基于特征模型的全系数自适应控制系统稳定性研究

讨论了基于特征模型的黄金分割加逻辑微分自适应控制律组成闭环系统的稳定性问题。针对参数未知、线性定常或慢时变的二阶不稳定对象,本文给出了在采样周期满足一定条件下,上述闭环系统渐近稳定的充分条件,其中包含对于时变参数变化范围和非线性阻尼系数的约束条件。     

卫星干扰源定位系统中卫星星历校正技术

卫星干扰源定位系统中,制约定位精度的主要因素是卫星的速度精度。而现有的卫星测控手段,普遍很难获得高精度的同步卫星的速度。研究了同步卫星的轨道变化,结合卫星动力学模型和干扰源定位原理,提出了一种新的卫星星历改进技术,为干扰源定位系统提供适合定位用的同步通信卫星星历。     

基于不变流形的小推力Halo轨道转移方法研究

利用动力系统理论中的不变流形概念设计向halo轨道转移的小推力轨道。首先,根据小推力发动机是否工作将转移轨道划分为上升段和滑行段。两个轨道段分别采用不同的动力学模型描述;并通过不变流形和Lyapunov反馈控制原理将整段轨道参数化;最后进行参数优化获得最优转移轨道。这种方法通过合理选择坐标系和利用反馈控制的方法,避免了由三体动力学模型以及最优控制问题的共轭方程所具有的极强的非线性带来的求解困难。具有很强的收敛性;优化过程的每一步中不包含迭代过程,计算速度快。并以从地球停泊轨道向日-地L2点halo轨道转移为例验证了此方法的有效性。这种方法对小推力动平衡点任务设计有着重要的实际意义。     

基于自适应卡尔曼滤波的机动目标自主轨道确定

用自适应卡尔曼滤波法对非合作机动目标进行轨道确定,通过实时计算观测星的状态转移矩阵,近似描述目标星的状态变化并获得两星体相对位置.算法中用自适应卡尔曼滤波辨识噪声,通过极大似然法选择噪声修正模型.仿真结果表明:该法可有效用于对椭圆轨道非合作机动目标的自主轨道确定.     

微型惯导系统在余度配置时的转动标定技术研究

余度技术是提高惯性导航系统性能的一种重要手段。对微小型惯性组合导航系统中的惯性传感器多余度配置技术进行了研究,开发了MEMS惯性器件构成的微型余度配置惯导系统,分析了微小型惯性组合导航系统的特点和误差特性,并经过测试分析,建立了惯性传感器的误差模型。针对余度配置系统静态标定精度低的问题,提出了六位置转动标定算法,该算法只需要一个单轴速率转台就可以标定出IMU误差参数,并对采用低精度陀螺的惯性系统标定具有通用性。经过实际系统测试分析,误差补偿后的微型余度配置惯导系统的系统导航精度明显提高,验证了算法的有效性。     

改进响应面法及其近似性能研究

如何提高近似函数的近似性能是多学科设计优化问题的一个重要研究方向,采用多项式响应面法和径向基甬数结合的方法有效提高了函数近似性能.多项式响应面法(Response surface Method,RSM)在对采样点构建插值曲面时,对结果中的残差并未进行处理,从而导致了部分信息的丢失.径向基甬数(Radial Basis Function,RBF)插值有效地利用了样本点的信息,但却无法提供待拟合曲面的梯度信息.改进响应面法(Improvecl Response surface Method,IRSM)通过对RSM方法的残差进行RBF插值处理,可以在增加有限计算量的条件下提高近似精度.并可提供待拟合曲面的近似梯度信息.测试结果表明,IRSM方法的近似精度随着样本点的增多而显著提高.在样本点较少的时候,IRSM方法的近似性能明显高于RSM方法的近似性能,但可能低于RBF方法的近似性能;而当样本点较多时,IRSM方法的近似性能显著高于RSM方法和RBF方法.     

复合材料三维四向矩形类编织物表面结构研究

针对有限元计算对几何参数的需要,详细研究了由四步1：1法编织的复合材料三维四向矩形截面类型预成形件的表面结构,为其建立了较准确的几何模型。以矢量分析方法导出表面纱段轴线,表面纱段与内部纱段的接触线等数学表达式。据此得到该材料表面结构的几何参数值和下面结果：表面纱段轴线由两条相互对称且位于正交面上的椭圆弧光滑连接而成;同一条纱线的表面段和内部段为光滑连接;接触线是椭圆弧,提出了由表面纱缎倾斜角推算纱线内部编织角应注意的一个问题。     

两方程湍流模型的可压缩性修正及其应用

本文在不可压两方程湍流模型的基础上进行可压缩性修正,给出了ｋ－ε、ｋ－ε两方程模型的可压缩性修正方程,并对亚声平板湍流流动和跨声喷管流动进行了数值模拟,得到了较好的结果。从而证实了两方程湍流模型经过可压缩性修正,能较好地模拟可压缩流动。     

建立新型的可靠性信息软件系统

为使我国航空装备可靠性信息系统数据库及应用软件提高到一个新的水平,本文提出了建立新型的R＆M信息软件系统的体系结构,并论述了该系统各组成部分及其主要功能。     

用自适应小波神经网络辨识动态实验数据

在气动动态实验中，往往飞行器气动模型是非线性的，很难对动态系统进行正确建模，因此无法得到准确的气动参数值。而采用自适应小波神经网络，无需对该动态系统建模，就可准确地辨识出气动动稳定特性，同时，精度较高、收敛速度较快。采用该方法对某导弹模型风洞自由飞实验结果进行了辨识与动稳定性分析，结果表明用自适用小波神经网络辨识安全可靠。