜的垂轴偏移量,来改变透镜的光焦度。仿真结果分析表明：该方法的变焦曲线具有单调性,且垂轴偏移量在8mm 以内。与传统变焦方法相比,该变焦方法的特点是结构紧凑、变焦连续、控制方法简单,避免了大幅轴向变焦运动,对于可见光、红外空间光学相机轻小型化具有重要的应用价值。     

月/火着陆制导方法与考虑不确定性的研究进展

上世纪六七十年代和21世纪后的两轮月/火探测热潮产出了丰硕成果,以Artemis计划、探月工程四期和火星采样返回为代表的新一批任务已拉开帷幕,站在这一特殊历史节点,对月/火着陆制导技术进行综述。首先,阐述了月/火着陆的物理过程,指出了未来复杂探测任务对制导技术的挑战。随后,鉴于轨迹优化这一技术分支近年取得的广泛发展,讨论了其与制导的联系。然后,回顾了月/火探测工程任务的技术遗产,包括多项式制导、动力显式制导、Apollo进入制导、预测校正制导以及凸规划制导。鉴于动力学与环境不确定性的挑战日益突出,讨论了来自人工智能、先进优化与控制等领域的潜在理论工具,能够为制导技术的发展提供新动力。最后,面向随时随地、高精度、高可靠、高自主着陆的制导技术发展需求,总结了后续研究方向。     

基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。