紫外CCD敏感器头部电路系统的研究

介绍了我国探月工程之嫦娥一号卫星的紫外CCD敏感器系统的CCD电路的软硬件的开发研究.紫外CCD敏感器由光学结构、CCD及处理线路、数据处理单元及其软件组成.入射光经光学系统后,照射在CCD敏感元件,经视频处理电路处理后形成数字图像信号.数字图像信号保存在数据存储器中,由数据处理器进行分析处理.计算得到月球的中心并转换为探测器对月姿态角,其中紫外CCD敏感器头部电路包括CCD电路、时序电路、驱动电路、视频处理电路和电源电路.核心器件CCD采用E2V公司的CCD48-20芯片,文中重点介绍该CCD的时序、驱动和Smear等难点问题.      

基于轨道任务几何的"嫦娥五号"采样区选择

"嫦娥五号"(Chang'E-5,CE-5)任务飞行过程复杂、约束条件多,采样区域的选择与轨道设计密不可分.首次提出了基于轨道任务几何的采样区选择方法,以确保探测器任务时序安排紧凑、推进剂消耗少、发射窗口适应范围广、发射机会最多、并满足各个分系统要求.首先给出了工程实施代价最小的可行采样区范围,再综合考虑采样区的地形安...     

基于TestStand的先进飞机ACP综合测试系统

音频控制面板(ACP)用于向飞行机组提供与各种通信系统联接的方法,并监控来自导航系统的音频信号.与音频管理组件(AMU)配合对飞机上的各种无线电通信和无线电导航通道进行选择,管理和控制来往于飞行机组的音频信号,同时显示相应的选择控制状态.     

等离子体气动激励抑制压气机叶栅角区流动分离的仿真与实验

进行了等离子体气动激励抑制低速压气机叶栅角区流动分离的数值仿真研究,并进行了实验验证.小攻角情况下,叶片吸力面角区流动分离导致显著的尾迹总压损失.来流速度为50 m/s(雷诺数为223 000)时,等离子体气动激励可以有效的抑制角区流动分离,降低总压损失.激励电压、频率分别为10 kV和22 kHz时,50%叶高处的尾迹压力分布基本不变,60%和70%叶高处的最大总压损失分别减小了13.83%和10.74%.增加激励电极组数或激励电压,可以增强抑制效果.      

汽车后视镜非定常流场的大涡模拟

以桑塔纳3000后视镜为例,使用大涡模拟方法,研究汽车后视镜非定常流场。通过分析后视镜表面平均压力因数、中截面平均速度分布发现,平均流场的大涡模拟结果与雷诺平均结果相当一致,两者可以相互验证。比较有无后视镜两种情况,紧邻后视镜的汽车侧窗压力因数标准差值以及后视镜尾部速度脉动标准差值,了解到后视镜不仅自身较大压力脉动,而且影响汽车侧窗和其它区域。后视镜的剪切层以及尾部旋涡脱落导致后视镜尾部速度脉动在个别位置达到来流0.2倍。测点的自功率谱密度以及相关分析有助于从更深角度明确压力、速度脉动的能量分布以及后视镜的非定常流场结构特征,从而更好揭开后视镜导致气动噪声的流动机理。     

基于相关维数的涡扇发动机起动过失速控制研究

考虑到压气机内部压力值的相关维数对发动机失速信号的敏感性,研究了基于相关维数的发动机起动过失速控制问题.实例分析结果表明,利用压气机内部压力相关维数的变化来确定发动机的失速时机,并通过对发动机起动过程主燃烧室供油控制规律的调整,可以实现对涡扇发动机起动过失速状态的控制.     

端壁抽吸位置对压气机叶栅角区分离控制的影响

以某高负荷压气机叶栅为研究对象,应用数值模拟方法探索了叶栅端壁不同抽吸位置对角区流动结构、通道漩涡发展过程以及叶栅性能的影响规律,寻求控制角区分离的可行方法。研究结果表明:在叶栅前缘上游5%C(弦长)位置实施抽吸,延缓了通道涡的形成,但导致叶栅来流攻角发生改变,在角区形成角区分离涡,并且该漩涡与通道涡相互促进,进一步恶化叶栅流场,导致叶栅落后角增大,损失增加;在叶栅通道激波后25%C端壁抽吸,吸除了上游端壁积累的高熵低能气流,制约了通道涡的迅速发展,改善了叶栅通道的流场结构,降低了流动损失,但并未对上游流场产生较大影响,是一种可行的方案。然而25%C处抽吸后,未能完全消除分离,在端部与叶栅通道主流之间存在较高损失区域。     

一种新型电解电源设计及其实验研究

从电解电源的高频高效化、绿色化、数字化及智能化的发展方向出发,利用电流增强原理,设计了一种开关管带并联辅助网络的零电压全桥软开关电路拓扑,具有节能增效、可靠性高的优点.采用TMS320LF 2407A为核心控制芯片.得到了全桥移相PWM输出波形,并设计了反馈信号调理电路与后端驱动电路,电路形式简单紧凑,实现了软开关电解电源的全数字化控制.     

基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测

研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。     

可行SLP法在发动机在线优化中的应用

研究了航空发动机在线优化算法问题。基于序列可行方向法,提出了一种用于解决一般非线性优化问题改进的序列线性规划(SLP)在线优化算法——可行下降序列线性规划(FSLP)方法。其显著特点是通过适当的步长修正算法,在保证目标函数下降的同时,确保解的可行性。根据对偶理论证明了其核心算法的收敛性,对步长修正原理进行了数学分析,并详细介绍了算法实现途径。基于上述优化算法,以某型双转子涡扇发动机最大推力模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比传统的序列优化方法,在提高优化算法解的可行性方面效果更好。