编队飞行卫星群构型保持及初始化

导出了基于相对轨道要素的编队飞行卫星群轨道相对运动控制的轨道机动方程；提出了编队飞行卫星群轨道相对运动控制的轨道机动控制策略，利用不同方向的脉冲控制相对运动的轨道参数，包括轨道平面内机动和轨道平面外机动控制。根据相对轨道要素的变轨机动控制，进行编队飞行卫星群构型的初始化。这样的构型初始化可以视作一次特殊的变轨机动控制，很容易实现编队飞行构型的初始化机动。     

防静电白色热控涂层的空间环境性能试验

通过在氧化锌晶格中掺入重金属离子，得到具有防静电功能的白色颜料，再以丙烯酸树脂为粘合剂制备出空间飞行器外表面用的ACR－1防静电白色热控涂层；研究了空间环境效应（包括紫外辐照，电子和质子辐照）对该热控涂层太阳吸收率的影响并与有机硅白色热控涂层进行了比较，地面模拟空间环境试验研究结果证明，ACR－1防静电白色热控涂层具有良好的空间稳定性。     

高空高速无人飞行器热控制系统设计

针对飞行时间短、速度和高度变化快、表面温度波动大的无人飞行器UAV(Unmanned Aerial Vehicles)热控制系统设计难题,提出了一种可解决实际工程问题的热分析计算方法.即把热天工况、冷天工况和标准天工况作为设计/试验工况;采用参考温度法、高超音速工程预测法或计算流体动力学CFD(Computational Fluid Dynamics)数值模拟法,确定了飞行器表面温度分布,并把其作为后续热分析数学模型的外边界条件;分析结构热容量对瞬态热载荷的影响,建立与之相应的边值问题方程,并采用有限差分法求解;根据高空高速飞行特点及瞬态热载荷值,确定仪器设备舱调温系统方案.     

机器人运动的学习控制

机器人学习控制旨在采用简单的控制器结构和易于实现的控制算法,提高机器人轨迹动态跟踪精度。本文讨论了机器人控制研究中存在的困难,简要回顾了早期学习控制思想的形成和发展,重点介绍了近年来国内外有关机器人学习控制研究的现状。     

推力矢量和二元喷管

推力矢量是第四代战斗机获得过失速机动性的必要条件,而二元喷管又是推力矢量控制中性能较为优越的一类喷管。本文较全面地阐述了目前世界上推力矢量和二元喷管的发展和现况、二元喷管的构造和性能、二元喷管对改进飞机升阻特性和机动的作用。推力矢量能显著提高飞机在空战中的作战效率以及推力矢量控制所需的效能也在文中作了介绍。     

CNC数控系统控制软件

本文分析了数控机床控制系统,由硬件NC(Numerical Contro1)向CNC(ComputerNumerical Control)转变时进给速度下降的问题,阐述了解决此问题的一种方法——二次插补方法。指出CNC数控系统是个多重中断系统,论述了将数控的工作按其重要的程度、实时性的高低,安排在不同的优先级,使整个系统协调工作的思想。     

喷流噪声特性与控制研究

本文着重研究喷流噪声机理及工程计算方法。通过实验研究了声功率与喷流速度的关系,表明在Mα>0.4时Lighthill方程和Lilley方程均与实验数据吻合,可分别使用。而Mα<0.4时,均偏差较大,通过本文实验表明,若改为6次方关系较为恰当。文章同时对喷流噪声指向性、谱特性进行了分析。最后对一种引射消声器进行了发展性研究,获得在135dB噪声条件下,降噪17dB的效果。     

利用双目标优化寻求颤振抑制控制律

本文对一个三角机翼/外挂系统的颤振主动抑制进行了系统的研究。在理论上,对如何应用现代控制理论设计优化控制律进行了探讨;对非定常气动力拟合的Pade矩阵近似作了改进;提出了用理想极点和二次型性能指标进行双目标优化来确定加权矩阵的思想;在实现上,用状态观测器和单秩法极点配置两种方法设计了输出反馈控制律。风洞实验结果表明:用本文的方法所综合的控制律是合适有效的,成功地使机翼/外挂系统的颤振速度提高了15.7％,与理论计算结果吻合良好。     

MATLAB在飞机环境控制系统仿真中的应用

介绍了在MATLAB环境下,对飞机环境控制系统的建模方法,开发了飞机环控系统综合仿真的MATLAB工具箱.简单介绍了所开发的仿真工具箱,并且用此工具箱对某型飞机的环控系统进行了仿真研究,与实验结果的对比表明,所开发的工具箱,具有很高的仿真精度.     

无刷直流电动机的新型自适应模糊神经控制

 为无刷直流电动机提出了一种自适应模糊神经控制方法.这是一种建立在开关控制、模糊控制和自适应控制相结合基础上的控制方法,并用神经网络实现了模糊控制器和自适应机构.在无刷直流电动机的双闭环调速系统中,电流控制器是PI控制器;转速控制器是由1个开关控制器和1个包括自适应机构在内的模糊控制器相结合组成的,且用1个3层前向神经网络离线学习实现了模糊控制器,学习算法采用的是改进的BP算法.用1个单神经元通过在系统运行过程中的动态学习实现了自适应机构,学习算法选用了有监督的Hebb学习算法.由电机所处的运行阶段决定哪一个控制器工作.此控制算法的仿真结果说明,它使系统具有良好的动、静态特性和自适应性.