火控雷达抗无源干扰能力分析

建立了火控雷达抗无源干扰能力分析模型 ,运用模型对某火控雷达在有MTI和无MTI情况下的抗无源干扰能力进行了分析和计算 ,并得出即使是在采用MTI后、仍需提高火控雷达抗无源干扰能力的结论     

测温电路线性化设计及噪声分析

本文针对某型号惯导原有惯性仪表测温电路存在非线性以及测温不够精确等缺点,通过优化电路参数、选取温度系数合适的电压基准,对原电路进行改进设计。随后的噪声分析及建模仿真表明该电路不仅能够实现全温度范围内的精确测温,而且具备良好的线性度。     

直升机/涡轴发动机综合系统鲁棒抗扰控制设计

提出了一种直升机/涡轴发动机综合系统鲁棒抗扰控制方法。分别设计了基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒保性能控制的直升机四通道多变量控制器和涡轴发动机转速控制器;为了进一步提高发动机自由涡轮转速环的抗扰能力,结合自抗扰控制(ADRC)方法,构建了涡轴发动机转速鲁棒保性能控制+扭矩ADRC补偿的控制方案,充分利用了ADRC控制强的干扰补偿能力,避免了鲁棒设计方法的保守性。在UH-60直升机/涡轴发动机综合模型仿真环境下通过模拟直升机大幅急速升降操作,验证了直升机/涡轴发动机综合系统所采用的鲁棒抗扰控制,尤其是涡轴发动机鲁棒自抗扰控制,具有理想的抗扰控制效果,能够抑制直升机机动操作过程中大的扭矩扰动对涡轴发动机造成的不利影响,从而使直升机具有更好的机动能力。     

C/C-ZrC复合材料的制备及力学性能

采用基体改性技术将ZrC引入C/C复合材料中,制备了一种C/C-ZrC复合材料.借助X射线衍射仪、扫描电镜及能谱等手段,对材料的微观结构进行了表征,采用三点弯曲试验研究了材料的力学性能,讨论了ZrC的添加对复合材料断裂行为的影响.结果表明:引入的ZrC相在材料中分布较连续,与C/C复合材料相比,ZrC的引进使得复合材料的弯由强度有所提高,但断裂模式由假塑性变为脆性断裂,其原因与材料中碳纤维与基体较强的界面结合有关.     

基于LMI的涡扇发动机抗积分饱和PI控制

针对航空发动机控制计划中加减速供油线对主燃油限制的控制计划,基于状态空间理论和线性矩阵不等式LMI(Linear Matrix Inequality)的方法,提出了用于解决航空发动机控制中由于主燃油供油量超加减速供油线后导致控制效果明显变差甚至出现震荡问题的抗积分饱和IWP(Integral Wind-up Protection)算法,给出了同时保证闭环稳定性和饱和抑制性的LMI解。以某涡扇发动机为被控对象,基于LMI方法在已有的控制器上进行了IWP的设计,并进行了发动机非线性动态系统性能仿真验证。结果表明,在已设计的PI控制器结构中嵌入IWP补偿器构成具有抗积分饱和作用的PI控制器,能提高控制系统的动静态性能。     

激光重熔Al_2O_3-13% TiO_2复合陶瓷涂层抗冲蚀性能

为了进一步提高TiAl合金表面等离子喷涂Al2O3-13%TiO2(质量分数,下同)复合陶瓷涂层的抗冲蚀性能,采用激光重熔工艺对涂层进行处理,研究了激光重熔对涂层微观组织和抗冲蚀性能的影响,并讨论了陶瓷涂层的冲蚀机理。结果表明,激光重熔处理会形成致密细小的等轴晶重熔区,导致涂层有更好的抗冲蚀性能。激光重熔试样仍表现为典型的脆性冲蚀特性,以近表面的裂纹萌生和扩展,最终导致重熔层破碎、晶粒剥离为主。     

浅议雷达天线的噪声温度

雷达天线的噪声源包括：（1）天线从外部辐射源接收到的电磁波所形成的噪声；（2）天线电阻性元件（有电阻的导体和非理想的绝缘体）产生的热噪声。kTaBn是接收机带宽内天线端的有效噪声功率。     

直升机旋翼厚度噪声研究

噪声设计已成为现代直升机设计的重点。本文从理论上推导了Farassat1A公式,建立了可进行预估直升机旋翼厚度噪声的方法,并对1/4的UH-1直升机旋翼模型和某型机进行了理论计算,研究了桨叶桨尖马赫数、桨叶翼型相对厚度等因素对厚度噪声的影响。     

EMD-EKF方法研究

应用扩展卡尔曼滤波(EKF)时需要估计量测噪声的统计特性。文中针对观测噪声统计特性描述不准确导致的EKF性能下降的问题,利用经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)可以分离信号和噪声的特性,提出了一种在未知量测噪声条件下的EKF方法。该方法可以跟踪观测噪声的变化,即实现了对量测噪声的估计,从而解决了在未知量测噪声的情况下的EKF问题。仿真结果表明可运用于无源定位中。     

基于抗差估计的工业机器人运动学参数标定

为了提高工业机器人标定过程中参数辨识的鲁棒性,提出了一种基于抗差估计的运动学参数标定方法。首先基于D-H模型建立了末端位姿误差模型,同时分析了等价权函数,然后利用激光跟踪仪测量机器人基坐标系和末端位姿,最后结合IGG3权因子函数利用抗差最小二乘法辨识了运动学参数。实验表明,机器人绝对定位的RMS误差由补偿前的0.87mm降低到补偿后的0.21mm,相较于传统的最小二乘辨识算法,此标定方法拟合精度更高且鲁棒性更强。