基于逐步回归的模型误差估计及在天基测控系统中的应用研究

以双星定位系统的天基测控技术为应用背景,提出了一种能够自适应估计模 型误差的轨道确定方法。详细推导了观测模型中的系统误差形态,建立了能表征实际特征的 部分线性轨道改进模型,并利用二阶段法和核函数估计法对混合误差进行补偿,在此基础上 对补偿模型进行逐步回归分析,从中提取动力学模型误差,从而抑制了动力学模型误差的影 响,提高了轨道改进的精度。在本文的仿真环境下,部分线性轨道改进法能够有效抑制混合 误差对定轨精度的影响,提高天基测控的轨道确定精度。     

一种新的鲁棒非线性卡尔曼滤波

Huber方法是一种基于l1/l2联合范数的估计方法,该方法可以实现估计的鲁棒性,同时尽量不损失滤波精度和效率.基于Huber估计的无味卡尔曼滤波虽提高了无味卡尔曼滤波的鲁棒性,但这种方法用统计线性回归模型来近似非线性的观测模型,损失了无味变换的精度.从Huber方法的数学意义出发,对观测信息(观测值或观测噪声)进行重新构造,然后对精确的非线性观测方程进行标准的无味卡尔曼滤波,这种新的基于Huber方法的无味卡尔曼滤波无需对非线性观测方程进行线性近似,在保持鲁棒性的前提下提高了滤波精度.通过一个具有混合高斯分布观测噪声的简明实例,验证了新算法在鲁棒性、滤波精度以及估计一致性方面的优势.     

直升机动力学中参数振动问题的数值解法

 参数振动问题是直升机的基本动力学问题之一,旋翼桨叶的挥舞弯曲微分方程和摆振弯曲微分方程都是复杂的参数振动问题,在许多计论直升机旋翼动力学的论著中~[1-4],有的虽然推导了复尽杂的参数振动方程,却没有提到求解的方法,有的对此根本没有论及.本文旨在讨论参数问题的数值解法.     

基于特征识别的整体壁板快速编程推理算法

航天器整体壁板的编程效率已成为型号研制过程中的主要瓶颈之一.本文首先阐述特征识别技术在数控编程中的应用和发展现状.与传统编程过程先总体规划,再逐条编程的总-分方法不同,特征编程采取先生成单个特征的刀轨,再完成整个零件程序的分-总方法,易于覆盖从毛坯向模型最终状态全过程.在此基础上,提出了单特征和多特征数控推理算法,完成了整体壁板快速编程系统的开发.实践证明,使用该方法能够初步实现整体壁板数控加工程序的自动生成.     

航天飞行器防热部件烧蚀行为的数值模拟

对航天飞行器防热部件在氧－煤油发动机火焰喷吹下的烧蚀行为进行了有限元数值模拟。利用“杀死”单元的方法建立防热部件瞬态温度场的有限元模型，实现了烧蚀边界的退缩，从而完成了对烧蚀尺寸变化的定量描述。烧蚀开始于4．59s，到12s时线烧蚀量为1．47mm。计算结果与试验的实测结果一致。     

机场容量利用及流量分配优化策略

为了充分利用机场容量,减少航班延误,需要合理分配进离场流量。以机场容量作为约束,以进离场航班总延误成本最小作为目标,建立进离场流量分配优化模型。构建随延误时间呈超线性增长的延误成本计算公式,引入航班进离场延误成本权重系数作为不同进离场优先级的决策偏好信息。用动态规划法求解模型,并引入最优决策候选集合的概念,缩小计算过程中的搜索量,减少计算时间。算例结果分析表明,方法可以在机场容量约束下得出进离场流量分配的最优策略,使得航班总延误成本最小,并且快速计算可以满足实时决策支持的要求。     

非圆形截面复合材料机身屈曲优化设计研究

为了降低BWB机身弯曲应力、提高屈曲稳定性,在150座BWB民机复合材料三舱室机身结构的基础上,提出了改进的Y形和弧形加强三舱室机身设计模型;利用零阶参数优化算法,对3种机身结构进行了静力与线性屈曲优化分析,获得了较为合理的三舱室机身布局方案,为BWB民机机身设计提供了重要技术参考.     

瞬态气动模拟加热控制中的快速高精度"E-T"转换

为了准确模拟飞行器在高速飞行时的瞬态气动加热状态,必须使用快速、高精度的计算机瞬态热能控制系统,对气动模拟试验的加热过程,实行快速、高精度的非线性动态控制.为此,传感器的快速、高精度"E-T"转换是一个必须解决的非常重要的问题.提出一种高速飞行器瞬态气动加热控制系统中传感器的快速、高精度"E-T"转换方法.该方法具有计算简单、转换速度快、校正精度高的优点,使用该方法实现了高速飞行器气动加热过程中温度场高速变化状态下的瞬态非线性动态控制.     

应用限制编程的信息模型内在检查方法

提出了一种基于限制编程(Constraint programmmg)的信息模型内在一致性检查方法,重点描述了EXPRESS信息模型的一致性及其检查。EXPRESS语言,作为标准制造数据交换的一个重要部分,广泛地应用于制造与信息业。中提到的一致性检查包括三个步骤：EXPRESS模型形式化,限制满足性问题(CSP)从形式化模型中的抽取和CSP的可满足性测试。本同时揭示了限制编程的一个新的应用领域：模型验证。