基于LMI的高超声速飞行器滑模预测控制

针对高超声速飞行器非线性、多约束、快时变等特点,提出了一种基于线性矩阵不等式的滑模预测控制方法.首先设计系统的滑模面,然后对滑模面进行预测并将其作为优化性能指标,通过Schur补引理将控制律的设计转化为一个优化问题.该方法避免了常规滑模控制的高频切换,有效地克服了抖振现象.此外,相对于传统的滑模预测控制方法,该方法不需要额外计算终端约束条件和终端代价函数,只需要通过选取合适的李雅普诺夫函数即可保证系统的稳定性,且其加权矩阵和控制律是同时进行优化设计的,简化了设计过程.仿真试验表明,相比于单纯的预测控制和滑模控制,所提出的方法具有更好的跟踪性能.     

先进复合材料国防科技重点实验室的航空树脂基复合材料研发进展

归纳先进复合材料国防科技重点实验室在航空先进树脂基复合材料方面的应用和研究进展.研制出超薄热塑性无纺织物层间增韧技术以实现提高复合材料的CAI性能.设计出的多夹层结构具有多层吸收拓展频带的作用,使多夹层隐身复合材料的吸收频宽达1 ～ 18GHz.高韧性树脂基复合材料和耐高温复合材料技术得到发展,并形成预浸料-热压灌成型、液态成型和自动化制造技术体系.发展复合材料固化、树脂流动、固化变形等模拟优化技术,并建立复合材料数据库技术.建立先进复合材料国防科技重点实验室可在支撑航空装备研制,在航空复合材料创新引领、体系主导、基础支撑和保障应用方面发挥作用.     

陶瓷基复合材料超声辅助加工技术

陶瓷基复合材料具有优良的力学性能以及突出的耐高温、轻质等特性,在航空航天等领域具有广阔的应用前景.但由于高硬脆性特点,陶瓷基复合材料加工难度较大.诸多研究表明,超声辅助加工技术是一种相对合适的加工方法,与普通机械加工相比可有效降低切削力、改善加工质量等.对发展较为成熟的Cf/SiC、SiCf/SiC两种陶瓷基复合材料的超声辅助钻削/磨削加工技术研究进展进行了介绍,分析了其中存在的问题,并提出了相应的对策.     

长航时高精度惯导系统姿态阵的四种解算方法

高精度惯性导航系统是保证水下或水面运载体长时间安全航行及搭载的仪器设备正常工作的关键技术之一,姿态阵解算是其核心问题。通过分解姿态阵以及分别采用Euler角和四元数描述姿态参数,建立解算姿态阵的四种方法;分别对这四种方法中的姿态模型进行扰动,并研究相应线性化误差模型的精度及其影响因素;利用数值仿真法对四种姿态解算方法的结果及对应的线性化误差模型的精度进行了比较分析,结果表明:姿态阵解算分解法显著差别于整体法,采用Euler角或四元数描述姿态参数对姿态阵解算精度的影响不显著,分解法对应的线性化误差模型的精度优于整体法。     

基于马尔科夫链模型的脉动装配线运行状态预测

分析了影响脉动生产线运行的因素和状态预测的必要性,提出了基于马尔科夫链模型的状态预测方法。基于马尔科夫链预测理论,对脉动生产线运行状态划分,确定状态转移矩阵,建立马尔科夫预测模型,并对模型准确性进行验证。     

基于矩化GO法的某型电动飞机扰流板系统可靠性

扰流板冗余系统提升了新能源电动飞机的可靠性。采用GO法建立电动飞机扰流板系统可靠性模型,设计SIMULINK仿真界面,针对操作符11给出一种新的运算模块。针对扰流板冗余系统设计一种矩化操作符,给出运算流程,有效减少传统GO法在冗余系统建模工作量,利用故障树分析法对结果进行验证。结果表明,本文提出的方法切实可行,为新能源电动飞机扰流板系统可靠性分析提供了新的思路。     

考虑盘片耦合的缘板阻尼器减振性能分析方法

叶盘结构趋于轻薄,盘片耦合振动不能忽略。本文旨在揭示缘板阻尼器对叶盘不同节径模态减振性能的影响规律。建立了考虑缘板转动的叶盘-缘板阻尼器集中参数模型,采用结合解析雅可比矩阵的多阶谐波平衡法求解稳态响应,利用非线性周期减缩技术,在不损失精度的情况下使计算效率提高至少3倍以上。研究结果表明,针对叶片主导的一阶弯曲模态,缘板阻尼器总体上对节径数越高的模态阻尼效果越好,但在盘片耦合区阻尼效果显著下降,约为25%至50%;此外,忽略缘板的转动效应可能导致对阻尼器减振效果高估约70%至100%。     

基于LMI的具有一类不确定性数据的参数估计

 对于系数矩阵 A和观测向量b 存在不确定性的情况,本文提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)的参数估计方法,这种方法适用于不确定性的先验界已知的情况.由此而得到的算法计算更为简单,实用并具有一般性.文中给出了计算公式的推导、解的分析,并针对几种特殊的情况进行了讨论.最后给出了仿真结果.     

JME法测量光器件偏振模色散

琼斯矩阵特征值分析法(JME法)是测量光器件偏振模色散的一种重要方法。介绍了采用该方法测量偏振模色散的原理和试验装置,并给出偏振模色散人工传递标准的实验结果,该结果与理论值非常吻合。     

基于SVM的浮动车行驶模式判断模型

浮动车在低速情况下存在两种行驶模式,如不能对上述模式进行准确区分,将严重影响浮动车实时路况计算的精度和效率.研究和设计了一个基于支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的浮动车行驶模式判断模型,并针对性地提出了一种简单的基于隶属度矩阵的特征评价和选择方法.实验表明通过上述方法选择的特征子集所训练的分类器在测试样本集上具有92.6%的分类准确性;经过行驶模式分析后,浮动车系统的准确性有显著提升.