高温高压下平板预膜喷嘴初次雾化试验

为了深入探究预膜喷嘴燃油初次雾化机理,试验研究了高温高压条件下不同工况参数对平板预膜喷嘴初次雾化特性的影响规律.采用高速摄影可视化技术和马尔文粒度仪获取了预膜平板液膜厚度、液膜波动形态以及索泰尔平均直径(SMD)等雾化特性.利用图像后处理技术提取液膜厚度,试验结果表明:液膜厚度随进气压力、进气温度和进口韦伯数的增加而减...     

自适应滤波前馈控制器实现智能旋翼振动的实时控制

主要研究目的是寻求利用智能旋翼概念，将自适应随波前馈控制器应用于直升机旋翼的主动实时振动控制的可行性研究，但自适应控触所需参考信号在实际应用中往往难以获得。本提出利用旋转变压器拾取直升机桨叶旋转信号作为参考信号来解决这一问题。为了实现旋转桨叶和机体之间的双向多路信号的可靠传输，以组成智能旋翼闭环控制系统，本提出了一种非接触信号传输方法，并进行了实时振动控制试验，以验证控制策略、信号传输方法和智能旋翼概念．最后，根据试验结果，讨论了进行高效控制应当如何选择控制参数问题．     

M46J高模量碳纤维预浸QY8911纤维束性能研究

以航空发动机应用为背景，研究了M46J／QY8911缠绕复合材料的预浸纱制备方法及性能，根据M46J特性，对现有的GB3326中纤维束力学性能测试试样的加强方式进行了改进，制作了M46J浸渍QY8911树脂的纤维束试样并测试其力学性能，同时与M46J浸渍环氧树脂的纤维束的力学性能进行比较，研究表明，不同树脂特性，不同固化工艺以及制造中所施加的张力都会影响到纤维束的纤维利用率。     

可变后缘弯度机翼柔性蒙皮的变形特性分析

应用面元法和有限法建立了柔性蒙皮在气动载荷作用下的流固耦合分析方法。数值仿真结果表明:位于变形后缘上表面的柔性蒙皮在气动载荷作用下将被"吸"成鼓包形状,且这个局部变形对翼型后缘部分的压力分布具有很大影响。在此基础上,研究了柔性蒙皮在气动载荷作用下的变形随其弹性模量、厚度和初始预应变的变化规律。可以得出,柔性蒙皮的变形量随着翼型后缘偏角的增加而先增大后减小,并不是随着后缘偏角的增加而增大;增加蒙皮的厚度可以减少柔性蒙皮的最小弹性模量和最小拉伸刚度,但蒙皮的厚度受限于机翼的结构空间;满足Jacobs形变准则的蒙皮最小拉伸刚度随着蒙皮预应变的增加而降低。     

基于渐消卡尔曼滤波器的定位系统设计

针对无人机捷联式惯性导航系统(Strap-down inertial navigation system,SINS)定位精度低、全球卫星定位系统(Global position system,GPS)定位的非自主性,建立了一种无人机SINS/GPS定位信息融合系统。采用渐消Kalman滤波技术,有效防止了SINS/GPS组合导航系统的滤波发散。采用自适应运算法则,从理论上证明了渐消卡尔曼滤波器的稳定性,得到了滤波器稳定要求的新的条件,与以往研究比较,条件更为宽泛。分别进行了SINS/GPS常规卡尔曼滤波仿真和渐消卡尔曼滤波仿真,结果表明:采用渐消卡尔曼滤波技术在工程实践上可以有效提高无人机的导航定位精度,并且易于工程实现。     

基于二进小波变换的磁共振图像去噪新算法

针对传统去噪方法在降低噪声的同时会模糊图像边缘的缺点,提出了一种基于二进小波变换的噪声抑制新算法.利用小波系数的区域相关性,将要处理的小波系数置于由它周围的系数组成的可变窗口内,由窗口内所有小波系数的值来决定该系数的处理方式.由于离散小波是非平移不变的,因而重构过程中会出现人工噪声.为了避免这个问题,本文采用了具有平移不变性的二进小渡变换.实验结果表明,该方法较之传统去噪方法有更高的去噪精度,可以有效降低噪声,同时较好地保持图像细节和边缘信息.     

一种基于假设检验的多重渐消卡尔曼滤波

提出了一种基于假设检验的带多重渐消因子卡尔曼滤波的新算法.该算法采用χ2检验法,通过渐消因子矩阵对卡尔曼滤波器的噪声方差进行在线修正,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时仍然收敛,同时能够提高系统的精度.该算法应用于车载GPS (Global Positioning System)/INS(Inerial Navigation System)组合导航系统中,取得了良好的效果.      

GPS锁定晶振的数据处理方法研究

针对GPS锁定晶振频率标准,提出了一种滑动平均值法滤波方法,通过这种算法建立新的取样值与历史取样值相关性,适当选取取样点数形成滑动滤波窗口,改变的滑动滤波窗口大小,能有效克服GPS接收机输出的1×10-6的波动影响,可以在很短的时间间隔内解算出被控晶振与GPS的偏差值,应用于控制算法,不断修正压控晶振的频率,使压控晶振锁定在GPS上。     

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

声矢量传感器阵中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法

研究了声矢量传感器阵动目标角度跟踪问题,并提出了声矢量传感器阵中 一种基于Kalman滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Orthonormal projection approximation and subspace tracking of deflation, OPASTd)的波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪算法。该算法通过OPASTd算法来进行DOA的跟踪,从而克服了PASTd算法由于在某些情况下振荡但不收敛进而压缩数据、在迭代更新中由特征向量的不准确性产生误差累积等原因引起破坏信号子空间正交性的缺陷。Kalman滤波和OPASTd相结合算法可在估计角度的同时进行数据关联,与传统的PASTd算法相比,角度跟踪性能更好。该算法的优越性均可在文中得到验证。