一种Ka频段卫星天线多模单脉冲馈源设计

针对高精度跟踪用户目标的需求,设计了一种Ka频段卫星天线多模单脉冲馈源。该馈源由和差网络、多模激励器和辐射喇叭组成,当从和差端口分别以TE10模激励时,多模激励器会激励出所需的11个工作模,由辐射喇叭在空间形成单脉冲和、差波束。对该馈源在和、差状态下的辐射特性进行仿真分析,结果表明,其和差矛盾小于2.5dB,差零深小于-40dB,同时馈源在方位面和俯仰面的辐射方向图具有良好的对称性。     

基于链路聚合控制协议的堆叠网络设计与应用

文章介绍了国内最大卧式空间环境模拟器KM7A的系统网络架构,在该网络中应用了堆叠网络以及链路聚合控制协议(LACP),通过链路聚合控制协议对所有关键设备进行链路绑定,实现了关键设备和数据链路的冗余,大大缩短了主/备试验网络数据链路的切换时间,避免了单链路失效,提升了数据传输链路的稳定性和故障容错性。     

欠驱动航天器编队重构的切换神经网络控制

针对圆轨道欠驱动航天器编队重构问题,将传统的自适应神经网络控制器和自适应滑模控制器相结合,设计了一种切换神经网络控制器,用以跟踪由伪谱法求解得到的航天器编队重构的最优开环控制轨迹。自适应神经网络控制器在活跃区域内工作,利用径向基神经网络(RBFNNs)近似动力学系统中的不确定项,自适应滑模控制器在活跃区域外工作,利用自适应律来估计近似误差上界,并采用李雅普诺夫方法证明了闭环系统稳定性。数值仿真结果表明切换神经网络控制器可在欠驱动条件下实现编队重构,与线性滑模控制器相比,实现了控制器快速、高精度、强鲁棒等控制性能。     

月球大范围探测巡视器及GNC技术发展综述

对月球大范围探测巡视器及相应制导、导航与控制(GNC)技术进行了综述。首先对月球大范围巡视探测需求进行分析,介绍了世界各国主要的月球大范围巡视器计划研究进展;其次针对月球大范围探测GNC技术研究现状进行了归纳整理,简要分析了进行月球大范围探测任务现存技术难点;最后为实现更加完备高效的月面大范围探测提出了月球大范围探测网构建设想,并分析了其构建目的、意义及关键技术。     

认知结构模型机动目标跟踪算法

针对复杂战场中环境特性复杂以及目标机动性能提升所带来的跟踪难题,提出一种基于人类认知机制的机动目标自适应跟踪算法。算法将人类“记忆”机制引入机动模型构建,利用神经网络对目标特征参数进行离线学习并存储,指导机动模型参数实时调整,使模型对运动状态的描述更加合理。为进一步提高跟踪性能,基于人类认知“感知-行动”循环理论,将雷达接收端经数据处理后的目标状态估计信息反馈至雷达发射端,以最小感知信息熵为代价函数,从波形库中自适应选择最佳波形来匹配目标。仿真对比实验表明,该算法对环境及目标的感知更加准确,融入波形选择的自适应目标跟踪算法要明显优于传统采用固定波形的跟踪算法。     

基于 AODV路由协议的 Ad Hoc战术通信网络攻击研究

AODV协议是目前战术通信网络使用的比较多的一种Ad Hoc网络路由协议。针对AODV协议下的Ad Hoc战术通信网络提出了两种路由攻击办法,并用OPNET 进行了仿真和性能分析。在这两种攻击模式下,观察Ad Hoc战术通信网络的丢包率、时延、吞吐量等网络性能指标。     

二次空气系统一维非定常计算方法

研究了燃气轮机二次空气系统的非定常计算方法.通过将整个二次空气系统划分为两部分,特征"长"元件以及局部损失元件.特征线法用于单个特征"长"元件的求解,通过将连续方程、动量方程、能量方程构成的偏微分方程组转换为常微分方程组并联立求解,可以充分考虑内部流动与换热的相互影响;基于压力修正的流体网络法则用于由多个局部损失元件组成的局部流体网络,首先对动量方程组进行求解,进而对各自的能量方程进行求解.如何在采用这两种方法进行求解的上述两类元件之间进行数据交互将被讨论.此外,所提出的时间步长定义方法以及改进的元件计算模型使得二次空气系统的非定常分析得以实现.计算程序经与某系统定常实验数据及单个元件的非定常计算数据进行对比,在10s的计算时间内,基于特征线法得到结果与CFD数据偏差达到10.2%,结果表明该计算程序可以满足二次空气系统非定常计算的要求.     

基于SVM和SNN的航空发动机气路故障诊断

为了区分航空发动机气路故障诊断过程中出现的相似故障,提高诊断准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和协同神经网络(SNN)相结合的故障诊断方法.首先利用参数优化后的SVM对测量数据进行初步故障诊断分类,对诊断结果进行分析统计,得出难以区分的相似故障类型,并根据SNN对这些相似故障进一步地区分判断,最后根据实际数据对此故障模型进行仿真.结果显示:基于SVM的初步故障诊断准确率达到96%;而经过SNN进一步地相似故障区分后,诊断准确率提升到100%.     

基于小波变换的容差电路故障诊断

针对目前模拟电路中电子元器件存在的容差与非线性导致电路故障难以检测的现状,设计了适用于诊断由器件超出容差所引起的模拟电路故障的小波分析诊断方法。通过设定故障进行蒙特卡罗容差实验,采用小波神经网络,对故障输出信号进行小波分析提取其小波高频系数参量,经PCA分析和归一化后形成训练特征向量,并经过BP神经网络训练后,故障信号通过小波神经网络后能够快速精准的对故障器件进行定位。通过大量样本进行仿真计算表明所设计的小波特征参量故障诊断法对于模拟电路具有很好的故障分辨率。     

柔性机翼承载能力的试验与预测

对柔性机翼进行了承载能力的试验及预测研究,首先对柔性机翼的翼型结构进行建模,并对充气机翼的结构进行了分析和优化;其次应用正交试法确定出影响柔性机翼承载能力的主要影响因素,以优化后的结果建立实物模型和主要影响因素为变量进行试验;最后以大量的试验数据为训练样本建立改进的神经网络模型,并进行承载能力预测.试验与预测结果对比研究表明:在初始阶段,柔性机翼在压强一定时,载荷与挠度近似呈线性关系;在同一气压值下,载荷增加到一定值时,载荷与挠度的关系曲线呈近似线性关系,而是斜率突然减小;神经网络测试值和试验实测值最大相对误差与标准方差只有12%和0.39%,人工神经网络解析方法可以用于对充气机翼抗弯刚度的分析.