直升机尾桨参数对RCS影响分析

在执行战时任务时,对武装直升机的隐身性能提出了较高要求,为降低直升机在执行任务时被发现的概率,基于几何光学法和一致性绕射理论,研究直升机尾桨翼型厚度、弯度、剪刀角角度对RCS 的影响。选用两种照射雷达方位,通过对尾桨不同参数和涂敷吸波材料的RCS 峰值、均值对比,判断更有利于直升机尾桨隐身的条件。结果表明：雷达从地面照射时,尾桨厚度小、弯度小的RCS 会适当减小,剪刀角角度的变化会导致RCS 峰值相位变化;雷达平行照射时,厚度小的尾桨RCS 小,弯度小的RCS 峰值更小;在桨叶前缘与桨尖端面涂敷吸波材料可以有效降低桨叶整体RCS。选择尾桨的厚度越小、弯度越小,有利于降低直升机尾桨的RCS,对桨尖端面和桨叶前缘进行吸波材料涂敷可以有效降低整体RCS。     

微小卫星在LEO背景等离子体环境中的充电特征

航天器在低地球轨道(Low earth orbit,LEO)背景等离子体中高速运行时会在速度下方形成尾流区。本文以南京航空航天大学的"天巡一号"微小卫星为研究对象,利用充放电计算程序SPIS研究分析了其在LEO背景等离子体环境下的充电情况、尾流特征及鞘层结构。模拟结果表明,微小卫星在背景等离子体环境下的充电电位低,这与LEO的充电电位特征相符;其尾流和鞘层结构与大卫星有明显特征区别:(1)其远尾区存在密度增强效应;(2)微小卫星鞘层情况符合厚鞘近似。同时,本文采用轨道运动限制(Orbital motion limited,OML)理论对密度增强效应进行了合理解释,而卫星的材料和尺寸可对密度增强的程度造成影响;在"天巡一号"靠近底板的位置鞘层厚度为0.630m,而鞘层厚度并不是常数,随着卫星表面电位的不同有所变化。     

乙烯燃烧简化化学动力学模型及其验证

采用“准稳态”方法,从乙烯燃烧的详细化学反应动力学模型出发,建立了包含20个组分和16步总包反应的简化化学动力学模型。为检验动力学模型的有效性,在我国同步辐射实验室燃烧站上开展了乙烯／O2／Ar的层流预混火焰组分测量。应用一维数值方法对实验结果进行了模拟,计算的组分分布和实验测量数据进行了对比。结果表明：简化反应动力学模型能有效地再现详细基元反应模型的反应机理,具有较高精度;但采用乙烯详细化学动力学模型计算结果与实验测量还存在一定的差异,需要进一步改进。     

基于参数线性组合的航空发动机气路健康参数估计

针对发动机上可用传感器个数小于待估计气路健康参数个数时的卡尔曼滤波估计问题,采用一种健康参数线性组合的方法。通过迭代搜索方法优化得到最优变换矩阵,对原健康参数进行线性组合,生成一组维数等于可用传感器个数的调整参数向量,然后采用卡尔曼滤波器对调整参数向量进行估计,最后通过还原变换得到原健康参数的估计值。以涡扇发动机为研究对象的仿真结果表明,在风扇、压气机的效率以及涡轮效率和流量分别或同时蜕化2%到3%时,该方法能够准确估计出所有的健康参数,而估计参数子集法的估计结果有可能出现明显偏差,甚至误判。     

滚珠丝杠与直线滚动导轨在测量中的应用

介绍了以滚珠丝杠与滚动导轨副为主体的机械伺服系统在大型轮式零件尺寸综合测量中的应用 ,并分析了传动系统刚度对测量准确度的影响     

复合正交级数神经网络模型在飞控中的应用

针对现有神经网络逼近快变非线性函数能力低、结构复杂等问题,提出了复合正交多项式模型和一种改进的正匀多项式神经网络模型。这两种模型综合了正交级数和神经网络的结构特点,便于工程实现。理论研究和仿真计算表明,使用此模型构造快变非线性函数时,可使神经网络的节点数成倍减少,神经网络的训练次数成倍降低。飞行器非线性控制的应用表现,此方法可用来解决一般非线性系统的控制问题。     

飞控系统受限控制量线性规划最优分配

概要地介绍了具有冗余操纵面的飞控系统中受限制量分配问题的概念,数学表述方法和直接最优分配方案及其几何算法,并指出该算法在存在难于计算机实现的困难。通过分析,将该问题转化为标准线性规划问题,给出了详细的转化过程,从而使其易于计算机实现。最后通过算例说明了这处改进和算法是正确有效的。     

空中交通流量优化管理

研究了空中交通流量管理中的机场流量最优化问题,提出了解决目前日益严重的拥塞问题的一种方案,将机场流量利用最优化问题分解为两个子问题,以折考虑解的最优性及求解复杂性,针对两个子问题,提出了一种折考虑解的最优性及求解复杂性的线性规划数学模型,利用该模型,可以最有效地发挥系统功能,同是保证飞机飞行过程的有效隔离,最后,还给出了具体的实例分析,证实了所建模型的实用性。     

基于包络函数和二级近似概念的结构优化方法

利用包络函数、二级近似概念和对偶理论,提出了一种结构优化的有效解法.首先,利用包络函数将原多约束结构优化问题转化为单约束优化问题,再利用本文提出的新的两点近似函数构成高精度近似问题,继而用二级近似求解策略和对偶理论求解.理论与算例皆表明本方法的主要优点是其通用性和高的计算效率,这对于工程中的具有复杂函数的大型优化问题特别重要.     

一种新的联想记忆系统及其学习收敛性

提出了一种新的联想记忆系统--基于牛顿前向插公式的联想记忆系统(NFI AMS),用以实现在任意阶多变量多项式函数的高精度逼近,设计了相应的学习方法,并证明了在通常情况下对于任意多变量连续函数,NFI-AMS的学习总是以任意精度收敛的.该系统较之传统的CMAC类型的AMS,具有所需供学习的样本点较少,学习精度高和存储单元空间较小的优点,且比多层BP网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点,可望在智能控制与信号处理,模式识别中得到应用.