Control-oriented Modeling for Air-breathing Hypersonic Vehicle Using Parameterized Configuration Approach

This article presents a parameterized configuration modeling approach to develop a 6 degrees of freedom (DOF) rigid-body model for air-breathing hypersonic vehicle (AHV). The modeling process involves the parameterized configuration design, inviscous hypersonic aerodynamic force calculation and scramjet engine modeling. The parameters are designed for airframe-propulsion integration configuration, the aerodynamic force calculation is based on engineering experimental methods, and the engine model is acquired from gas dynamics and quasi-one dimensional combustor calculations. Multivariate fitting is used to obtain analytical equations for aerodynamic force and thrust. Furthermore, the fitting accuracy is evaluated by relative error (RE). Trim results show that the model can be applied to the investigation of control method for AHV during the cruise phase. The modeling process integrates several disciplines such as configuration design, aerodynamic calculation, scramjet modeling and control method. Therefore the modeling method makes it possible to conduct AHV aerodynamics/propulsion/control integration design.     

微弱GPS信号避开比特跳变的捕获算法

为了提高全球定位系统(Global Positioning System,GPS)接收机的灵敏度,信号捕获过程需要加长积分时间。分析了比特跳变对加长相干积分时间的限制,从而提出一种能够完全避免比特符号跳变的捕获算法。该算法通过对多组数据采用相干积分和非相干积分相结合的方法,比较各组积分结果并选取积分最大值,用来判决是否捕获。算法中相干积分时间为19ms,目的是使积分最大值组完全避开数据位跳变,避免导航数据符号跳变对相干积分值的影响。该算法在避开比特跳变的基础上最大程度地提高相干积分时间,提高GPS接收机的捕获灵敏度。仿真结果表明,该算法能有效地捕获到载噪比(Carrier to Noise Rate,CNR)低至26dB·Hz的信号,可有效提高GPS接收机的捕获灵敏度。     

基于传声器阵列的航空发动机噪声源识别研究

为了实现新一代发动机的噪声源识别技术,对于测试所得到的民用飞机发动机的整体噪声数据,通过部件噪声分解方法,将其分解到各个部件,并且认识当代民用飞机发动机噪声源的基本特征.开发出利用发动机整机噪声数据的噪声源识别系统,采用反卷积法将波束成型法的结果作为中间声源,从中获取所需要的声源信息,使得最终的结果更加准确.通过获取的发动机整机噪声数据,验证传声器阵列技术的可行性,并且证明了系统的可行性和有效性.     

航空发动机神经网络自适应控制研究

本文研究神经网络自适应控制方法及其在航空发动机控制中应用。结合某型航空涡喷发动机,首先研究采用神经网络进行非线性动态系统辨识,包括神经网络模型辨识的格式、输入信号形式等问题。然后,提出了一种神经网络自适应控制方法,阐明了该方法基本结构、原理。最后,在选定的设计点处进行发动机控制系统设计,当偏离设计点时,利用神经网络很强的学习、适应能力,通过在线修正神经网络参数,使控制系统仍保持良好性能。      

由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展,昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展,可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出,呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为,具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系,以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵;论述了类脑导航技术研究进展,包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航;分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势;最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

Hybrid integration method for highly maneuvering radar target detection based on a Markov motion model

To detect highly maneuvering radar targets in low signal-to-noise ratio conditions, a hybrid long-time integration method is proposed, which combines Radon-Fourier Transform(RFT), Dynamic Programming(DP), and Binary Integration(BI), named RFT-DP-BI. A Markov model with unified range-velocity quantification is formulated to describe the maneuvering target’s motion. Based on this model, long-time hybrid integration is performed. Firstly, the whole integration time is divided into multiple time seg...     

航空发动机叶片高频模态阻尼的实验测试方法

以NASA Rotor37叶片为对象,研究了航空发动机叶片的高频模态阻尼比的实验测试方法.实验分析和数值计算均说明:在随机声激励下获得频响曲线将包含由支撑结构振动造成的峰值.基于此提出在支撑结构上布置多个传感器的实验方案,并以支撑结构的振动峰值位置和能量相对大小来判定叶片振动主导的振动峰值.用小波阈值收缩法和曲线拟合法对这些振动峰值进行了降噪和模态阻尼比识别,给出了实测模型在10kHz内“叶片主导振动”的模态阻尼比.结果表明:一般的结构金属材料条件下,叶片结构的高频模态阻尼比的数量级小于1%,且随频率增加呈下降趋势.      

基于PCI Express总线的接口模块设计与实现

为满足高度综合化发展对嵌入式处理系统交联信号的多样性要求,提出了一种基于PCI Express总线架构的多功能接口模块的设计实现方案。采用一片FPGA作为逻辑设计芯片,实现了包括FC、RS422、ARINC429、USB、IDE等多种接口,满足了综合化发展对模块功能、功耗和重量等要求,可通用于各类综合处理系统接口设计中。     

直升机/粒子分离器一体化流场特性: 第一部分 前进比的影响

针对典型布局条件下直升机/粒子分离器的一体化流动特性进行了仿真研究.利用相关试验数据对仿真方法的有效性进行了检验,将整体式粒子分离器安装至类“阿帕奇”直升机外型上,形成了一种典型直升机/粒子分离器布局方案,并分析了其在不同前进比下的一体化流场特性.结果表明:较高前进比下,在粒子分离器进口上游的齿轮箱外罩上出现了复杂的三维流动分离,使得粒子分离器在较不均匀的进口来流条件下工作.与独立粒子分离器状态相比,一体化条件下粒子分离器主流出口、扫气流出口的总压损失均有所加大,增幅分别为1%和8%.      

涡轮发动机平衡流形展开模型辨识方法研究

 根据涡轮发动机平衡流形展开模型的特点提出了两步建模方法。将复杂非线性建模转化为静态参数拟合和带约束条件的动态参数最小二乘辨识,根据单轴涡喷发动机气动热力模型辨识算例证明了方法的有效性。