一种基于局部球面约束的GPS单频瞬时定向方法

GPS单频瞬时定向具有高精度、低成本和无需周跳检测等诸多优势,但成功率依赖于高精度的伪码测距辅助,同时对可见星数目也较敏感,不利于载体在城市峡谷等遮挡环境中的应用。针对此问题,提出一种带有局部球面约束的整数最小二乘估计方法,算法不依赖于高精度的伪码测距辅助,并充分将姿态角概略信息融入到短基线观测模型中,增强了模型强度,提高了定向解的可靠性。实际试验表明,本方法可以显著提高整数最小二乘的成功率,适用于卫星可见性受限环境下的定向解算。     

径向入射激波聚焦实验和数值模拟研究

为得到不同入射激波马赫数对凹腔内径向入射激波聚焦过程的影响,对马赫数为1.25和2.18的径向入射激波在实验段内反射聚焦的过程进行了实验和数值模拟研究。用高速CCD拍摄了凹腔中气流流场的纹影图片,并采用保持强稳定性的龙格—库塔格式、加权基本无振荡算法和块结构动态自适应网格加密对激波反射聚焦的过程进行了数值模拟,实验和数值模拟结果吻合较好。复杂的激波形状及其之间的相互作用(如激波反射,激波聚焦和不同激波的相互作用)在实验和数值模拟中都能很好地观测到。通过比较不同马赫数入射激波的反射聚焦过程,发现较高的马赫数下聚焦后能产生射流,而较低的马赫数下却没有。同时发现,入射激波马赫数能影响二次激波出现的位置和强度,进而影响聚焦过程流场的紊乱程度。     

基于序列近似优化算法的固体运载火箭弹道设计

采用打靶法研究固体运载火箭弹道优化设计问题。针对打靶法中智能优化算法效率、优化问题中约束条件提法等方面的不足,引入序列近似优化算法,提出算法中径向基函数高斯核宽度的高效确定方法。数值仿真实验表明,提出的方法可在基本不带来计算量增加的前提下,显著提高代理模型精度,使序列近似优化算法得到改进,提高优化效率。设计固体运载火箭飞行程序。建立弹道优化设计问题数学模型,并将模型中相关等式约束合理转化为不等式约束,降低优化问题求解难度;基于改进后的序列近似优化算法完成某固体运载火箭弹道优化,原始计算模型调用308次之后便搜索到最优解,较传统智能优化算法显著提高了优化效率,优化方案末助推级液体推进剂消耗比原方案减少25.7%。     

预测飞机稳定尾旋的解析法和图像法

尾旋是飞机的极限飞行状态,此一状态极易造成机毁人亡。由于尾旋试飞有极大的风险性,所以在试飞前要进行足够的安全论证,包括理论分析和风洞试验,一般采用两者相结合的方式进行。介绍了解析法和图像法两类方法来研究飞机的稳定尾旋。     

螺旋桨目标的雷达回波信号相位解缠技术

建立了螺旋桨的雷达回波信号模型。对模型回波信号的相位混叠效应进行了理论分析,讨论了回波相位混叠效应出现的原因,通过模型改进获得了螺旋桨的雷达回波相位的理论表达式。提出插值与可调门限相结合的算法和自适应数值积分算法两种相位解缠方法,分别用于桨叶数为偶数和奇数时的相位解缠。仿真结果表明:两种算法有较高的精度。     

阿尔库比埃尔曲速引擎

理论物理学家米格尔·阿尔库比埃-尔出生于墨西哥市，直到1990年去威尔士大学读研之前一直没有离开过那里。1993年，米格尔·阿尔库比埃尔在威尔士大学获得哲学博士学位，研究数值广义相对论，用快速计算机解决爱因斯坦的地心引力方程式。现在他仍然在这个领域做研究，为描述环绕黑洞设计数值技术。     

低空目标双雷达联合定位方法研究

针对海上靶场雷达对低空、远距离小目标的测量数据中存在大量的地海杂波干扰,陆海结合试验环境复杂,大气参数难以精确测量,电波折射修正困难,多径影响较大,以及自身的开环跟踪模式等因素,导致雷达俯仰角测量误差较大的问题,在充分利用靶场雷达测量网布站特点的基础上,提出了一种利用2台雷达共有段落的方位角和斜距信息,构建双雷达联合定位模型,完成目标弹道解算的方法。实测数据与仿真数据综合测试表明,通过使用该方法可有效解决雷达俯仰角测量信息超差对整体测量结果的影响,同时提高了靶场雷测数据处理的精度和可靠性。     

Hale引理证明的修正

本文指出了著名的Ｈａｌｅ引理证明中的不足之处，并给以完善。     

卡尔帕娜·乔拉

早期经历：1988年乔拉开始在美国航空航天局艾姆斯研究中心在该地区的供电局从事计算流体力学的研究工作。她的研究集中于模拟飞机周围遇到的复杂气流，如。“地面效应”中的“鹞”式飞机。这一研究项目的完成是对气流解算程序映射到并行计算机研究的一个支持，并通过进行用动力驱动的空气浮力计算测试了这些解算程序。     

运载火箭姿态系统自适应神经网络容错控制

针对运载火箭姿态系统跟踪问题,考虑干扰、执行器故障和模型不确定因素的影响,设计了一种基于自适应神经网络的非线性容错控制律。该控制算法结合了连续的终端滑模控制,径向基神经网络和自适应控制方法。首先,基于滑模控制理论,设计了一种快速终端滑模面,保证系统跟踪误差能够在有限时间收敛至零。然后,在终端滑模面基础上,提出了一种基于自适应径向基神经网络估计的终端滑模控制律。利用自适应参数的神经网络逼近系统参数并提高抗干扰性能,采用平滑连续控制策略消除了终端滑模中的颤动现象。通过李雅普诺夫的分析方法证明了闭环系统的收敛性和全局稳定性。采用数值仿真,验证了提出的基于自适应径向基神经网络的终端滑模控制律具有较好的跟踪性能和精度。