电动无人机动力系统建模与实验

基于叶素修正理论和三维机翼气动系数计算公式,提出了一种分析双叶定距螺旋桨的新方法.并根据外转子无刷电动机工作原理及其特性,建立起电动无人机动力系统性能特性计算的数学模型.使用该模型分析了17组不同螺旋桨和电动机的零空速实验数据,结果表明:该模型原理正确,精度较高,且具有良好的工程操作性,能够有效提高电动无人机动力参数设计的可信度和精度.      

圆极化天线在远场条件下的测试方法

在微波暗室远场条件下,设计了一种利用线极化天线测量圆极化天线的方法.基于圆极化波的分解理论,利用线极化天线进行两次正交测量,所得结果通过公式换算,得到圆极化天线的方向性图和增益.通过多次对圆极化天线进行实际测试,验证了此方法的有效性,满足了实际应用的需要.     

真空环境下行波型超声波电机的特性

真空环境下由于缺少空气介质,靠摩擦驱动的超声波电机的特性会与常态 下发生较大的变化。采用行波型超声波电机常用的三种摩擦材料（环氧树脂、聚四氟乙 烯烧结和生聚四氟乙烯填充为基的摩擦材料）对比分析了常态和真空环境下的超声波电机的 机械特性。发现除环氧胶外,其他摩擦材料制成的电机真空下的堵转力矩都有所增大,而空 载转速全部降低。为了分析变化产生的原因,实验比较了真空环境下三种摩擦材料在常规、 驻波和行波状态下的动摩擦系数,实验表明除环氧胶外其它摩擦材料的摩擦系数比常态下都 略有增大,且相应电机的堵转力矩也都增大。其次实验研究了行波型超声波电机的瞬态特性 ,当真空度增加到10 -2 Pa后,电机的起动时间和起动电压都有明显的增加,即电 机起动和运行的阻力逐步增大,导致电机空载转速的降低。最后测试了声悬浮力大小,其数 值不超过预紧力的1％,不是真空环境下特性变化的主因。导致电机真空环境下堵转力 矩和空载转速发生变化的主要原因在于摩擦材料动态摩擦系数和起动与运行阻力的变化。     

基于逐步回归的模型误差估计及在天基测控系统中的应用研究

以双星定位系统的天基测控技术为应用背景,提出了一种能够自适应估计模 型误差的轨道确定方法。详细推导了观测模型中的系统误差形态,建立了能表征实际特征的 部分线性轨道改进模型,并利用二阶段法和核函数估计法对混合误差进行补偿,在此基础上 对补偿模型进行逐步回归分析,从中提取动力学模型误差,从而抑制了动力学模型误差的影 响,提高了轨道改进的精度。在本文的仿真环境下,部分线性轨道改进法能够有效抑制混合 误差对定轨精度的影响,提高天基测控的轨道确定精度。     

非同轴式喉栓变推力发动机压强响应分析

设计了非同轴式喉栓固体变推力发动机实验系统,进行了变推力原理性实验.通过对发动机自由容积、喉栓运动、气缸能否一次完全将喉栓送到位、等效喉部结构、推进剂配方对变推力过程中压强响应影响的实验及分析,基本确定了压强响应慢是由于推进剂的动态响应慢造成的.利用成熟配方的低压强指数推进剂进行了压强双峰响应实验研究.研究结果表明,压强峰的下降响应要高于上升响应.研究结果为非同轴喉栓变推力发动机响应特性分析提供了依据.     

固体火箭发动机枪击过程数值模拟

为研究固体火箭发动机枪击安全性,对7.62 mm子弹射击过程进行了数值模拟.根据高速变形条件下功-热转化理论,计算出子弹穿透壳体温升,对灼热弹体与推进剂高速摩擦生热条件下的瞬态热传导问题,建立了相关理论模型,并进行了数值模拟.研究结果表明,子弹以750 m/s初速射击发动机,能使固体推进剂内形成高温热点,为发动机枪击过程模拟提供了新方法.     

某型号固体发动机推力测试偏差与侧向力干扰问题分析与试验

分析了影响某固体发动机静止试验推力测试偏差的因素.分析结果表明,由于试车架结构问题,发动机工作过程产生的偏斜力与偏心力以及各个方向的振动是推力测试偏差过大的主要因素.据此优化设计试车架结构,控制并减少安装偏差,消除侧向力对工作传感器的干扰,提高推力测试的可靠性,以满足固体火箭发动机推力测试技术要求.     

针对变换域窄带干扰抑制的干扰研究

介绍了窄带干扰抑制的基本原理,研究了传统的对抗窄带干扰抑制的线性调频干扰(LFMJ)方式,分析了其局限性.在线性调频干扰的基础上,提出了时变调频干扰(TV-FMJ)技术,仿真证明,时变调频干扰(TV-FMJ)技术可以很好地对抗窄带干扰抑制.     

固体火箭发动机壳体后封头屈曲分析

用ANSYS软件对固体发动机壳体后封头进行了外压屈曲分析。结果表明,在可承受相同内压条件下金属壳体后封头比复合材料壳体后封头有更高的承受外压能力;壳体后接头、喷管固定体对后封头承外压能力有加强作用;壳体后开口直径越大,临界屈曲载荷越大。     

开闭环PD型快速迭代学习控制方法及其在直流电动机中的应用

针对一类非线性系统的学习控制问题,提出了一种开闭环PD型快速迭代学习控制方法。此学习控制方法利用了系统当前的跟踪误差信号和前次迭代控制的跟踪误差信号,以及它们的微分信号,同时采用可调比例系数,根据系统误差的变化及时地调节比例系数,从而使目标的跟踪能力得到提高。通过分析给出了此快速迭代学习算法收敛的条件,直流电动机的仿真应用说明了此学习控制方法对于非线性系统具有较强的有效性和较好的可行性。