基于视线制导的空间交会停靠控制方法

空间交会停靠段的控制经常采用的一种方法是基于视线位置信息的平行接近法.对纵向控制中的非线性滑动模态控制方法进行了研究和改进,考虑了视线角对纵向控制的耦合作用,增加了耦合项,并进行了存在性和稳定性分析.对于横向和纵向同时协调控制,提出一种多变量互相耦合的非线性滑动模态视线制导控制方法,并对同时协调控制进行了存在性和稳定性分析.     

风扇出口导向叶片低噪声设计Ⅱ:数值验证

作为风扇出口导向叶片（Outlet Guide Vanes，OGV）低噪声设计系列文章的第2篇，本文对气动/声学一体化设计获得的2个OGV低噪声方案的降噪效果进行了数值验证。为了对低噪声优化方案的降噪效果进行详细评估，首先，采用非线性谐波法对优化前后的风扇/增压级开展了数值仿真，对OGV不同截面和叶片表面脉动压力进行了对比分析，发现低噪声优化设计方案有效降低了转/静干涉引起的脉动压力；然后，通过掠形和倾斜的合理组合，改变了叶片表面的相位分布，沿径向的相位变化增加了OGV对尾迹响应相互抵消的机会，从而有利于噪声的降低；最后，采用Wilson的波分解方法开展了对各方案的模态分析，对降噪效果进行了量化评估。结果显示，优化后的低噪声方案除起飞状态1BPF外，降噪量均超过了5 dB。     

基于Η∞和μ综合的Stewart平台柔性铰链主动杆多目标鲁棒主动振动控制(英文)

新一代空间望远镜、空间激光通信平台及其他敏感载荷要求超静力学环境,传统被动减振无法满足要求,主动振动控制是一种有效的方法,Stewart平台主被动混合隔振被广泛研究。本文分析了立方Stewart隔振器6个主动杆之间的耦合特性,建立了单个主动杆的刚弹耦合动力学模型,并在模态空间中去掉刚体模态。考虑建模不确定性及传感器噪声,利用不含刚体模态的单杆动力学模型,进行多目标Η∞和μ综合控制器设计,对于低频指向控制信号进行保持,而对高频扰动进行抑制。而后对控制器进行鲁棒稳定性测试和分析,并对控制器进行了模型降阶,最后用μ降阶控制器对标称系统进行时域仿真,并与 PI 控制器比较。结果指出μ控制器达到了低频指向信号保持和高频扰动抑制的指标要求。     

基于MSC.Patran/Nastran的组合仪器支架模态分析方法

应用商用软件MSC.Patran建立了组合仪器支架的结构动力学有限元模型,并利用MSC.Nastran完成了组合仪器支架的模态分析。仿真结果与试验结果吻合很好,证明了所采用的建模方法及仿真技术的可行性。     

RBCC动力系统工作模态问题

具有多种工作模态是RBCC动力系统区别于其他发动机的重要特性。灵活运用不同模态和发动机构型,形成不同方案的RBCC动力系统,满足特定的飞行任务,是RBCC动力系统研发的重要思路。模态间的平稳过渡是确保飞行器经济、安全工作的基本条件。深入研究各模态特性、模态转换中的技术问题及解决途径是RBCC动力系统研发的重要技术基础,对指导和引领当前的关键技术攻关也有着重要作用。RBCC动力系统研发的宗旨在于发挥火箭发动机和冲压发动机的优势,弥补单一发动机功能或者性能的不足,突破点在于国家急需与当今技术成熟度的结合。     

NASA在声振领域研究的新成果

近年来在航天工业中声振已产生了许多重要进展。本文介绍了在NASA格伦研究中心所完成的工程项目中在声振领域取得的一些成果。     

基于优化的动力学模型修正中的优化策略

基于MSC．Nastran平台，利用其优化设计功能，提出能应用于动力学有限元模型修正中的优化策略。经过算例和工程实际结构计算，证明该优化策略能有效提高模型修正的精度和收敛速度。修正完成后，能显著地降低修正模型和目标模型的结构参数、频率误差和提高模态相关性，有很好的工程应用前景。     

谱分析在非线性系统中的推广

应用频率响应函数FRF可对线性系统做谱分析,分析响应的谱分量,系统的特征参数。多维频率响应函数(Muti-dimension Frequency Response Function—MFRF)被研究用于非线性系统的谱分析,它来自于非线性系统的泛函表示方法,也是线性系统的频率响应函数FRF的推广。本文研究它在非线性系统谱分析中的几个基本问题:非线性响应的描述,它的物理解释和估计方法的评述,有关存在和收敛性的考虑。无疑,本文只是对这些问题的初步讨论。     

基于经验模态分解的有限阵元宽带自适应阵列DBF方法

针对有限阵元条件下宽带自适应阵列自由度不够和抗干扰性能下降的问题,提出一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)的宽带自适应阵列数字波束形成(Digital beamforming,DBF)方法。该方法首先对阵元接收的快拍数据进行EMD处理,然后对各个模态函数矩阵应用线性约束最小方差(Linearlyconstrained minimum variance,LCMV)波束形成算法求解自适应权矢量,最后对信号进行重构。与传统的基于快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)子带自适应阵列方法相比,该方法具有以下优势:适用于阵元数目受限的宽带自适应阵列,无需事先指定模态函数划分的频段,可以提高阵列处理的自由度。仿真验证了所提方法的有效性。