直接解算轨道根数的轨道约束自校准定轨方法

应用轨道约束自校准技术能够有效地修正系统误差和提高定轨精度。本文为了适应各种航天试验任务要求,将轨道约束自校准技术推广应用到直接解算轨道根数的定轨方法中,并导出了解算开普勒根数的轨道约束自校准公式。     

VS-CMA盲均衡算法在短波数据通信中的应用研究

在美军标MIL-STD-188-110B基础上,改进短波（HF）数据通信发送端数据流结构,以便接收端对信号进行盲均衡处理。基于8PSK调制信号的峰度为恒定值的统计特性,提出采用均衡输出信号的峰度与理想信号的峰度差异,以调整恒模算法（CMA）的步长因子;并针对国际电联推荐的短波信道参数,进行了算法的性能仿真。仿真分析表明该算法对慢衰落的短波信道具有较好的均衡效果,对快衰落信道的均衡能力有限;应对快速衰落信道,算法还有待进一步改进。     

瞬态平面热源法热物理性能测量精度和适用范围的标定——常温下标准材料奥氏体不锈钢的热物理性能对比测试

瞬态平面热源法作为一种非稳态热物理性能测试技术，其测量范围、测量精度和试验参数的确定是正确评价和应用这种测试技术的前提条件。本文详细描述了采用瞬态平面热源法测量装置对热物理性能标准材料奥氏体不锈钢所进行的比对测试，并由此考察这种测试方法和测试装置的测量精度和适用范围。     

纳米校准与测试——基于纳米测量机的试验性研究

主要介绍了基于纳米测量机的高阶梯差台阶标准样板和深沟槽深度标准样板计量测试和校准工作研究,包括在NMM上对两种标准样板进行计量测试和校准、在NMM上安装不同的探测传感器时纳米级深度标准样板和台阶高度样板的校准比较、以及在研航空基金项目"在NMM上实现小型非球面的坐标扫描轮廓测量方法".     

高超声速飞行器跨流域气动力／热预测技术研究

分析了跨流域流动特点、工程背景需求、国内外研究现状,针对高超声速飞行器跨流域气动力／热预测存在的主要问题,从粘性干扰参数与克努森数搭接的跨流域模拟准则、微量天平结构优化及测力技术、红外大面积中低量值热流测量技术、流场显示与测量技术和 N-S／DSMC 自适应紧耦合数值模拟方法等方面,总结了近年来取得的研究进展,并讨论了下一步研究方向。     

基于阶跃响应的飞行器单独静、动导数数值求解方法

基于阶跃响应方法,结合刚性动网格技术,对飞行器的单独静、动导数的精细化数值计算进行了研究.以纵向为例,通过给物面施加恒定附加攻角,求解得到阶跃响应运动过程的非定常气动力,求导得到静导数.同样给物面施加恒定的俯仰角速度,并同时强迫物面平动以抵消俯仰转动产生的附加攻角影响,可由非定常气动力求导得到动导数值.分别利用NACA0012翼型和三维SACCON飞翼无人机进行了计算验证,各攻角下的静、动导数值与文献、试验结果吻合得很好,最大误差不超过5%.结论表明:基于阶跃响应的单独静、动导数直接模拟方法计算耗时仅为传统强迫振动方法的21%,效率相对较高,且可推广到横航向的动导数计算,为飞行器的稳定性研究提供参考.      

民用飞机试飞阶段人为因素适航审定技术研究

随着飞机各系统可靠性的不断提高,人为失误逐渐成为系统失效或造成飞行事故的主要因素,已成为设计及适航审定部门关注的重难点问题.当前国内外对于如何验证人为因素是否满足相关适航条款的要求仍处于理论探索阶段.针对上述问题,基于CCAR-25部条款分析试飞阶段民用飞机人为因素适航审定过程,包括基于SHELL模型及T.E.S.T矩阵的人为因素审定条款筛选,基于MOC5&MOC6的试验机符合性验证方法,并基于模糊评判方法给出数据分析实例.本文提出的人为因素适航审定思路及验证方法具有一定创新性,已在试飞阶段ARJ21-700飞机上初步应用,可为后续C919等民用飞机人为因素设计和适航审定提供技术支持和方法保证.     

一类新的速度入流条件在管道流模拟的应用

基于经典边界层理论,发展了一类简化的、按边界层厚度描述的速度入流边界条件。基于入流条件,对低速后向台阶流动和超声速压缩拐角流动进行了数值模拟。通过细致比较空间流场、边界层内速度型、表面摩擦阻力和压力分布等特性,对该类型边界条件进行了计算确认。结果表明,所发展的简化边界层厚度速度入流条件提法正确、合理,具有描述方法简单、鲁棒性好、适合工程计算的优点,可显著简化不同流速的管道流动的数值模拟。     

基于视觉的模型烧蚀形貌实时测量方法

针对电弧风洞试验时模型烧蚀形貌实时的变化问题,使用数字散斑相关结合双目视觉的方法直接测量得到了模型烧蚀过程的形貌变化历程。利用散斑相关来进行图像数据的处理,同时综合了亚象素相关算法。通过测量获得了模型烧蚀过程的形貌实时变化情况。标定结果表明标定精度达到了0.02 mm;试验结果表明,测量方法可以为分析平板模型随烧蚀时间变化而变化的特性提供有效的试验数据。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。