一种手自一体石英挠性加速度计温控仪的设计

为满足惯性导航系统中石英挠性加速度计精确测试要求,设计了一种以模拟电路和功率放大为核心的高精度加速度计温度控制仪器,温控精度达到0.02℃.该温控仪除具有精密温度控制外,还具有手动模拟量测量、自动模拟量测量及多通道I/F输出测试于一体的特点.为满足多只加速度计测试一致性要求,采用单一温度受控的采样电阻方法,提高了石英挠性加速度计性能指标如4小时稳定性、模拟量长期重复性测试的准确性和稳定性.     

火箭垂直起飞段漂移变化的建模与分析

垂直起飞段是火箭靶场试验过程中最容易发生故障的时段之一,并且起飞段发生故障带来的后果往往是灾难性的。因此,分析运载火箭起飞段的运行情况,测量箭体起飞漂移和分析漂移量变化规律,对于航天工程具有极为重要的意义。在系统分析某一型号火箭起飞段漂移情况的基础上,建立了火箭垂直起飞段漂移模型．查明了箭体漂移量服从自回归模型AR(5),并采用D—W典型检验方法,对数学模型实际情况的吻合性进行了检验。大量实测数据计算结果证实,该箭体漂移的运动学模型是可靠的,很好地刻画了火箭在垂直起飞段漂移量的变化规律。     

80°／65°双三角翼滚转稳定特性预测研究

在FL-23风洞中开展了80°／65°双三角翼大迎角下的滚转特性研究．包括静态测力试验．动导数试验和自由滚转试验,通过静态测力试验及动导数试验获得了双三角翼模型在大迎角条件下的滚转力矩特性以及动导数特性,从而对双三角翼大迎角条件下的滚转运动特性进行了预测．最后通过自由摇滚试验对预测结果进行了验证。研究结果表明随着模型迎角的增加,双三角翼呈现不同的滚转运动形态,包括静态稳定、舣周期震荡、准极限环摇滚．通过静态气动力及动导数可以较准确地对模型的运动形态及对应的迎角范围进行预测。     

基于稀疏表示的双基地MIMO雷达多目标定位及幅相误差估计

 基于稀疏表示理论,提出一种新的双基地多输入多输出(MIMO)雷达收发角度及幅相误差估计算法。利用接收数据,分别构造发射和接收协方差矩阵,并以列向量化后的发射和接收协方差矩阵为量测信号建立2个一维稀疏线性模型,构造模型求解的 L₂-L₁ 混合范数优化目标函数,通过交替迭代寻优获得目标角度估计和幅相误差估计,最后给出了本文算法的收敛性分析。与现有算法相比,该算法充分利用了目标发射和接收空域的稀疏特性,且能够通过对噪声功率的预估计来抑制噪声。仿真结果表明:在低信噪比(SNR)条件下,本文算法仍能够得到较好的估计精度,且对幅相误差具有一定的稳健性。     

自发汗冷却材料的研究现状

对自发汗冷却材料的种类及特点进行了简介,综述了自发汗冷却材料的几种主要制备方法及其优缺点,详细阐述了自发汗冷却材料的研究现状、影响因素及其应用,并对其发展方向进行了讨论.     

考虑转台定位误差的快速自对准方法研究

提出了一种考虑转台定位误差情况下的捷联惯导快速两位置自对准方法.在传统解析粗对准方法的基础上,根据对准位置及旋转过程中的惯导相邻时刻输出信息小幅慢变的特点,通过引入中间坐标系,实现实际旋转角度的精确跟踪和导航误差的实时更新计算,同时对动态环境对导航误差的影响进行补偿,以提高导航误差的计算精度.建立等效漂移与导航误差之间的数学关系,基于等效漂移,辨识初始姿态角误差,并根据对准精度要求对辨识结果进行迭代修正.静、动态环境条件下的试验结果表明,该方法能够有效克服转台定位误差对惯导系统自对准的影响,计算速度及精度满足对准要求,具有一定的工程应用价值.     

基于故障观测器的无人机直接自修复控制

提出一种基于故障观测器的无人机直接自修复控制。首先,根据系统本身存在的故障,设计了一个非线性故障观测器对其进行观测。其次,设计了一个快速终端滑模面和直接自修复控制器,将指数函数和符号函数引入到新型滑模面里。同时引入了自适应技术,对不确定的故障估计其上界。最后,通过对无人机进行了相应的仿真数值验证得出所提方法的有效性。     

具有牵引失效自检测功能的高负载比微型拖曳机器人设计方法

针对微型机器人受体积制约而难以实现拖曳大负载的问题,设计了1种基于楔形刚毛阵列黏附脚掌原理,具有牵引失效自检测功能的微型拖曳机器人.该机器人采用轮式结构,通过执行机构对黏附脚掌的加载和脱附,将拖曳负载过程与机器人自身移动过程分开,使负载与机器人在平面上做尺蠖运动,实现微型机器人拖曳超过自身重量数百倍的负载.在此基础上,...     

一种基于语义分割的机场跑道检测算法

针对复杂电磁作战环境下无人机自主着陆应用场景,提出了一种基于图像语义分割的机场跑道检测算法,并设计构建了轻量高效的端到端跑道检测神经网络RunwayNet.在特征提取部分,使用空洞卷积对ShuffleNet V2进行改造,得到了输出特征图分辨率可调的主干网络,并利用自注意力机制设计了自注意力网络模块,使网络具备全局跑道...     

基于压缩感知的整体叶盘多模态振动叶尖定时信号重构方法

叶尖定时测量技术是近年来发展的一种非接触式旋转叶片振动监测方法,具有非入侵性的优点,但是该系统测得的振动信号通常是欠采样的。为了能够重构叶尖定时欠采样信号,本文根据压缩感知理论以及叶尖定时采样原理引入了叶尖同步振动信号稀疏模型以及叶尖振动信号重构方法。对整体叶盘有限元模型进行瞬态分析得到叶尖振动信号,使用优化的正交匹配追踪算法以及基追踪对欠采样信号进行重构并和传统方法进行对比。计算结果表明：在信噪比为30dB的噪声环境下,限制频域的正交匹配追踪算法(OMP-RFD)可以准确地识别出叶尖振动信号的主要频率成分。最后使用试验所获得的叶尖振动信号进行重构,验证了OMP-RFD算法有效性。综上可知：压缩感知方法可以很好地应用于叶尖定时测量装置中,能够使用较少传感器识别叶尖同步振动欠采样信号参数,有效提高噪声环境下识别高阶频率的成功率以及准确度。