碳纤维增强陶瓷基复合材料抗氧化涂层研究进展

对碳纤维增强陶瓷材料抗氧化涂层的要求、组成与制备工艺以及最近抗氧化涂层体系的发展做了综述。并且对今后抗氧化涂层的发展作了一些展望。     

客机上的复合材料

目前,先进客机上的许多零部件特别是结构件广泛地采用复合材料来制造,这是因为该材料与金属和非金属等常规材料相比颇具优势,如,比强度高(指同一零件的自重小,与铝钛相比可减轻重量25%～35%)、比模量高(指零件的刚性大)、耐疲劳性好、抗腐蚀性好、抗断裂能力强、可大大减少零部     

先进的变载吸能器

传统的定载吸能器以50百分位男性乘员满足95％生存率为条件设计，它不能为全体乘员提供保护，变载吸能器能够根据乘员重量而调节动作载荷，为全体乘员提供最合理的保护，同时可以大大降低吸能器的冲击行程。     

RFI用环氧树脂固化动力学研究

用DSC研究了RFI工艺用环氧树脂的固化过程,研究表明：该固化反应较复杂,其反应动力学方程为dα/dt=2.27×10^4exp（-4764.65/T）（1-α）^0.861.为RFI用环氧树脂固化工艺的确定提供了理论依据.     

基于BDS-2/BDS-3联合处理的北斗超快速钟差预报优化策略

针对北斗卫星导航系统(BDS)钟差预报产品无法满足高精度快速服务需求的现状，提出了一种基于BDS-2/BDS-3联合估计的超快速卫星钟差预报优化策略。区别于传统两步法预报模型，利用稀疏建模方法一步求解所有模型项，并通过BDS-2/BDS-3星间相关性实现了模型系数解的增强；为进一步降低模型残差的影响，基于残差序列时空相关性，利用半变异函数重构了模型估计的权阵。为验证提出的钟差预报模型，设计了12套对比方案，实验结果表明：基于稀疏建模的钟差模型参数一步估计可略微提高钟差预报精度；通过引入星间相关性对随机模型进行精化，钟差序列一步建模可分别将BDS-2与BDS-3卫星钟差18h预报精度提升28.6%与27.2%；基于半变异函数建模的模型残差相关性提取，可实现BDS-2与BDS-3预报钟差精度8.0%与11.1%的提升。因此，提出的优化策略对当前北斗超快速卫星钟差预报产品精化具有重要意义。     

一类二维样条插值函数的最佳误差估计

本文主要结果为下述定理。 定理:设x(uw)是矩形域上关于该矩形上均匀分割的二维双三次样条插值函数,且x(uw)满足条件(5),则x(uw)在矩形域R边界上的节点处的四阶混合偏导数有估计式: |S_(i,0)|≦|A[i,n—1]||ε_(n,0)| |B[i,n—2]||ε_(0,0)|=[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2…(-1)~n 4]|ε_(n,0)| sum from h=i to n-2 (-1)~(k(k-2)-(i 1)(i-2))[0,-4,(-j)~2 4…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~(k 1) 4][0,-4,(-1)~2 4,…,(-1)~(k 2)4] (-1)~(i(i 1)/2)/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~n 4]|ε_(0,0)|其中等号成立的条件分别为: A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(n0),ε_(00)>0 A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(nm),ε_(0m)>0 其中 i=1,2,…,n—1. j=1,2 …,m—1.     

一种TASIMM-UKF导弹状态估计方法

为了提高对机动导弹状态估计的精度和速度,提出了一种三轴分离IMM-UKF(TASIMM-UKF)滤波算法。将导弹运动状态按坐标轴方向进行三轴分离,并基于CV,CA和CJ模型集,采用无迹卡尔曼滤波器并行估计导弹三轴状态信息,有效地解决了导弹不同运动轴间的模型竞争问题。仿真结果表明,该方法能有效提高状态估计精度,缩短了估计时间,对复杂大机动目标状态估计具有良好的性能。     

双向比对高精度物理时间同步方法

提出一种面向未来卫星在轨应用的闭环物理高精度时间同步方法。比较了所提方法与其他时间同步方法的区别与优势，建立了远程系统时间同步基本模型与误差传递模型，基于双向测距和时间传递技术分析了高精度钟差获取原理，给出了时钟调整环路的时域频域参数依赖关系。完成了高精度时间同步地面试验系统构建，测试了开环非调钟状态下钟差测量精度误差、闭环调钟状态下时间同步准确度误差以及长时运行情况下的时间同步监测结果。测试结果表明，该方法能够实现优于1 ns量级的时间同步，为高精度时间同步技术研究提供了新的途径。     

基于激光的便携式飞机装配接缝质量检测仪及应用

介绍了一种基于激光的便携式接缝质量检测仪的工作原理及硬件组成。使用该检测仪对飞机缝隙和台阶阶差进行了测量,通过与人工测量进行对比验证,证明了该装置可实现对特征三维信息的快速自动检测,工作准确可靠。