机动再入飞行器的复合制导方案研究

对机动再入飞行器弧段的复合制导方案进行了研究，首先提出了通过高低空复合制导控制再入飞行器的终端速度和弹道倾角的思路；然后分别给出了高空最优制导律和大气厚再入最优制导律；最后对此复合制导方案进行了数字仿真。仿真结果表明此方案在理论上是可行的。     

翼伞雀降技术

雀降是翼伞的一种重要性能,在本质上是一种小心操纵的动力失速,使回收系统以最小的速度着陆,降低着陆冲击,实现定点着陆。文章简要介绍了翼伞雀降技术的概念、雀降的典型过程和影响雀降性能的主要因素。目前有限元模拟技术已经用于大型冲压翼伞的雀降技术研究中。随着回收载荷和空投物质量的增加,原来用于翼伞雀降的伺服机构已不再适用,各国正在寻找新的动力源或方法来实现自动雀降。     

模型的随机平衡降阶

本文提出了系统在白噪声激励下的一种开环降阶方法—随机平衡降阶法。在系统的随机平衡坐标中，输出性能指标可以表示成一组与系统随机可控／可观格莱姆相关的贡献值的和。根据这组贡献值的大小，可以决定在随机平衡坐标下降阶模型所要保留的状态分量，并从输出误差指标的最优角度出发，对输出矩阵作个修正。最后给出了一个数值仿真例子。     

浅析高原机场及航线的飞机性能管理

对位于山地和高原地区的机场，一般净空条件极差、气候复杂多变，高原航线地形复杂、航路安全高度高，飞行性能分析及管理问题尤其突出。针对中国西部地区高原复杂机场及航线的特点，对飞机起飞和着陆性能进行了分析，对航路中一发失效的飘降和客舱释压的供氧提出了分析和管理的策略。     

一种改进的Manifold数据降维方法研究

Manifold学习算法已经被广泛应用到很多领域,如信息检索、模式识别、人工智能和数据挖掘等。已有的Manifold学习算法对局部临近区域选择很敏感,并且降维后的数据可分割性比较差。本文提出了一种自适应临近区域选择、具有良好信息可分割性的Manifold学习算法。这种方法在每一个数据点根据数据可估算的本质维度和局部正切方向选择临近区域。与此同时,在映射数据的时候使用聚类分析法聚集相似样本点集。这种方式能确保降维数据具有良好的可分割性,获得更好的降维效果。实验结果表明,新的方法在人工生成数据集上具有更好的嵌入效果。     

一种基于SNM降阶技术的整体叶盘结构失谐识别方法研究

本文以谐调叶盘有限元模型解析模态和失谐系统的实验测量模态作为基础信息,提出了一种整体叶盘结构失谐识别方法。该方法基于SNM降阶技术,大大降低了识别过程的计算花费以及对基础信息的要求;采用了子矩阵型技术使得失谐参数定义更加的自由,并使得该方法具有模型修正的功能;利用最可能向量技术处理实验测量模态振型,有效的限制了测量噪声、非线性等因素对识别过程的影响。最后以一个真实叶盘结构的数值仿真分析证明了该方法的正确及有效性。     

基于LC理论和概率神经网络的损伤识别

本文提出了结构健康监测中一种新颖的方法用于时变系统的损伤识别,选取FS-TARMA(函数基时变自回归移动平均)时间序列模型应用于一种随机振动信号中,这种振动信号在时变系统中用来估计TAR/TMA参数和创新方差。基于一种特征值分解技术,被估计的TAR/TMA参数和创新方差能够为损伤估计提供更多信息和数据,从而形成了一种新的理论LCs(潜在成分)。LCs被组合和分解成数值,接着输入概率神经网络中进行损伤识别。将这种新方法用于三自由度时变系统中进行评估,根据质量和弹簧刚度的降低来模拟不同级别的损伤。这种方法能够找出系统参数的时变性质和质量及刚度变化引起的损伤级别。结果表明:使用这种方法,与其他的非降维和普通的特征提取方法相比,识别的成功率有相当大的提高。     

一种鲁棒的概率核主成分分析模型

大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。     

基于Krylov子空间法的柔性航天器降阶研究

带大型柔性附件的复杂航天器,其弹性变形通常用有限单元法描述.由于有限元节点坐标数目庞大将会给动力学方程求解和控制策略的实现带来巨大负担,因此对柔性太阳电池阵的动力学模型降阶进行研究.利用单向递推组集推导带太阳电池阵的航天器的刚柔耦合动力学方程,分别采用模态截断法、模态价值分析法和Krylov子空间法对太阳电池阵进行模型降阶,比较不同降阶模型和全有限元模型的动力学仿真结果.仿真结果表明,无论是否考虑大范围运动的影响,采用Krylov方法只需要较低的自由度就可以得到和采用有限元方法完全一致的结果.说明Krylov方法能够有效地降低航天器柔性附件的自由度,提高动力学仿真的效率,便于驱动控制的实现.