基于偏振光的导航定姿自适应滤波算法

针对小型无人机三维空间内姿态解算问题,基于惯性测量单元与偏振光传感器组成的航姿参考系统,提出了一种自适应滤波姿态估计算法。在常规互补滤波算法基础上,为解决实际飞行过程中存在的运动加速度干扰以及天空中水汽分布异常等问题,建立了相应的自适应调节框架结构。实验结果表明:提出的算法能有效抑制外界干扰因素对姿态解算精度的影响,提高了偏振光组合导航系统的稳定性与可靠性,增强了系统对外界复杂因素的抗干扰能力。     

高分三号卫星中央单元多分区引导的设计与验证

针对某遥感卫星静态随机存取存储器(SRAM)芯片故障导致中央单元(CTU)主机无法启动的问题,高分三号(GF-3)卫星数管CTU软件设计了一种静态随机存取存储器(SRAM)芯片故障模式下的多分区引导方法。通过在可编程只读存储器(PROM)中增加一个应急故障处理软件分区,在SRAM芯片部分故障情况下,CTU软件能够从正常CTU软件分区跳转到应急故障处理软件分区,并引导CTU软件进入应急故障处理模式。在该模式下执行SRAM芯片故障检测和正常CTU软件在轨注入,使CTU使用SRAM芯片无故障区域运行正常CTU软件。在GF-3卫星中,对该方法进行了软件实现和验证,结果表明:此方法可在中央处理单元SRAM芯片部分故障情况下,提供一种挽救方案,从而避免采取单一的切换备机处理措施导致CTU主机彻底不能使用的问题,提高了数管分系统的可靠性。     

柱状橡胶减振器非线性建模技术研究

针对柱状橡胶减振器在大量级冲击条件下,基于线弹性理论假设带来仿真误差较大的问题,提出了一种利用非线性弹簧阻尼单元的建模方法,给出了该方法的推导过程及冲击刚度曲线的获取方法。通过冲击试验验证了该方法具有很高的计算精度,为减振器的非线性建模技术深入研究奠定了重要基础。     

高效确定重叠网格对应关系的距离减缩法及其应用

提出了“距离减缩法”,可以通过搜索有限几个数目很少的点来寻找到目标单元,从而可以快速确定重叠网格之间的对应关系,应用于重叠网格洞点识别与插值单元寻址两个方面,并且还可以结合Inverse Map方法高效建立网格之间的映射关系。该方法将三维搜索化为准一维搜索,大幅度提高搜索效率,且算法通用性强、易于实现。应用表明：利用该方法可以迅速识别洞点,与等参变换结合可以有方向地快速锁定插值单元,找点效率高,适用于计算流体力学(CFD)三维非定常计算中有相对运动的重叠网格系统在每一个时间站位都需要重新进行洞点识别与插值单元寻址的计算,可以有效节省计算时间,具有工程实用价值。     

基于DSP捕获单元和复合滤波的航空发动机转速测量

主要阐述了基于DSP捕获单元和复合滤波算法的航空发动机转速测量方法。首先介绍了DSP捕获单元（CAPTURE UNIT）的原理和在转速测量中的应用方法,针对航空发动机的转速测量中电磁环境的特点和抗电磁干扰的需要,提出了在这种恶劣电磁环境下能克服噪声和随机脉冲干扰的复合滤波算法。以TMS320 2000系列DSP和某航空发动机的转速测量为例,描述了转速测量方法的软硬件设计和功能实现,方法具有精度高、速度快、抗电磁干扰能力强的特点,有较强的实用性。     

基于非协调单元的液体火箭发动机推力室热结构分析

用巴兹公式和发动机的热力计算数据,得到了推力室内的燃气壁面对流传热系数和燃气温度的分布,并用有限单元法计算了推力室的温度场.在温度场计算基础上,采用Wilson非协调单元,对推力室的应力场进行了计算,其中位移函数采用二阶形式,将计算精度提高到二阶.结果表明:相比常规单元,Wilson非协调单元在计算结构比较复杂,温度梯度比较大的结构时,精度比较高,结果合理.      

斯宾纳自动化与机器人系统

德国斯宾纳机床制造有限公司多年来一直致力于机床加工过程的自动化,除提供标准机床外,还可按照用户的要求提供覆盖不同产品、由不同机床组成、可实现不同加工过程的成套生产线、车铣加工交钥匙工程,以及配有自动上下料装置或机器人的柔性加工单元.     

六棱柱单元可展天线结构设计

提出了一个利用伸缩杆驱动的六棱柱展开单元，该单元可动机构数较少，展开可靠度高，结构刚度好，具有广泛的应用前景。利用伸缩杆六棱柱单元，文中设计了一大型构架式切割抛物面天线，并简要介绍了天线的可展节点细部设计，该天线的形面精度较高，质量轻，造价低。     

基于无陀螺微惯性测量单元的惯性恒星罗盘

为满足微纳航天器对姿态确定系统的体积、重量、功耗、精度等严格要求,提出用无陀螺微惯性测量单元(GFMIMU,Gyroscope-Free Micro Inertial Measurement Unit)和星敏感器组成惯性恒星罗盘(ISC,Inertial Stellar Compass)的姿态确定方案.根据无陀螺的测量原理建立了ISC的状态方程,将星敏感器的姿态测量信息作为观测量,修正GFMIMU长时间工作误差的积累.利用卡尔曼滤波器对ISC的定姿误差进行估计,并采用可观测性分析理论证明滤波器的滤波稳定性.最后,对ISC进行了系统仿真,仿真结果证明ISC可以满足微纳航天器的使用要求.      

基于神经网络的车辆强制换道预测模型

针对高速公路上车辆行驶速度快,换道行为危险程度高的问题,聚焦于不可避免、发生频繁、一旦发生事故后果严重的强制换道行为,改进基于门控循环单元(GRU)的换道模型,对强制换道行为进行分析与预测。为保证模型的有效性,选取下一代仿真技术(NGSIM)数据作为模型的训练集与检测集,使用侧向加速度将车辆侧向摆动数据有效删除并得到强制换道的最迟换道点,进而实现车辆位置与换道决策的预测。实验结果证明,所提模型能够以96.01%的准确率判定车辆在最迟换道点的强制换道行为,相较于LSTM模型准确率提升了3.67%,同时相较于朴素贝叶斯网络准确率提高了7.31%。