基于单循环方法的涡轮叶片可靠性及多学科设计优化

为了得到适用于涡轮叶片复杂结构并同时考虑可靠性的多学科设计优化方法,将基于单循环方法的可靠性分析（SLBRA）与并行子空间设计优化方法 （CSSO）相结合,提出了一种基于可靠性的多学科设计优化（RBMDO）方法。在优化过程中使用Kriging近似模型并不断提高模型精度。该方法在计算最可能失效点（MPP）的过程中避免了优化迭代,提高了计算效率。以涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比。结果表明,优化结果满足可靠性的要求,与双循环方法相比优化效率明显提高,证明了该方法在工程应用中的可行性和有效性。     

基于JPDA的单站多目标无源定位

复杂电磁环境下,对多目标的定位成为单站无源定位的重要问题。研究了单站只测角定位体制下,多点源测角后如何利用多个方向圆锥角进行多目标定位的问题,对雷达多目标跟踪的JPDA算法进行了改进,并做了典型场景下的仿真实验,对单站多目标无源定位技术的研究提供了理论和实验支持。     

基于非线性摩擦模型参数观测器的自适应摩擦补偿方法的研究

通过摩擦补偿的分析提出了一种基于非线性摩擦模型参数观测器的自适应摩擦补偿方法,从工程实用角度出发采用的是库仑加粘滞的摩擦模型,设计了两个观测器实现对库仑摩擦系数和粘滞摩擦系数的估计,并用MATLAB软件对转台工作状态进行了仿真,结果表明此观测器有良好的自适应补偿性能。     

一种模拟整星热环境的小型单机热平衡试验

文章通过对一个典型的单机热分析和热试验的研究,提出了一种小型单机热平衡试验方法,模拟单机在整星环境下的热平衡试验,以避免只为验证其热设计而再次补做整星热平衡试验。为准确模拟单机在星内的辐射和导热过程,通过灰体间辐射热网络法和仪器安装板处单元体热平衡法,给出了等效辐射特征点和等效导热特征点的确定方法;并结合试验结果,对模型修正的合理性、局限性进行了分析,提出了在实际应用过程中应注意的问题。     

基于滑模的多无人机系统协同编队控制

针对具有非完整约束的多无人机系统编队控制问题,提出了一种基于滑模的协同编队控制算法。控制目标是使多无人机系统能够收敛到期望编队,并且能够跟踪上期望的运动轨迹。在领导-跟随结构中,编队的期望运动轨迹由一个动态的虚拟领导者来表示,仅部分跟随者先验已知虚拟领导者信息,并且所有跟随者之间只能局部交互信息。首先,采用分布式状态观测器,使所有跟随者能够在有限时间内估计出虚拟领导者的状态。然后,利用该观测器的估计状态,提出了基于滑模的协同编队控制算法。最后,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了多无人机系统的稳定性,并且通过5架无人机的仿真验证了所提算法的有效性。     

新型自适应Terminal滑模控制及其应用

针对一类高阶MIMO非线性系统设计了基于快速模糊干扰观测器的自适应Terminal滑模控制方案.通过设计快速模糊干扰观测器,克服了传统模糊干扰观测器在误差较小时收敛速度慢的缺点.严格证明了跟踪误差及观测误差均在有限时间内收敛到零的小区域.最后在高超声速条件下,对空天飞行器再入过程的姿态控制进行仿真,结果表明了所设计干扰观测器的优越性和闭环控制方案的有效性.      

便携式粮仓温度巡检仪的研制

本文就便携式粮仓温度巡检仪的组成及工作原理,热敏电阻的线性化及便携式仪表的节电运行方式进行了论述.     

基于扰动观测器的无人机固定时间编队协同控制

针对无人机的编队控制问题,基于虚拟领航者编队方法,提出了 1种基于固定时间超螺旋干扰观测器的反步控制策略。首先,设计了 1种固定时间超螺旋扰动观测器,以保证在固定时间内,对无人机编队机动所受扰动的快速观测;其次,针对编队控制问题,设计了基于超螺旋扰动观测器的反步控制策略,该控制器显著降低了抖振效应;然后,使用李雅普诺夫理论和固定时间理论,分析了控制策略的固定时间稳定性;最后,通过仿真算例验证了所提出的控制策略的有效性与可行性。     

低空无人飞艇压力控制系统的设计与实现

介绍了一种以C8051F120单片机为核心设计的低空无人飞艇压力控制系统,详细给出了系统的总体架构;着重说明了主要功能模块的电路设计和固件的程序设计.地面测试和飞行试验表明该压力控制系统性能稳定,能满足低空飞艇飞行中压力控制的要求.     

通过纯软件的方法测试数字处理器的故障敏感性

对于工作在高辐射太空中的飞行器而言，它不可避免会受到单粒子效应的影响。因此，如何预测飞行器中单粒子效应敏感区域以便加强保护措施是一件很重要的工作。但事实上，要预测单粒子效应对飞行器的影响并不容易。本文给出了一种通过纯软件来评测飞行器系统对单粒子效应的敏感程度的方法——软件故障注入法——这也是评测微电子电路可靠性极具前景的方法。该方法采用高效的汇编语言在汇编级实现，对目标系统不会造成损伤，并且使用方便。试验的结果表明，目标处理器对于单粒子翻转的敏感性大约为1．38％到2．35％，且寄存器的敏感性要高于内存区。