基于升速响应信息柔性转子系统的多阶多平面瞬态动平衡方法

利用升速响应信息进行柔性转子多阶、多平面瞬态动平衡方法研究.在提出柔性转子越过各阶临界转速时平衡校正量最优值算法的基础上,建立了以3次起车即可实现同时抑制多阶不平衡达到整体平衡的方法.通过所提出的平衡方法分别对双盘转子模型前2阶不平衡和三盘转子模型前3阶不平衡进行动平衡仿真研究,结果显示:该方法能在整体上有效控制转子系统的振幅波动,越过临界转速时的振幅减幅率普遍在80%左右,最低可达到60%以上.      

一种星光折射卫星自主导航系统方案设计

利用星光折射间接敏感地平的卫星自主导航方案具有导航精度高、自主性强的特点,是一种极具应用潜力的自主导航方案。在基于星光折射的自主导航方案中,折射星的准确识别与折射角的精确获取是实现高精度导航的基础。提出了一种基于双星敏感器,利用连续高度星图模拟与匹配技术实现高精度折射星识别和折射角获取的方法,并在此基础上设计了一种新颖的基于星光折射的卫星自主导航系统方案。同时,为了验证该方案的可行性,设计了相关的折射星仿真程序,以轨道高度为686km的对地观测卫星为例进行计算机仿真验证,结果表明在星敏感器精度为3″时,该导航系统平均位置误差约为145m,最大位置误差不超过400m。     

基于导波传播模型的MUSIC损伤识别算法

针对结构健康监测领域的损伤近场定位问题,提出了适用于复合材料结构损伤识别的近场二维多重信号分类（MUSIC）损伤识别算法。该损伤识别算法将导波传播模型引入近场二维MUSIC损伤识别模型,构造损伤散射信号与实验差信号的互相关矩阵,通过信号子空间与噪声子空间正交特性构造近场二维MUSIC空间谱。通过数值仿真和实验验证了所提出的损伤识别算法能够有效地识别复合材料结构损伤位置信息,具有很高的定位精度和分辨率。针对飞机垂直尾翼的加强筋结构对导波传播特性影响较大的问题,提出了分区域监测的损伤检测策略,并利用基于导波传播模型的二维MUSIC空间谱损伤识别算法成功地识别飞机垂直尾翼结构损伤,实现了复杂复合材料结构损伤识别的工程验证。     

基于压缩感知的叶端定时信号参数辨识方法

叶端定时技术作为一种非接触式测量手段,在实际应用中的主要问题之一是测量信号欠采样。压缩感知方法是解决信号欠采样问题的有效手段,但由于求解过程中引入了正则化项,在提高稀疏度时,降低了幅值重构精度,而转子叶片振动幅值参数的准确辨识对于叶片动应力重构具有重要意义。将叶片振动方程设计矩阵与压缩感知字典相结合,在不依赖先验信息的条件下对叶片振动参数进行辨识。首先,根据振动方程设计矩阵形式及关注的最大振动频率,构造压缩感知字典;其次,通过叶端定时信号稀疏表示中的非零元素所在位置,从压缩感知字典中提取对应原子构成设计矩阵进而求得振动参数;接着,叶端定时（BTT）模拟仿真结果表明,所提方法可有效辨识叶片单模态、多模态振动参数;最后,开展旋转叶片振动测试试验,同时利用应变片和叶端定时系统采集振动信号,结果表明,与应变片测量结果相比,提出的方法振动频率辨识相对误差仅为0.14%;对比4个叶片的位移-应变传递比,其中偏离均值的最大百分比仅为2.15%。     

空中交通网络模体识别及子图结构韧性评估

研究空中交通网络的结构特征是理解网络性质的重要手段。从局部角度出发,以构成空中交通网络的子图结构为研究对象,对其模体特性进行识别。通过对子图浓度在外界扰动下的变化情况进行分析,提出子图结构韧性概念以表征网络拓扑结构的动态演化规律。以华东地区空中交通网络为例,对低阶子图结构进行了模体特性识别,并对不同扰动下子图结构韧性的变化情况进行评估。实证结果表明,子图结构的模体特性符合空中交通网络的实际连通度需求;在网络受扰动及恢复过程中,子图相对浓度较为稳定,子图结构韧性和网络宏观结构变化之间较为一致。对于揭示节点间连接的偏好及航路结构合理性,网络受扰动及恢复过程背后的底层机制,网络整体与局部结构之间的关系等有着一定的研究意义。     

空间机器人惯性参数辨识的粒子群优化新算法

提出了针对一类多自由度空间机器人卫星惯性参数在轨辨识的一种粒子群（PSO）优化新算法。通过粒子邻域限定的多样性保持、低效粒子随机重置和粒子误差的序列性评价,得到了比常规方法更好的结果,且具有无附加燃料消耗、线动量测量和特定的机器人路径规划等便利性优点。仿真算例表明,该改进方法具有较高的准确性与效率。     

利用时延神经网络的动载荷倒序识别

将时延神经网络引入动载荷识别研究中,结合时延神经网络的"记忆"特性、因果有限长冲激响应（FIR）系统理论与振动响应的求解原理,提出一种利用时延神经网络的时域动载荷倒序识别方法。对一个受两点随机动载荷作用的舵面模型结构进行载荷识别验证实验,结果表明,用本文方法识别的两个激励点上识别载荷样本的时间序列与真实载荷样本的时间序列之间的均方根误差分别为0.635 4和2.543 7,识别载荷样本时间序列与真实载荷样本时间序列的相关系数分别为0.965 7和0.826 2,功率谱密度曲线也能够较好吻合。本文提出的方法具有不需要结构动力学模型、识别精度高的优点。     

飞行器舱室突发污染源散发强度动态辨识

诸如载人航天器和大型飞机等密闭微环境,随着人员停留时间的延长,舱室突发污染 问题已成为危害工作人员生命安全的主要因素,所以迫切需要开展突发不确定污染源辨识及 危害性预测研究技术,以提高上述密闭环境主动应对突发污染的能力。本文提出一种新的浓 度离散随机模型,并建立敏感性分析方法实现污染源定位及强度初步估计,之后利用隐式与 显式卡尔曼滤波相结合的方法同时完成污染源散发特性的动态辨识及舱室空气污染物的浓度 预测。上述研究能够实现污染源散发特性的快速准确辨识。仿真结果证实了该算法的有效性 。
     

航天器质量特性参数的在轨辨识方法

针对高精度姿态和轨道控制要求准确已知航天器质量特性的问题,提出了基于参数解耦的最小二乘法和基于PSO的非线性优化两种方法,以辨识航天器的质量、惯量和质心位置。第一种方法将惯量与质量和质心位置解耦后分别辨识;第二种方法则将参数辨识问题转换为非线性系统的全局优化问题,同时辨识出所有参数。所提出的方法均不需要假设航天器运动足够慢,克服了以往方法将待辨识参数的耦合关系强行分离的缺点,采用辨识后的参数明显提高了航天器姿态及轨道控制性能。仿真结果验证了方法的有效性。