基于MRPs/NPUPF的地磁/加速度计测量的姿态估计新方法

针对现有基于地磁/加速度计的姿态估计算法存在状态误差协方差阵的奇异值和需要准确已知当地地磁矢量的问题,提出了一种新的姿态估计基本方法。该方法采用修正罗德里格参数(MRPs)表示系统动态,消除了采用四元数法导致的状态误差协方差阵的奇异值问题;根据地磁场缓变的特性,将地磁矢量作为平稳过程加入到状态变量中,使得姿态估计不再需要准确已知当地地磁矢量。针对大初始误差和有色噪声对基本方法的影响,通过引入模型误差预测(NPF)和无迹粒子滤波(UPF)方法对其进行改进,提出了基于模型预测无迹粒子滤波(NPUPF)的地磁/加速度计的姿态估计新方法。仿真结果表明,NPUPF方法可在大初始误差和非高斯条件下实现高精度的姿态估计,提高了基于地磁/加速度计的姿态估计方法的可靠性和实用性。
     

固体火箭发动机燃烧不稳定的影响因素分析和最新研究进展

总结和分析了国外对固体火箭发动机中出现的燃烧不稳定问题的理论、数值和实验研究.介绍了国外的研究思路和现状,详细阐述了固体火箭发动机中燃烧不稳定的主要影响因素,以及目前国外公认的不稳定触发机理--声/涡耦合、抑制措施及预测理论方面的进展,总结了有关发展大型分段式固体火箭发动机可能存在燃烧不稳定的相关信息,以期对国内固体火箭发动机在该方面的研究提供一定的参考.     

基于改进混沌粒子群算法的发射波束控零

建立天线方向图综合控零模型,构造了一种适合方向图多指标优化的非线性目标函数。针对粒子群算法的快速收敛及全局最优的强搜索特点,应用混沌系统的遍历性和强随机性对算法进行改进,形成混沌粒子群算法,将其应用于发射波束方向图控制,实现了任意指定零陷深度要求的方向图控制。仿真结果验证了改进算法的优越性。     

基于SPH方法的幂律流体突缩型管路流动过程仿真

应用光滑粒子流体动力学(SPH)方法进行了幂律型流体的突缩型管路流动过程仿真。推导了SPH形式的流体动力学控制方程,应用罚方法施加边界条件,应用人工应力消除拉伸不稳定现象,应用XSPH方法规范粒子秩序。提出了幂律型本构关系的SPH求解方法,推导了剪切速率及粘性项的计算公式。应用Poiseuille流算例对本文的幂律型本构求解方法进行了验证,获取了幂律型流体在突缩管中的流动特性,并与水的流动特性进行了对比分析。讨论了流动特性的成因。     

热控涂层GEO带电粒子辐射效应加速试验方法

文章研究热控涂层GEO带电粒子辐射效应加速试验的参数确定方法。根据轨道带电粒子辐射环境的特点,以效应等效为原则,建立了利用单一能量带电粒子产生的辐射效应模拟轨道带电粒子辐射效应时的等效注量率计算方法,称之为等效能谱模拟技术;并建立了利用高注量率来提高加速试验效率的加速因子计算方法,称之为加速试验的加速因子确定技术。利用这两项技术,研究设计了防静电Kapton二次表面镜GEO电子辐射效应模拟试验的参数。     

高超声速飞行器非连续点火助推增程弹道设计

针对高超声速飞行器因防热烧蚀而制约整体射程的问题,创新提出了一种非连续点火助推方案,通过增大助推段射程的弹道设计方法提高飞行器整体射程能力,减轻后续段的射程压力。综合考虑动压、过载、控制和终端高度、速度、弹道倾角等约束条件,以助推段射程最大为目标函数,设计了非连续点火助推段飞行程序和纵向平面弹道优化模型,采用改进的梯度粒子群算法进行优化求解。仿真结果表明,改进的梯度粒子群算法能有效解决非连续点火助推弹道设计问题,设计的非连续点火助推弹道方案在满足各项约束的同时,助推段射程比连续点火方案提高了8.7倍,射程达到了4 800 km,增程的效果十分明显。     

