火箭靶弹零升阻力系数辨识

火箭靶弹无控飞行过程中飞行攻角较小且无法准确模拟,为提高靶弹弹道理论预估精度,弹道理论计算可假定飞行攻角为零,将飞行攻角产生的诱导阻力贡献折算为对零升阻力系数的修正。建立了火箭靶弹气动特性工程计算方法,针对火箭靶弹零升阻力系数计算模型不确定性问题,利用火箭靶弹A飞行试验GPS遥测数据对其零升阻力系数进行了参数辨识,基于辨识结果对火箭靶弹零升阻力系数工程计算方法进行了修正。经火箭靶弹B飞行试验结果验证,由于综合考虑了飞行攻角产生的诱导阻力贡献,采用修正后的零升阻力系数,弹道理论预估精度大大提高,满足工程要求。     

基于极值理论的平尾结冰飞行风险评估

提出了结合极值理论与Copula模型来量化评估平尾结冰条件下飞行风险概率的方法。通过建立人-机-环复杂系统模型,对平尾在进近与着陆过程中的结冰情形进行仿真,采用蒙特卡罗法提取平尾结冰极值参数,验证了所提取极值参数符合一维广义极值（GEV）分布,根据飞行风险的定义和相关安全性准则,建立了平尾结冰飞行风险发生的判定条件,计算得出一维极值飞行风险概率;在此基础上选取Copula模型来描述二维极值参数的相关性,对多种Copula模型的未知参数进行辨识,通过拟合优度检验对精度进行验证,得出Joe Copula模型对二维极值分布的描述最为准确,运用Joe Copula模型计算出二维极值飞行风险概率,有效解决了一维极值具有的局限性。所提方法对飞行安全评估等理论有一定参考价值,能为平尾结冰飞行事故的预防提供分析和检验依据。     

空间非合作目标惯性参数在轨辨识

在空间冗余机械臂抓捕非合作目标的惯性参数辨识问题中,已有方法大都基于系统动量已知的假设,且辨识过程未考虑基座姿态稳定。针对目标动量未知的问题,设计了具有增量形式的惯性参数分步辨识算法。首先基于线动量方程得到关于质量和质心位置的第一组估计方程,采用增量形式消除未知线动量更新估计方程。辨识结果收敛后根据估计参数计算线动量估计值,代入以转动惯量为未知参数的第二组估计方程中,利用其增量表达式完成对转动惯量的估计。辨识过程中的激励由自适应零反作用控制输入提供,算法在保证基座姿态不受干扰的同时还能对惯性参数精确辨识。仿真结果表明,在30s以内算法已收敛,误差收敛到零的同时,基座姿态角速率控制精度在10^-3以下,说明算法收敛快,精度高,同时还能实现基座姿态稳定。     

横向加强构件作用下的开口薄壁梁等效建模方法

卫星结构中通常有大量横向加强构件作用下的开口薄壁杆件,横向加强构件一般沿杆件轴向均匀分布,通过对这类结构研究,理论上证明了这种结构的振动微分方程与普通的开口薄壁梁振动微分方程有相同的形式,因此可以用开口薄壁梁单元进行等效计算。本文建立了开口薄壁梁的3种数学模型:有限元模型、传递矩阵模型和解析模型。采用优化理论中序列二次规划对等效截面参数进行辨识,同时分析了不同目标函数对辨识结果的影响,并且提出了一种对截面初始参数进行估计的方法。对于有限元模型,提出采用MATLAB与ABAQUS交互式参数优化方法,充分结合二者优点可以快速高效地对截面参数进行优化辨识,具有较强的通用性。通过实验验证了这种等效建模方法的正确性与精确性。所提出的等效建模方法可以减少90%以上的单元数量。通过建立这种简化模型,可以大幅度提高整星结构模型修正与结构重分析的效率。      

空间机器人抓捕目标后动力学参数辨识研究

针对自由漂浮空间机器人抓捕目标后的动力学参数辨识问题,提出一种参数辨识的持续激励轨迹设计方法。首先,基于动量守恒原理建立了自由漂浮空间机器人的动力学参数辨识模型;然后,采用有限傅里叶级数对空间机器人的机械臂关节运动轨迹进行参数化表示,并以参数辨识回归矩阵条件数最小化为指标,通过求解一个包含多约束的非线性优化问题得到傅里叶级数的待定系数;最后,采用基于QR分解的递推最小二乘估计方法实现对采样数据的序贯处理,并求解出待辨识参数。仿真结果表明,提出的激励轨迹设计方法可以显著提高空间机器人参数辨识的收敛速度和准确性。     

基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。     

GA-BP神经网络在航空发动机状态监测中的应用研究

针对航空发动机状态监测问题,引入人工神经网络为发动机复杂非线性系统建立精确模型;选择以GA-BP贝叶斯算法作为神经网络训练算法,建立优化设计近似模型;以发动机排气温度的预测为例,构建了一个GA-BP神经网络对航空发动机状态进行预测。结果表明,GA-BP神经网络收敛速度快,泛化能力强,优于标准BP神经网络,因而为航空发动机状态监测提供了一种有效的方法。     

未知时延系统的全局优化辅助变量辨识

对于未知时延系统,借助分离性原理,推导出迭代的可分离的非线性最小二乘（SNLS）辨识方法。为了降低收敛于局部最小的可能性,消除强观测噪声所引起的参数估计的偏差,利用全局优化理论,引进辅助变量,推导了全局优化的辅助变量（GOIV）辨识方法。仿真试验验证了算法的有效性。     

基于时频原子方法的雷达辐射源个体识别

针对雷达辐射源个体识别问题,提出一种时频原子分解的特征提取方法.该方法针对主振放大式发射机,首先根据锁相环频率合成器相位噪声的功率谱,模拟含有特定相位噪声的辐射源信号.然后基于时频原子分解原理并采用膜算法将带有相位噪声的辐射源信号在正弦原子库中进行一次分解.最后利用分解后的原子提取出正弦原子能量特征和原子频率偏差特征,...     

H波段折反式星敏感器光学系统设计

面向短波红外星敏感器在机载平台、弹载平台以及舰载平台的应用需求,设计了H波段折反式星敏感器光学系统。该折反式镜头总长为232mm、焦距为704.3mm、全视场为2°、F数为3.9、探测极限星等为6。结果表明：调制传递函数值接近衍射极限,在奈奎斯特采样频率处大于0.5;各视场径向能量趋于一致,弥散斑可覆盖2~3像元;相对畸变小于0.1%,满足指标要求。本文可为近地空间短波红外星敏感器的工程应用提供理论基础与技术支持。