航空弧齿锥齿轮齿面坐标测量的数据处理

 针对复杂的航空弧齿锥齿轮齿面的误差测量，利用无转台、无专用软件系统的常规的三坐标测量仪，基于微分几何和空间啮合理论，准确地表达了理论齿面，高效处理了齿面测量数据，精确地反映了齿面的加工误差、加工变形、安装误差等因素综合产生的齿面误差，为制造高精度的航空弧齿锥齿轮提供了有效的手段。以两对航空弧齿锥齿轮为例，分别对专用格里森软件计算得到的齿面数据和常规的三坐标测量仪实测的齿面数据进行了数据处理，验证了本文方法的有效性和可行性。     

板壳组合结构在随机面分布力作用下的响应分析与验证

本文用MSC／NASTRAN软件完成了板壳组合结构在随机面分布力作用下的响应分析研究,并与实验结果作了比较。在确定载荷、建立动力计算模型和模态阻尼比取值等方面进行了较详细的研究,得到了令人满意的结果：典型点加速度响应均方根值的计算结果与实验结果相近,误差低于15％。     

诱饵诱偏无人机截获系统的仿真分析

诱偏技术是电子对抗中自我保护的有效方法.在分析电扫恒差比幅测向原理的基础上,讨论了设置诱饵情况下无人机截获系统测向的误差;在射频仿真系统中,对诱饵、雷达与无人机的相对位置关系进行了研究,给出了算法,最后通过仿真对其进行了验证.这对电子对抗中武器系统诱偏技术的应用、射频仿真系统功能完善以及武器系统作战效能评估等研究都具有一定的参考价值.     

多组SIMU误差系数验前分布的融合建模方法

基于Bootstrap方法、随机加权法和数据融合理论,对某型捷联惯组误差系数的多组测试数据进行概率统计分析.首先,对33个误差系数的多组验前总体和当前总体分别进行方差和均值的齐性检验,结果发现有一些参数通过了方差齐性检验,但均值基本上都不能通过齐性检验.为此,针对这种异源总体验前分布的建模问题,定义了验前信息的质量权重;其次,提出一种多组小样本数据参数的Bootstrap和随机加权融合估计方法,得到某型惯组多组误差系数的融合验前分布密度;最后结合对不同批次、不同使用单位惯组的多组动态数据的初步统计分析,给出一些结论与建议.     

卫星惯性姿态敏感器技术

介绍了卫星惯性姿态敏感器(IAS)的工作原理，分析了惯性姿态敏感器设计及关键技术。通过比较各种惯性姿态敏感器的优缺点，分析了卫星惯性姿态敏感器的发展历程，探讨了卫星用惯性姿态敏感器的发展方向。     

基于地球坐标系的SINS/GNSS极区组合导航算法

针对极区范围经线收敛速度加快并汇聚于极点,使航向失去参考基准,定位误差急剧增大的问题,结合极区航行过程中对导航精度的需求,提出了一种适用于极区的基于地球坐标系的SINS/GNSS组合导航方案。给出了基于地球椭球模型的横向坐标系定义以及与地球坐标系之间的转换关系;设计了地球坐标系下的SINS/GNSS组合导航算法;最后将地球坐标系下的导航结果转换到横向坐标系。仿真结果表明,基于地球坐标系的极区组合导航方案的导航误差收敛迅速,在1800s的仿真时间内,姿态精度达到0.4′,定位精度达到2m,速度精度达到0.02m/s;其中定位和航向精度略优于横向地理坐标系下的组合导航方法,且可为载体穿越极点时提供稳定的导航信息。     

航空发动机涡轮特性转换方法

针对以落压比为横坐标,流量与效率为纵坐标,并按不同等转速线区分所表示的涡轮特性在涡轮处于临界状态时换算流量几乎保持不变,使得在航空发动机数学模型中应用该形式涡轮特性通过插值求解共同工作点时存在计算效率降低的不足,根据相似理论及等熵条件下涡轮膨胀功与落压比对应关系,推导了涡轮落压比、涡轮效率与涡轮当量功的关系,并结合抛物线插值方法给出了向以转速为横坐标,涡轮当量功与效率为纵坐标,并按不同等流量线区分所表示的涡轮特性转换方法。实例转换计算表明:采用所提出的转换计算方法,可有效解决以往涡轮特性插值流量基本不变的局限,并且两种格式的涡轮特性转换相对误差小于0.65%,满足工程要求。     

基于网格参数化变形的单级涡轮多学科可靠性设计优化

基于自由变形技术发展了一种可以协调实现流场、结构分析网格参数化变形的方法,并实现单级涡轮的多学科可靠性设计优化。针对流场分析网格展向积叠的特征,将三维网格变形转化为不同叶高二维截面的网格变形;根据二维流场分析网格的拓扑结构,设计二维控制面,基于叶型设计参数建立叶型控制点、其他控制点伴随叶型控制点移动,实现了网格的参数化变形,避免了网格畸变、提高了网格变形的质量;不同叶高的二维控制面组成控制体,实现三维流场分析网格的参数化变形。采用相同的控制体进行结构分析网格的变形,实现了耦合界面网格协调变形。基于Kriging代理模型进行单级涡轮的多学科可靠性优化,在满足可靠性约束的情况下效率提高4.97%、寿命提高40.86%,证明了方法的有效性。      

考虑非高斯相关噪声的视线角速率提取算法

针对捷联导引头敏感信息存在非高斯噪声且状态噪声与观测噪声相关的问题,提出了修正球面坐标系下带有相关噪声解耦的扩展椭球集员滤波（ESMF）算法。首先,通过对弹目相对距离及其变化率的规范化处理,得到修正球面坐标系下的视线角速率提取模型;然后,利用相关噪声解耦方法去除观测方程中耦合的状态噪声项,基于泰勒级数展开推导了相关噪声解耦后的模型线性化表达式,得到包含线性化误差的虚拟噪声椭球集合,并根据最小迹和最小化尺度因子上界的优化方法得到状态更新与观测更新椭球,形成非高斯相关噪声解耦的扩展椭球集员滤波算法。仿真结果表明,所提算法能够在考虑非高斯相关噪声的情况下,实现捷联导引头视线角速率的高精度提取。     

Homotopy based optimal configuration space reduction for anytime robotic motion planning

Anytime sampling-based motion planning algorithms are widely used in practical applications due to limited real-time computing resources. The algorithm quickly finds feasible paths and incrementally improves them to the optimal ones. However, anytime sampling-based algorithms bring a paradox in convergence speed since finding a better path helps prune useless candidates but also introduces unrecognized useless candidates by sampling. Based on the words of homotopy classes, we propose a Homotopy class Informed Preprocessor (HIP) to break the paradox by providing extra information. By comparing the words of path candidates, HIP can reveal wasteful edges of the sampling-based graph before finding a better path. The experimental results obtained in many test scenarios show that HIP improves the convergence speed of anytime sampling-based algorithms.