电子扫描压力测量系统的特点与应用

本文叙述了电子扫描压力测量系统的主要特点及其在风洞中的应用。对如何发挥该系统的优良性能,保证所测信息的精确性作了研究,并对有关问题提出看法,以便共同探讨。     

环视SAR成像处理中的几何失真校正算法

环视合成孔径雷达(SAR)图像用于导弹精确来制导中的景象匹配处理,需要满足几何精度的要求.校正由雷达平台不规则运动和天线圆周扫描导致的图像几何失真,是环视SAR成像处理中的关键步骤.文中在利用线性距离多普勒算法生成子图像的前提下,提出了一种基于像源与像点映射关系的距离多普勒域图像几何失真校正算法.该算法无需复杂的坐标系转换计算,实现了360°范围内任意波束指向上SAR子图像几何失真校正.地面点目标仿真和实测教据成像结果证明了该算法的有效性.     

考虑禁飞区规避的空天飞行器分段预测校正再入制导方法

针对空天飞行器再入制导问题,提出一种考虑禁飞区规避的分段预测校正制导方法.在再入段前期采用剩余航程作为目标函数,后期引入预测落点偏差作为目标函数进行制导指令求解,同时确定倾侧角幅值和符号,兼顾了计算效率与终端制导精度.在此基础上,对于再入过程中的禁飞区规避问题,把禁飞区分为两类,增加了通过倾侧角幅值修正策略实现侧向规避...     

一种短航程再入解析预测校正制导方法

针对载人探月飞船高速再入返回问题,提出了一种短航程低过载的再入解析预测校正制导方法。引入大升阻比航天器滑翔式再入的概念,通过设定再入过程中滑翔段轨迹形式,利用轨迹参数描述滑翔段轨迹,推导出预测航程的解析公式。为使终端误差满足要求,通过试位法校正轨迹参数,并换算得到倾侧角制导指令。在偏差条件下进行仿真,实现了飞船2100km任务航程下400~450s内以低于6.5g₀的过载再入,结果表明,所提制导方法具有较高的精度和较强的鲁棒性,为载人探月飞船应急快速返回提供了参考思路。      

多元校正一紫外吸收光度法同时测定苯酚、苯胺、对苯二酚

苯酚、苯胺和对苯二酚在紫外区具有吸收,但吸收光谱相互重叠而形成干扰,难以进行直接分析.本文采用化学计量学多元校正方法处理,建立相应的数学模型,进而用于未知溶液的浓度预报分析.该法还用于实际水样的分析,获得较好的定量分析结果.     

基于接触式压脚的机器人制孔垂直度优化研究

针对传统非接触式法向校正技术在弱刚性薄壁上的不足,在接触式压脚结构的基础上对传统法向校正方案进行了研究,提出一种仅适用于接触式压脚结构的两点校正算法,同时设计了一套基于激光跟踪仪的法向测量系统标定方法。针对弱刚性薄壁受到压脚单向压紧力产生回退对制孔位置精度的影响,提出一种工具中心点（Tool center point, TCP）变位补偿技术,该技术利用激光位移传感器监测壁板回退量,在法向校正前动态调整TCP位置,实现对壁板回退量的实时补偿。搭建试验平台并通过制孔试验验证了接触式法向校正技术与TCP变位补偿技术可有效保证孔的垂直度与孔位精度,实现孔垂直度误差小于0.25°,孔位偏差小于0.4 mm。     

考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模与评价方法

针对现有测试性增长模型忽略了测试性设计缺陷的修正延时过程,进而导致测试性增长模型（TGM）跟踪与预计精度低的问题,提出了一种考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模理论与方法。首先分析测试性设计缺陷识别与修正之间的延时机理,得到剩余测试性设计缺陷（TDL）具有先增后减的铃形变化趋势;在此基础上,分别以Gamma、Raleigh和Delay-S 3种曲线拟合剩余测试性设计缺陷（RTDL）变化趋势,研究建立基于以上3种曲线考虑修正延时的测试性增长模型;最后,以某机载稳定跟踪平台测试性增长试验数据验证测试性增长模型拟合、跟踪及预计效能。研究结果表明：基于该测试性增长试验数据,Gamma曲线可以精确地拟合剩余测试性设计缺陷变化规律,测试性增长模型跟踪和预计精度可达到10^-2数量级。     

某型飞机卫星校正功能失效故障分析

从某型先进战斗机惯导存在累积误差引入卫星校正入手,详细介绍了某型飞机卫星导航设备工作原理以及卫星校正相互系统交联关系。针对某型飞机在试飞中出现的卫星不校正功能失效故障,结合原理以及卫星校正交联关系,开展原因分析与排查方法研究,提出在修理中遇到故障时的基本分析思路,逐步排除了故障。     

类IXV飞行器初期再入制导与姿态控制方法研究

摘要： 针对类IXV飞行器无翼式升力体构型及采用RCS/尾襟翼组合控制特点,研究其初期再入段的高精度制导与姿态控制方法.设计带过程约束的数值预测 校正制导律以提高制导系统的鲁棒性及精确性;根据其执行机构配置特点,设计基于RCS的航向控制律及基于RCS/气动舵的纵、横向复合控制律,并采用鲁棒伺服LQR技术进行控制参数快速设计.通过蒙特卡洛打靶仿真来验证算法的精度及鲁棒性.     

基于室内无线模型的穿墙损耗校正

K-M（Keenan-Motley）模型将单墙固定损耗值相加来计算室内无线信号穿透多墙的总损耗值,存在较大误差。针对该问题选取多种室内场景分别进行连续波（Continuous Wave,CW）测试,对无线信号穿墙损耗的影响因素和变化规律进行分析,提出了一种基于人工神经网络的室内无线模型穿墙损耗校正方法,对预处理后的测试数据进行训练并建立预测模型。经验证该预测模型符合校正判别准则,在实际场景下具有良好的预测准确度。