基于雷达组网的抗无人机新技术研究

介绍了无人机的概念和基本特性;主要讨论了雷达组网和数据融合的基本原理及其如何实现对敌无人机等弱小目标的检测与跟踪,在此基础上引入了检测跟踪的新方法,有效弥补了单机雷达的不足,便于防空决策的后续处理.     

新能源接入配电网经济性与可靠性优化研究

为寻求新能源配电网的可靠性和经济性最优,实现新能源电源的优化配置,本文提出将可靠性和经济性同时作为两个优化目标,运用自适应粒子群优化法,对新能源电源进行多目标优化配置。以IEEE-RBTS Bus 6主馈线F4为例,通过系统仿真找到新能源配电系统可靠性与经济较均衡的Pareto最优解集,可根据决策者的偏好选择最优方案。本文的研究为新能源电力系统可靠性和经济评估提供了一个新的研究思路。     

深空站建设中PIM噪声的预防和控制

从目前测控设备上存在的PIM噪声现象及处理过程出发,从理论上分析了PIM噪声产生的可能原因,提出了PIM噪声预防和控制的一般原则,并对我国深空站建设过程中对PIM噪声的预防和控制提出了要求。     

全复材机翼桁条的结构布局和尺寸对刚度的影响分析

利用薄壁结构力学剖面计算的理论,通过计算获得全复合材料机翼的扭转和弯曲刚度及刚心位置,并进一步研究了桁条的结构布局对机翼整体结构刚度的影响。结果表明:机翼的剖面刚度随桁条的尺寸和分布的变化而改变,桁条最佳间距为130~150mm。该内容的研究为复合材料飞机机翼结构设计和气动弹性分析提供了重要依据。     

一种数字电离层测高仪系统中O波与X波的分离方法

电离层测高仪系统中,O波与X波的分离非常重要.本文提出一种新的O波与X波分离的实现方法,根据电离层回波的极化特性,通过在接收电路上采用数字方法合成圆极化波的方式,实现了对O波与X波的有效分离.与现有DPS-4测高仪系统采用模拟域电信号合成圆极化波的方法相比,本文方法通过在数字下变频处理过程中引入±90°相移,消除了在模拟域电信号合成方法中相移器的带宽限制和非线性问题.另外,该方法在实现发射和接收信号的极化状态转换时不需要连续切换多个模拟开关,从而提高了整个系统的稳定性.      

基于边频相对能量和的柱塞泵磨损状态识别

摩擦磨损是飞机柱塞泵典型的渐进性故障,因磨损量难以直接测量,通常采用振动信号进行间接测量.磨损引起的振动信号故障特征微弱,对磨损状态进行准确地识别比较困难.针对上述问题,提出了基于谐波分量边频相对能量和的磨损状态识别方法,该方法对壳体振动信号进行Hilbert包络解调消除高频周期干扰,得到清晰的谐波分量,在各谐波分量的特定边频区间内计算最大能量与平均能量的比值并求和,将该值作为新的特征量来表征柱塞泵的不同磨损状态,利用网格法对边频区间范围寻优.结果表明,边频相对能量和相比传统的特征频率能量对磨损状态的区分度更高,适于磨损状态识别.      

《航空工程进展》征稿简则

<正>《航空工程进展》是由工业和信息化部主管,由中国航空学会和西北工业大学联合主办的中文学术期刊,面向国内外公开发行。办刊宗旨是反映我国航空科技与工程领域的最新成果,沟通国内外学术交流渠道,促进航空科学理论和实践的发展及其在国民经济各部门中的移植和应用,为我国的现代化建设服务。主要读者对象为从事航空工程领域的研究技术人员、高等院校师生和其它行业的研究技术人员等。征稿范围     

金属材料微裂纹取向与超声波和频非线性效应

针对非线性超声无损检测金属材料微裂纹取向角度的问题,开展了微裂纹取向与超声波的和频非线性效应研究,建立了超声和频非线性特征系数与微裂纹取向角度的关系模型。理论和有限元仿真实验结果表明,随着微裂纹取向角度的逐渐增大,超声和频非线性特征系数与微裂纹取向角度之间呈现明显的正相关趋势,而且相比二次非线性特征系数,和频非线性特征系数对微裂纹取向检测更为敏感。同时,从超声波平均能流密度（即声强）的角度出发,计算可知和频分量声强会随着微裂纹取向角度的增大而增大,而二次谐波声强基本不会发生变化,同时和频分量声强占比相比于二次谐波声强占比也得到了明显提高。超声波声强计算结果与仿真计算结果趋势基本一致,证明了理论模型的正确性。通过实验验证了模型的有效性,为金属材料微裂纹取向的检测提供了一种有效的手段。      

壁压法用于高速风洞洞壁干扰修正

本文介绍用壁压信息法对高速风洞模型试验进行洞壁干扰修正的方法。这种方法使用风洞壁附近壁压分布测量数据和模型受力数据进行洞壁干扰修正计算,不涉及风洞壁的通气特性,可用于各种通气壁或实壁高速风洞。用本法计算了各种模型在多种风洞试验段(实壁、柔壁、孔壁、缝壁)中的数百种试验状态。试验马赫数范围是0.5到0.9,试验雷诺数范围是2×10~6～1×10~7。计算结果和国外最新修正方法及无洞壁干扰N-S方程计算结果进行了比较,证实了本文方法的正确性和实用性。     

基于ML背景参数估计的CDKF-CPHD多目标跟踪算法

针对低信杂比环境下的多机动目标跟踪问题,提出了一种基于极大似然(ML)背景参数估计的中心差分卡尔曼-势概率假设密度滤波(BE-CDKF-CPHD)算法。算法采用ML法实时估计重尾分布模型参数,计算检测概率和虚警概率。运用极大似然-恒虚警(MLCFAR)算法对信号进行处理,提取有效量测值,将幅值似然函数与势概率假设密度滤波器(CPHD)中的目标位置似然函数相结合,通过中心差分法递归更新得到后验均值与协方差,达到对多机动目标进行跟踪的目的。仿真结果表明,在低信杂比环境中,所提算法提高了跟踪精度与目标数目估计准确度。