复杂电磁环境中智能决策对抗技术的应用

当前雷达技术的发展突飞猛进,复杂的电磁环境已经是战场必须面对的现实情况,提出了一种可适应战场复杂电磁环境的智能干扰技术,主要从分选、干扰策略和干扰效能评估等方面讨论了整个智能对抗干扰的原理,对战场指挥决策有一定参考价值。     

创新一号微小卫星电源分系统

介绍了我国第一颗微小卫星创新一号(CX-1)电源分系统的性能、组成、工作原理,以及太阳电池阵、镉镍电池组和电源控制器等的设计和相应参数。分析了设计中采用的三域控制统一母线调节、高效三结砷化镓太阳电池发电和充电V-T曲线智能化控制管理等关键技术。飞行试验结果表明,CX-1卫星电源分系统的性能优良、工作可靠,达到了设计要求。     

分隔贮箱内液体晃动参数的识别方法

分隔贮箱内液体晃动问题可以用一个两自由度非线性阻尼系统予以描述。本文采用等效线性化方法处理非线性阻尼参数，给出了一种利用稳态正弦基础激励晃动试验技术确定分隔贮箱内液体晃动等效力学模型的参数识别方法。方法通过引入晃动模态的频响函数剩余影响的拟合项实现两阶晃动模态的分离识别。数值仿真计算表明，这一方法给出的参数识别结果可以满足工程应用的精度要求     

潜在电路分析中的拓扑模式识别算法研究

在网络树拓扑识别理论的分析方法与算法基础上 ,推导出网络树特定的五种基本拓扑模式识别的工程算法 ,以解决计算机对电路网络树进行自动拓扑识别问题。     

大容量通信卫星热真空试验方法

文章结合大容量通信卫星的技术特点,系统总结了与之相适应的热真空试验方法改进措施,主要包括组件温度外扩过试验风险识别、红外灯阵加热器及转发器组合控温、星内真空度和污染监测、回温控制等,并对各项措施的实施效果进行了对比分析,以利进一步提高热真空试验水平。这些改进措施已成功应用于多颗大容量通信卫星热真空试验,对其他系列卫星热真空试验具有一定的借鉴意义。     

基于推力器的组合航天器质量特性辨识方法研究

组合航天器的质量特性辨识对提高其姿态轨道控制的精度和快速性有至关重要的作用。对基于推力器的总质量、质心位置和惯量矩阵的在轨辨识进行了研究。基于推力作用下的平动方程可得到质心位置和总质量的耦合辨识方程,基于转动方程可得到转动惯量和质心位置的耦合辨识方程,通过对角速度和线加速度进行多次采样,利用最小二乘法求解这2类辨识方程可完成总质量、质心位置和惯量矩阵的在轨辨识。基于上述辨识原理,提出一种闭环稳定的解耦质量特性辨识方法,通过设计合适的推力器工作策略,实现总质量、质心位置和惯量矩阵的解耦辨识,并采用一种不依赖于转动惯量的控制算法,使组合航天器的姿态在辨识结束后恢复到稳定状态。仿真表明,采用闭环稳定的解耦质量特性辨识方法,可保证组合航天器在推力器激励后的姿态稳定性。在仿真采用的动力学干扰、推力器误差和敏感器误差下,总质量、质心位置和惯量矩阵的辨识精度可达到10-3量级。     

空间非合作目标质量特性在轨辨识

提出基于系统动力学方程的空间非合作目标质量特性辨识算法。利用递推最小二乘法辨识空间机器人抓捕非合作目标后系统整体的质量特性,进而根据多体动力学的建模方法,通过几何关系解算得到非合作目标与末端作用器联合体的质量特性参数。仿真分析验证了该辨识算法的有效性。     

螺栓连接结构接触面刚度识别方法

针对线性范围内的螺栓连接结构开展研究。在薄层单元理论基础上,提出了一种螺栓连接结构接触面刚度识别方法。采用正交各向异性本构关系的薄层单元模拟接触面,忽略螺栓和螺孔的影响,建立单个螺栓和多个螺栓搭接2种结构的初始有限元模型;根据试验模态参数,识别连接部位薄层单元材料参数。识别后,2种连接结构前四阶模态频率的计算结果最大误差不超过3.5%,表明识别后的薄层单元能准确反映接触界面的力学特征;文中方法适用于单个螺栓搭接和螺栓较密集工况的准确模拟。     

火箭靶弹零升阻力系数辨识

火箭靶弹无控飞行过程中飞行攻角较小且无法准确模拟,为提高靶弹弹道理论预估精度,弹道理论计算可假定飞行攻角为零,将飞行攻角产生的诱导阻力贡献折算为对零升阻力系数的修正。建立了火箭靶弹气动特性工程计算方法,针对火箭靶弹零升阻力系数计算模型不确定性问题,利用火箭靶弹A飞行试验GPS遥测数据对其零升阻力系数进行了参数辨识,基于辨识结果对火箭靶弹零升阻力系数工程计算方法进行了修正。经火箭靶弹B飞行试验结果验证,由于综合考虑了飞行攻角产生的诱导阻力贡献,采用修正后的零升阻力系数,弹道理论预估精度大大提高,满足工程要求。     

一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法

针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性。在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络。为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性。