导弹质量特性测量装置设计

设计了一种导弹质量、质心、转动惯量一体化测量设备，可在同一台设备设计上完成导弹质量、轴向和径向质心、俯仰偏航方向的转动惯量测量。该装置主要由测试平台、活动支架、沿导弹纵轴滑动的精确定位机构、三个测力传感器和一个倒扭摆机构组成。了该装置质量特性测量方法，定量分析了测量误差，并总结了此类装置设计的几个关键问题。     

激光陀螺在中、远程防空导弹上的应用

分析了激光陀螺的工作原理，介绍了激光陀螺的性能特点，提出激光陀螺具有传统的机电陀螺和其他类型陀螺所无法比拟的优点，其性能特征完全满足捷联惯导对惯性测量元件的要求，军事应用前景十分广阔，同时，对激光陀螺在新一代防空导弹上的应用作了展望。     

材料无损检测中韵测量不确定度评定

本文介绍了测量不确定度评定在材料无损检测中的应用及重要性，讨论了无损检测过程不确定度的来源及评定方法。结合材料超声检测的实验结果，计算了不确定度、合成不确定度、扩展不确定度并给出不确定度表示。     

用DVM检定便携式直流电位差计示值误差

介绍了用数字电压表检定便携式直流电位差计示值误差的方法 ,并对其测量不确定度进行了分析计算     

数字存储示波器通道隔离度测量不确定度评定

介绍了数字存储示波器通道隔离度的测量不确定度分析和评价过程。讨论了主要的不确定度来源,包括信号源误差、示波器的增益误差、幅度测量误差、幅度分辨力误差、以及测量重复性等等,给出了不确定度模型。并结合一个实例,给出了通道隔离度的不确定度评价结果。     

考虑几何设计参数不确定性影响的涡轮叶栅稳健性气动设计优化

外形偏差是典型的叶片气动不确定性影响因素，考虑几何设计参数不确定性影响的叶片稳健性气动设计优化（RADO）有助于提高叶片平均气动性能及气动稳健性。首先，介绍RADO的基本原理及实现方法，采用基于灵敏度分析的叶片气动不确定性量化方法计算叶片目标气动函数的统计值，并实现目标函数对设计参数的梯度计算。然后，开展考虑设计参数不确定性影响的HS1A跨声速涡轮叶栅RADO研究，降低总压损失系数的统计均值及方差；通过与确定性气动设计优化（DADO）对比，揭示RADO在改善优化叶片气动稳健性方面的有效性和优越性。最后，对叶片进行流场统计分析，进一步揭示气动外形优化设计对降低总压损失系数敏感度的影响机理。     

应力强度因子的区间分析方法

 传统上用来处理不确定性问题比较有效的方法是概率分析方法,本文应用区间分析方法对具有不确定参数的应力强度因子进行估计。该方法以区间数学为基础,将不确定参数描述为区间变量;再利用Taylor级数展开通过区间运算得到应力强度因子的区间范围,从而为工程设计提供可信的数据。区间分析方法优于传统的概率分析方法的是：它不需要预先知道关于不确定参数大量的统计数据信息,并且具有计算方法简便、实用和精度高的特点。最后,通过对两种裂纹情况的计算将区间分析方法和传统的概率分析方法进行比较,说明了该方法的有效性。     

基于凸优化技术的多目标鲁棒滤波组合导航方法

Kalman滤波在组合导航中的应用已很广泛,但是,在系统不确定情况下,误差出现发散,精度下降,采用的基于Riccati方程的H∞滤波技术对系统噪声的不确定性则具有一定的鲁棒性,但性能参数选取仅能凭经验而无系统的方法,给工程实践带来一定困难.根据现代控制理论最优控制理论思想,使用凸优化技术设计鲁棒混合H2/H∞滤波器融合高精度的GPS和CNS量测信息,解决系统不确定性问题,通过在惯性/卫星/天文组合系统中的半物理数据仿真进一步对混合H2/H∞滤波和H∞滤波算法进行了比较.仿真结果表明,真实器件噪声情况下,鲁棒混合H2/H∞滤波算法明显具有良好的精度.     

Review of uncertainty-based multidisciplinary design optimization methods for aerospace vehicles

This paper presents a comprehensive review of Uncertainty-Based Multidisciplinary Design Optimization (UMDO) theory and the state of the art in UMDO methods for aerospace vehicles. UMDO has been widely acknowledged as an advanced methodology to address competing objectives of aerospace vehicle design, such as performance, cost, reliability and robustness. However the major challenges of UMDO, namely the computational complexity and organizational complexity caused by both time-consuming disciplinary analysis models and UMDO algorithms, still greatly hamper its application in aerospace engineering. In recent years there is a surge of research in this field aiming at solving these problems. The purpose of this paper is to review these existing approaches systematically, highlight research challenges and opportunities, and help guide future efforts. Firstly, the UMDO theory preliminaries are introduced to clarify the basic UMDO concepts and mathematical formulations, as well as provide a panoramic view of the general UMDO solving process. Then following the UMDO solving process, research progress of each key step is separately surveyed and discussed, specifically including uncertainty modeling, uncertainty propagation and analysis, optimization under uncertainty, and UMDO procedure. Finally some conclusions are given, and future research trends and prospects are discussed.