基于车载平台的飞行管理系统DR/GPS 导航试验验证

飞行管理系统是民用飞机的关键航空电子系统。飞行管理系统制造商有责任对飞行管理系统开展大 量的试验以验证飞行管理系统功能和性能的符合性。考虑数字验证的局限性和飞行试验验证的巨大代价,本文 利用车载平台开展飞行管理系统综合导航功能的验证,试验结果表明设计的飞行管理系统DR/GPS 导航方法能 够满足95% 的飞行时间水平方向达到0.1 海里的导航精度要求,为实际的飞行测试提供了试验数据参考。     

电液伺服系统的间接自适应模糊滑模跟踪控制

为改善电液伺服系统的跟踪控制,根据滑模控制原理和模糊系统逼近能力,设计了一间接自适应模糊滑模跟踪控制方案。该法以自适应模糊系统替代系统自治特性,用滑模方式设计控制律,在滑动模态附近建立一边界层,以平滑不连续控制削弱抖振。仿真结果表明该方案有效。     

一种用于ACSR的主从机并行处理系统

以微机、ＬＨ－ＳＣ１６Ａ型Ａ／Ｄ板、ＳＣ５０型Ｄ／Ａ板以及ＴＭＳ３２０Ｃ３０Ａ型ＤＳＰ板为基础，建立了时域结构响应主动控制的主从机并行处理系统。这一系统具有多通道快速运算能力，可提高控制系统的控制律，更新速率，改善控制系统的跟踪能力。     

舰载机惯导动基座传递对准基准系统技术研究

根据舰载机惯导动基座高精度对准的需求,从系统顶层设计的角度,引入数字停机位空间坐标系概念,建立了舰载机惯导动基座传递对准的基准。在此基础上,分析了杆臂效应和船体挠曲变形对基准精度的影响,并给出了相应的处理模型和方法。舰载机可直接引入该基准坐标系下的导航信息进行对准,无须关注舰船性能参数和主导航安装位置等,有利于减少惯导动基座对准技术难度,提高对准效率。     

基于弹性小波神经网络的故障诊断研究

航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明：小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。     

非壅塞固体火箭冲压发动机二次燃烧试验研究

通过直连式试验研究非壅塞固体火箭冲压发动机二次燃烧影响因素。试验结果表明,当空燃比在一定范围内变化时,若空燃比变大,则燃烧效率升高,当空燃比达到一定程度后再增加,则燃烧效率降低;对于铝镁贫氧推进剂取较小的后置长度时燃烧效率较高;与两股燃气射流向外喷射相比,两股燃气射流向内喷射的燃烧效率明显高;燃气射流与空气流在进气道出口直接撞击不利于燃烧效率的提高。      

多轮多支柱式飞机起落架运动特性仿真研究

为了评估起降阶段的飞机操控特性,针对某型飞机多轮多支柱式起落架系统,研究组成单个起落架支柱的轮胎、缓冲器、刹车系统、前轮转弯等部件的受力、力矩特性及传递过程。基于线性理论,将多个支柱运动特性叠加,运用Matlab/Simulink软件工具,建立整个系统的仿真模型。嵌入某型飞机六自由度运动解算模型进行飞机落震、加速滑跑、高低速转弯、起飞离地、着陆接地、刹车减速等仿真验证,并在某型飞机动基座模拟器上进行飞行试验。结果表明:该起落架模型各项功能完善,能够正确反映飞机姿态响应过程,飞机起降过程感受与真实飞机基本一致。     

无人机飞行安全控制与安控器设计

针对无人机飞行安全问题,介绍了提高任务飞行安全的技术、方法和措施,提出了基于GPS卫星接收机,独立于飞控系统的无人机安控器设计思路。在研究安控策略的基础上,设计了无人机安控器,并结合某型无人机进行了安控仿真试验,结果表明安控器有效、方案可行。     

《电子CAD与电装实习》的实践教学改革探索

电子类学科是一个对实践能力要求非常高的专业,要培养学生理论与实践相结合的能力,就必须形成较完善的实践教学体系。本文从电子类学科实践教学的重要性入手,将《电子CAD与电装实习》实践教学中存在的问题进行了分析,提出了实践能力培养过程的改革策略,倡导＂厚基础,重实践,务实际＂的教学改革。     

战斗机嵌入式训练系统中的智能虚拟陪练

智能化"实虚"对抗是现代先进战斗机嵌入式训练系统的重要功能需求。自主空战决策控制技术在未来空战装备发展中扮演关键角色。将当前的功能需求和发展中的技术结合起来,得到了空战智能虚拟陪练的概念。先进控制决策技术的引入使得智能虚拟陪练能够帮助飞行员完成复杂的战术训练,而训练中真实的对抗场景为技术的验证提供了理想的环境,大量的训练数据为技术的持续迭代优化提供了保障。作为可学习和进化的空战战术专家,智能陪练在人机对抗和自我对抗中不断优化,当其具备与人相当甚至超越人的战术能力时,可应用于未来的无人空战系统。智能虚拟陪练需要具备4项基本能力：智能决策能力、知识学习能力、对抗自优化能力和参数化表示能力。对其包含的关键技术进行了分析,提出并实现了一个基于模糊推理、神经网络和强化学习的解决方案,展示了其各项基本能力及目前达到的空战水平。未来更多的模型和算法可在智能虚拟陪练的框架中进行验证和优化。