喷油杆与凹腔支板稳定器近距匹配雾化特性

以水和煤油为雾化介质,采用马尔文激光粒度仪研究了来流马赫数为0.16~0.24、喷雾压差为0.30~0.90MPa、喷油杆与凹腔支板稳定器间隔为31.5mm且顺喷时液雾在轴向不同位置处的雾化特性.研究结果表明:液滴索太尔平均直径(SMD)随来流马赫数增大而减小,随喷雾压差升高而减小,但凹腔支板稳定器下游远方截面的液滴SMD在主流区对马赫数不敏感,在回流区对喷雾压差不敏感.此外,喷油杆下游液滴SMD沿轴向逐渐减小,沿径向在主流区逐渐增大,在回流区逐渐减小.      

多电式环控系统电动机功率选定及其经济性分析

提出多电式环控系统参数匹配计算模型,获得不同飞行工况下电动机功率的选定值,分析其影响因素以及系统的经济性.结果表明:对于一定的供气压力,飞行高度越高,电动机功率越大,而同一高度马赫数越大,电动机功率越小;对于给定的飞行工况,供气压力越高,电动机功率越大;对于相同的供气压力与飞行工况,多电式环控系统的性能代偿损失比传统环控系统要小,飞行时间越长,系统的经济性越好.      

某聚酰亚胺基复合材料构件R角内部缺陷研究

聚酰亚胺基复合材料由于其自身反应复杂,成型难度较大,带拐角的聚酰亚胺基复合材料构件,其拐角区域(以下称为R区或R角)更容易产生分层、架桥等缺陷,本研究从拐角处的应力及固化过程中的模具、零件热膨胀差异等方面着手,探讨了拐角处的分层缺陷的成因及机理,并通过试验进行验证。发现,铺层结构、模具形式、热匹配等因素对拐角处分层缺陷影响较大。     

多旋翼无人机弹药发射过程扰动响应特性

针对多旋翼无人机弹药发射过程的扰动响应问题,建立了弹药发射过程无人机飞行动力学模型。在考虑了基本增稳增控飞行控制的条件下,分析了弹药安装位置、质量、反冲量大小和倾斜发射角等参数对发射过程无人机位置、高度和姿态扰动响应的影响规律。分析表明:对于弹药水平发射,纵向安装位置对无人机水平位置扰动幅值具有重要影响,适当后置弹药安装位置可减小无人机位置扰动幅值,在其他参数一定的条件下,存在无人机位置扰动最小的弹药纵向安装位置。对于弹药倾斜发射,给出了无人机水平位置扰动幅值关于弹药安装位置和倾斜发射角的等值图,可为无人机和弹药的匹配选型问题提供参考。      

基于多模态感知与融合的无人车韧性导航系统

针对野外复杂环境下的无人车自主导航需要,建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统.首先,针对IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统,设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位.其次,基于改进的CNN语义分割网络生成环境的语义图像,与3D激光雷达点云融合,并使用最大概率更新算法构建语义3D地图.接着,在语义和几何信息投影获得可通行性代价的基础上,提出了一种语义动态窗口的局部路径规划方法.最后,将以上感知、定位与规划方法整合成完整的智能导航系统,在城市与野外典型场景的测试中,相对定位误差小于0.4％D,具备一定的韧性导航定位和智能感知规划能力.     

飞机与发动机性能匹配分析

为了在设计初期快速实现飞/ 机发动机一体化设计,确定1 套系统的飞机/ 发动机性能匹配方法和流程,开发飞机/ 发 动机性能匹配计算程序,对某型飞机/新研发动机性能匹配特性进行分析。根据确定的新研发动机方案,针对新研发动机/原喷管 性能匹配问题进行计算分析。结果表明：通过研究分析为新研发动机设计提供了牵引性设计指标,确定了发动机循环参数,可为后 续方案的迭代和优化提供借鉴。     

水下运载体导航技术

本文第一部分综合了国外近几十年根据不同需求形成的多种水下导航技术,论述了面上导航信息利用水声技术向水下转化的多种形式以及利用不同地球物理参数与地理位置相关性导航的各自特点与问题,论述了在测绘海底地形、重力与其它地球物理特性及其变化时在传感器层面和任务层面融而为一所形成的独具水下特色的同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)导航技术,论述了NavLab作为一个通用工具软件在水下导航系统研发、精度分析以及作业前导航功能规划和导航信息事后处理方面的独特作用。本文第二部分以极具代表性的挪威HUGIN AUV系列产品军民两用为实例,根据任务和导航功能需求,从其“导航工具箱”(ToolBox)选择适用手段,给出典型任务对应的导航方式和传感器。文章结束部分给出了基于先进人工智能技术的未来展望。     

非匹配扰动下变体无人机预设性能控制

针对半倾转旋翼变体无人机易受到非匹配扰动和受制于性能约束的问题,提出一种基于复合浸入与不变(I&I)理论的非匹配/匹配扰动观测器和有限时间预设性能控制策略.首先,建立了含有复合扰动的变体无人机数学模型;其次,引入有限时间动态尺度技术和监督因子的概念,提出了一种复合I&I的扰动观测器对非匹配/匹配扰动进行估计和补偿;最后...     

基于点线特征融合的双目惯性SLAM算法

针对室内弱纹理场景下,基于点特征的SLAM算法难以追踪足够多的有效特征点,导致系统定位精度和鲁棒性较差,甚至完全失效的问题,提出一种基于点线特征并融合惯性测量单元(IMU)的双目视觉惯性SLAM算法。利用点线特征的互补优势来提高数据关联的准确性,同时引入IMU数据为视觉定位算法提供先验和尺度信息,通过联合最小化多残差函数得到更准确的相机位姿,并据此构建环境点线特征地图、稠密地图和导航地图。针对传统线特征提取算法在复杂场景下易检测到大量短线段和相似线段特征以及线段存在过分割等弊端,利用线段长度抑制、近线合并及断线拼接策略在FLD算法的基础上进行改进,以降低线特征的误匹配率,运行速度是LSD算法的2倍以上。通过对比多组公开数据集和真实弱纹理场景下得到的仿真实验结果可知,所提算法在保证定位精度的同时能够获得更为丰富的环境地图,具备较好的鲁棒性。     

激光室内定位的混合式高效点云地图构建方法CSCD

针对机器人在室内定位中存在的点云地图形式单一、存储空间大等问题,提出了一种包含特征地图、通行地图和精简地图的混合形式地图构建方法。构建特征地图时,利用曲率、法线和局部显著性等要素提取环境中的显著特征点。构建通行地图时,首先,采用区域生长分割平面;其次,基于室内曼哈顿假设,利用平面空间关系分割出地平面;最后,根据预设高度构建出2D通行地图,并将3D边缘信息融入到通行地图中。在精简地图中,分别采用主方向权重、随机采样和K均值聚类方法对不同类型体素网格内点云进行精简。实验表明,特征地图可为机器人提供丰富的特征信息。通行地图中地面分割的准确度大于95%,可提供准确的先验通行信息。精简地图有效降低了点云地图的冗余度,在精简比例达到95%时,仍可取得0.8mm的平均模型误差,其精简性能优于传统的随机采样和体素格网方法。