无人机可靠性评估方法研究

针对无人机系统可靠性的统计特性,分析了二项分布系统和分布单元可靠性参数评估方法,并成功应用到某型无人机系统可靠性测试中。该方法对其他类型的装备可靠性评估具有一定借鉴意义。     

基于广播星历的北斗绝对位置基准建立与精度分析

军事反恐、远洋或偏远地区等区域由于条件受控或受限，无法快速自建基准站网框架，因此难以获取高精度的全球绝对位置基准。基于此，提出了利用广播星历中获取的开普勒轨道参数和钟差参数，联合伪距和载波观测值，对单站多天观测文件和导航文件进行静态序贯最小二乘解算，使其定位精度收敛，进而为该区域提供一个低成本的绝对位置基准。多天连续试验结果表明：1）在静态环境下，BDS广播星历单天解的平面和高程定位精度分别为30.0cm和20.0cm，若延长观测时长至7天左右，可获得收敛解，其平面和高程方向平均精度分别达到9.5cm和14.3cm；2）用超快速星历代替广播星历，则BDS单天解平面和高程精度分别为24.3cm和37.3cm，与广播星历结果相差不大；3）对比BDS和GPS定位结果发现，BDS与GPS定位精度结果基本相当，GPS/BDS组合可显著提升定位精度和稳定性。     

地基激光器发射微卫星的方案设计与弹道优化计算

1引言随着高功率激光技术的发展,用地基激光器发射近地轨道卫星将成为可能。上世纪90年代初Hum-bleW E和Pierson B L提出用一台地基300 MW的CO2激光器把初始质量为1 900 kg的飞行器发射到近地轨道[1]。飞行器的弹道在初始段有一向后运动的“后摆”段。这种弹道可以充分利用激光     

序列二次规划法解最优控制问题

在控制参数化的基础上结合序列二次规划算法，提出了一个数值解最优控制问题算法，求解了两个最优轨迹问题（某低速运动气垫船的控制问题，某国产运输机在风切变贯穿着陆中的运动控制问题），计算结果表明，该方法是求解受约束最优控制问题，其中包括奇异控制问题的有效手段。     

S06钢疲劳性能及其概率特性

采用高频疲劳试验方法对新型高强度沉淀硬化马氏体不锈钢S06钢中长寿命疲劳性能进行了测量,结果发现:随着应力水平降低,疲劳裂纹趋向于从试样内部萌生,裂纹内部萌生的试样寿命高于表面萌生的试样寿命,二者分散性很大.为了对S06钢长寿命疲劳数据概率特性进行正确的评估,主要对内部萌生机制下的数据进行了研究:利用定时截尾数据的极大似然估计方法和定时截尾数据的柯尔莫哥洛夫检验方法对长寿命区一定应力水平下的疲劳寿命概率分布情况进行了研究,结果表明疲劳寿命服从对数正态分布;采用考虑越出数据的极大似然方法对S06钢应力寿命数据进行拟合,建立了P-S-N曲线模型;利用P-S-N曲线对S06钢长寿命区疲劳强度概率分布进行了讨论.     

实时弹载计算机软件动态测试平台

为实现某弹载计算机嵌入式软件的动态测试，组建了一个基于PXI的强实时软件测试平台。通过接口测试平台软件对时序的精确控制和多模块同步协调，能较真实地仿真该软件的运行环境。向测试平台注入测试用例。可以对该软件进行动态测试。测试结果表明，本测试平台具有较强的实时性，使用效果良好。     

月面着陆动力下降段最优轨迹序列凸优化方法

针对月面着陆器动力下降制导过程中,时变惯性加速度和重力加速度难以估计与补偿等问题,提出一种基于序列凸优化的在线制导算法。在考虑月面曲率及月球自转的着陆器动力学建模基础上,首先对模型及约束条件进行凸化,得到一个二阶锥规划(SOCP)问题;然后对经典序列凸优化进行了改进,对时变加速度剖面予以实时估计和补偿,提升了现有优化算法的性能,使着陆器在尽可能节约燃料的前提下实现高精度着陆。仿真结果表明,与经典的显式制导律相比,所提出的算法在动力下降段燃料消耗更少。由多种位置偏差下的打靶分析结果可知,所提出的算法均能满足性能指标要求;即使起始位置存在±2500 m的较大波动时,仍能以高精度的速度、位置完成动力下降制导。     

基于序列二次规划算法的发动机性能寻优控制

提出用非线性序列二次规划(SQP,Sequen tial Q uadratic P rogramm ing)算法解决发动机性能寻优控制问题。分析了线性规划(LP,L inear P rogramm ing)算法用于发动机性能寻优的固有缺陷以及SQP算法的优点。给出了SQP算法与LP算法用于最大推力模式和最小油耗模式仿真结果对比曲线。数字仿真实验的结果表明,SQP算法具有比LP算法更好的优化效果,在工程实际中有很大的应用潜力。     

非线性热传导逆问题的表面热流辨识方法

当材料的热物性参数随温度变化时,其内部的热传导方程是一非线性偏微分方程,对应的热传导逆问题称为非线性热传导逆问题。本文建立了非线性热传导逆问题的两种表面热流辨识方法:顺序函数法和共轭梯度法,介绍了这两种辨识方法的基本思想和具体算法推导,并针对典型算例进行了仿真辨识,结果表明:两种辨识方法虽然在算法构造、计算效率方面存在一定的差异,但都能给出较好的辨识结果,并且算法受测量噪声的影响较小,具有较好的鲁棒性。     

基于单因素SVM的航空兵空运转场飞行架次需求预测研究

航空兵部队成建制空运转场飞行架次需求预测,对机关、航空兵部队拟定空运计划、进行空运准备等都具有重要的意义。运用序列后向选择方法(SBS)对影响飞行架次的特征因素进行逐层淘汰,利用支持向量机(SVM)理论建立单因素非线性回归模型,进而对飞行架次进行预测。预测结果表明:同多因素SVM预测模型相比,单因素SVM预测模型虽在预测精度上没有显著提高,但其减少了预测的前期工作量,方便了机关和部队的使用,实现了飞行架次预测的实时性要求。