基于高斯权值-混合建议分布粒子滤波的疲劳裂纹扩展预测

飞行器结构的疲劳裂纹扩展预测对保障结构安全、实现视情维护具有重要意义。结合粒子滤波算法和结构健康监测方法进行在线的疲劳裂纹扩展预测是近年来刚刚开始研究的新方法,该方法通过状态空间模型表征疲劳裂纹扩展过程中的不确定性,同时通过贝叶斯方法将结构健康监测所获取的结构实际裂纹观测值用于修正裂纹扩展模型的预测误差,实现更准确的疲劳裂纹扩展在线预测。由于该方法的研究刚刚开展,已有研究中粒子滤波算法的重要性密度函数往往简单选取为先验转移概率密度,存在严重的粒子退化问题。另一方面出于简单考虑,仅采用表征裂纹稳定扩展区的Paris模型。针对上述问题,本文提出一种基于高斯权值-混合建议分布粒子滤波的疲劳裂纹在线预测方法,基于表征裂纹全扩展区域的NASGRO裂纹扩展模型建立疲劳裂纹扩展状态方程,以主动Lamb波监测方法实现结构裂纹的在线监测,借助在线结构健康监测的优势,在粒子滤波时选取重要性密度函数为观测概率密度和先验转移概率密度的混合分布,同时基于先验估计获取高斯权值进行权值更新。本文进一步进行了仿真研究,结果表明所提出的方法优化了疲劳裂纹扩展预测的准确性。     

A forced ignition probability analysis method using kernel formation analysis with turbulent transport and Lagrangian flame particle tracking

A forced ignition probability analysis method is developed for turbulent combustion, in which kernel formation is analyzed with local kernel formation criteria, and flame propagation and stabilization are simulated with Lagrangian flame particle tracking. For kernel formation, the effect of turbulent scalar transport on flammability is modelled through the incorporation of turbulence-induced diffusion in a spherically outwardly propagating flame kernel model. The dependence of flammability limits on turbulent intensities is tabulated and serves as the flammability criterion for kernel formation. For Lagrangian flame particle tracking, flame particles are tracked in a structured grid with flow fields being interpolated from a Computational Fluid Dynamics (CFD) solution. The particle velocity follows a Langevin model consisting of a linear drift and an isotropic diffusion term. The Karlovitz number is employed for the extinction criterion, which compares chemical and turbulent timescales. The integration of the above two-step analysis approach with non-reacting CFD is achieved through a general interpolation interface suitable for general unstructured CFD grids. The method is demonstrated for a methane/air bluff-body flame, in which flow and fuel/air mixing characteristics are extracted from a non-reacting simulation. Results show that the computed ignition probability map agrees qualitatively with experimental results. A reduction of the ignition probability in the recirculation zone and a high ignition probability on the shear layer of the recirculation zone near the mean stoichiometric surface are well captured. The tools can facilitate optimization of spark placement and offer insights into ignition processes.     

基于PSO-VMD算法的生命探测方法研究

生命探测雷达在航空航天领域有着重要的应用,通过探测飞行员的呼吸、心跳、肢体动作等微弱信号,实现对飞行员的生命监测。针对实际场景中生命体微弱信号检测困难的问题,提出一种将包络熵作为粒子群算法适应度函数的变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)参数优化算法。首先,利用粒子群算法对适应度函数进行选择,确定VMD算法中固有模态分量的分解层数以及惩罚因子个数的组合;其次,通过频谱分析选择特定层数的固有模态分量并重构雷达回波信号;最终达到去除噪声,提取生命体弱信号的目的。对比实验表明,所提出的方法相比经验模态分解算法能够更加准确地提取生命体信息,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于人工智能技术的磨粒显微形态学分析

基于颗粒显微形态学分析理论，建立了一套磨损微粒显微特征描述体系。首先应用这套特征参数描述体系，提取磨损微粒形态中蕴涵的特征信息，然后综合使用自动聚类、人工神经网络和其他的人工智能分析方法进行磨损微粒的综合分析与识别。本项技术已经在航空发动机磨损故障诊断中得到了实际应用。