光学测距传感器的工程计算

由于光学测距传感器能够有效地避开敌方电磁干扰并对目标距离进行测量,因而在现代飞机上仍然得到了广泛应用.本文从光学测距传感器的工作原理及其测距的工程实现方法入手,给出了一种通过数据融合的方法对目标距离信号的采集方式进行改进的方法.改进后的方法其实际测距曲线更接近于原理曲线,与传统的折线逼近法相比,有效地减小了测距信号的误差.由于测距信号精度的提高,航空武器系统的命中精度也得到了提高,使得飞机的作战效能得以提高.     

一种改进的三角形星图识别方法

首先提出在直角坐标系下将天球球面均匀地分成486个分区的方法——"内接正方体法",实现导航星的快速检索。然后按照星对角距的大小升序排列,直接存储星对角距,并通过设置星对角距状态标识,完成星对角距的快速匹配搜索。最后,引入验证识别环节有效地解决观测三角形与匹配的导航三角形产生的冗余问题。仿真实验表明,改进的三角形星图识别方法对星点位置噪声和星等(亮度)噪声均具有较强的抗干扰能力,且在识别时间和存储空间的需求方面均比传统的三角形算法也具有较大的优势。     

测量围护结构含水率的同面散射场式电容传感器设计

目前常用的测量含水率的方法有微波法、红外线法和电容法.由于基于电容法的传感器具有分辨力高、响应速度快、体积小、结构简单等优点,被广泛应用.针对围护结构含水率测试深度的要求和测试特点,本文通过仿真和实验,对同面电容传感器探头的结构尺寸进行了优化设计,并采取了保护电极以提高其抗干扰能力;运用改进的充放电电容检测电路,设计出一种测量围护结构含水率的新型同面散射场式电容传感器,该传感器具有宽范围的测试深度和较高的测试灵敏度.     

应变速率和温度对NiAl-30Cr-4Mo 共晶合金拉伸性能的影响

研究了温度和应变速率对NiAl-30Cr-4Mo共晶合金的拉伸性能的影响.研究结果表明在同一应变速率(1.67×10-4/s)下,随着温度的升高,材料的塑性增加;在韧脆转变温度(BDTT)923 K以上,随着应变速率的降低,合金的拉伸断口韧窝密集程度增大,合金塑性断裂的趋势越明显,且屈服强度随应变速率的降低而下降.     

基于虚拟测量技术的模块化测量系统研制

机械产品的尺寸公差和形位公差是重要的质量检测指标,合格与否将直接影响产品功能。根据筒类工件的结构特点,搭建了基于虚拟测量技术的模块化测量系统,系统基于LabVIEW仪器平台开发主控制程序搭建外围硬件,解决了测量定位、传感器的选型、系统集成、测量程序开发等关键技术,实现了对尺寸公差与形位公差的同机检测。实验结果表明,系统检测精度达到99.80%,测量误差低于0.043mm,检测效率提高近3倍。     

涡轮导向叶片综合冷却效率实验研究

为了研究流动参数对涡轮导向叶片综合冷却效率的影响,采用红外热像仪对叶片表面的温度分布进行了测量,得到了叶片的综合冷却效率随流量比、温比、主流进口雷诺数和湍流度的变化规律。实验过程中,次流与主流的流量比分别为0.15,0.18,0.20,0.22和0.24;主次流温比分别为1.4,1.7,1.93和2.2;主流进口雷诺数分别为1.0×10~5,1.1×10~5,1.2×10~5,1.3×10~5和1.4×10~5;主流进口湍流度分别为0.506%,8.156%,14.92%。结果表明,综合冷却效率在前缘处最低,沿流向逐渐升高;增大流量比会显著提高叶片的综合冷却效率,在温比为1.93时,流量比由0.15增大至0.24,综合冷却效率平均增加29.3%;温比和主流进口湍流度的增大均不利于综合冷却效率的提升,流量比为0.20时,温比由1.4增大至2.2,综合冷却效率平均下降46.5%,湍流度由0.506%增大至14.92%,综合冷却效率平均降低15.5%;主流进口雷诺数对叶片综合冷却效率的影响很小。     

惯组中光纤陀螺温度漂移的二维插值建模研究

光纤陀螺对温度较为敏感,输出受温度及温度变化率影响严重,在实际工作中需要对温度漂移误差进行建模补偿。传统多项式拟合方法如最小二乘法,无法很好地满足精度要求。因此,首先对光纤陀螺工作原理与温度漂移误差产生原理进行分析,得出光纤陀螺温度漂移误差特性。利用传统多项式模型对不同温度下启动的光纤陀螺进行建模补偿,得到补偿后的精度并不理想。利用新的二维插值模型对上述试验重新进行建模补偿,结果表明二维插值模型明显优于多项式模型,光纤陀螺的零偏稳定性由补偿前的0.0153(°)/h提高到0.0051(°)/h,有利于工程上应用。     

一种便携式多通道精密测温仪

介绍了利用数字式温度传感器 DS1 6 2 4构成的多路温度测量仪器。它具有线路简单 ,测量精度高的优点 (在 - 5 5～ 1 2 5°C内 ,精度优于 0 .0 5°C) ;带有计算机接口 ,能够实现长时间连续测量。     

星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。     

基于混合卡尔曼滤波器组故障传感器定位方法

为了在发动机性能蜕化与传感器故障并存的情况下实现故障传感器的定位与部件蜕化情况的估计,并实现故障诊断基准数据的修正,构建了1种包含了机载模型与线性卡尔曼滤波器的组合结构混合卡尔曼滤波器组。该卡尔曼滤波器组能够在之前所描述的故障/蜕化耦合情况下定位故障传感器,并得到较为准确的部件蜕化估计结果。为了验证了混合卡尔曼滤波器组的有效性,进行了相关仿真。仿真结果表明:混合卡尔曼滤波器组能够在发动机动态过程中遭遇传感器故障与部件蜕化并存的情况下完成故障定位与蜕化估计。