电缆偶发故障检测技术分析

电缆偶发故障一直是航空界的一大挑战,检测偶发故障的常用工具是万用表。本文针对常用的电缆偶发故障检测技术进行分析,通过实验验证出万用表的弊端,并指出正确的检测方法,为排故人员提供参考。     

空间目标可拦截区与可遭遇区的确定

给出了天基拦截器对空间在轨目标的可遭遇区、可拦截区和实际可遭遇区的定义,基于冲量变轨理论,并以真近点角表示这三个区域,给出了确定这三个区域的数值搜索算法。对于非机动轨道目标,训练好的BP神经网络可根据拦截器/目标的相对位置,快速给出目标轨道上的可拦截区和实际可遭遇区。     

改性双马来酰亚胺树脂预浸料性能研究

采用二烯丙基双酚A(Ortho-dially Bisphenol A,以下简称O-DABPA)对T型双马来酰亚胺(Bismaleimide,以下简称BMI)树脂进行改性,并用红外光谱(Fourier TransformInfrared,以下简称FT-IR)、差式扫描量热仪(Differential ScanningCalorimetry,以下简称DSC)对改性前后的树脂结构及固化反应进行测定,利用热熔预浸法对改性BMI树脂制备预浸料,考查了预浸料的力学性能及高温下的弯曲性能。结果表明,在175℃下二烯丙基双酚A和T型双马来酰亚胺树脂质量比为1∶1,反应时间为1 h时,改性BMI树脂制备的预浸料工艺性良好,单向板层间剪切强度为84.86 Mpa,在240℃时,弯曲强度及模量分别为1 326.41 MPa和120.31 GPa,强度保留率为76.73%。     

基于协同仿真环境的腹撑支杆有限元分析

以有限元静态分析理论为基础,将ProE和ANSYS10．0协同仿真环境（AWE）结合运用,完成了从腹撑支杆三维建模到有限元分析的整个过程,得出了腹撑支杆在5种典型工况下的应力场和位移场,并对其进行了强度和刚度的校核。在此基础上．研究了腹撑支杆关键尺寸的改变对支杆应力分布和变形结果的影响,并提出了改进措施。结果表明腹撑支杆满足设计要求。     

基于超声电机的新型舵系统研究

针对小型无人机、微型导弹等小功率精确制导武器执行机构,对伺服系统的精度和快速性提出了更高的要求,利用一种基于压电作动元件的新原理电机——超声电机,开展了驱动控制技术研究,提出了一种带反馈回路的LC谐振匹配电路,并对Bang-Bang控制策略进行了简化,最终研制了一种相比小功率电磁电机舵系统具有更高精度和更快响应等特点的超声电机舵系统原理样机。性能测试结果表明：该超声电机舵系统精度和动态性能良好,定位误差小于（0.018°+ δ×4‰）,频带大于70Hz。     

超声电机温度-转速特性及补偿方法研究

针对超声电机转速随温度升高而明显降低的问题,基于电机等效电路模型,分析了电机温升对LC谐振电路电压增益和压电陶瓷片机械谐振点的影响。通过实验数据拟合计算,提出了一种针对温度变化对控制信号频率进行补偿的方法,并通过实验验证了该温补算法的有效性。     

基于指端6维力传感器的接触点测量算法研究

在硬手指接触模型下应用6维力传感器测量值计算接触点位置时,有可能出现无解现象.针对这一问题,分析和证明了硬手指和软手指接触模型下解的存在性和相容性,指出当测量力和力矩正交时,硬手指算法有实根,且符合相容性,反之则不然.当测量力和力矩非正交时,对任意非零接触力旋量,软手指算法存在唯一实数解.因此在实际测量过程中,可通过判断测量力和力矩是否正交,作为选择使用两种算法的依据,以确保测量结果和控制系统稳定可靠.通过实验对上述方法进行了验证.      

地空导弹共架发射控制研究

现代空袭使用多种兵器进行全方位、饱和型攻击,为了与之进行有效对抗,不同防空导弹武器系统需要进行联合作战,其中将不同地空导弹武器系统采用共架发射,进行联合作战,除了能够拦截多目标,提升防空导弹武器抗饱和攻击性能外,还能提高武器系统的抗干扰能力和生存能力。本文通过对某型号防空导弹武器系统大小弹共架发射控制进行分析研究,提出了车载防空导弹(甲型导弹)与单兵肩扛防空导弹(乙型导弹)共架发射的思想,并对这两种导弹武器系统采用共架发射的关键技术途径进行了分析研究。     

通过全球专利分析看深空探测 自主导航与控制技术发展

深空探测作为人类航天活动的重要方向,是人类探索宇宙奥秘和寻求长久发展的必然途径,也是衡量一个国家综合国力和科学技术发展水平的重要标志.作为深空探测中的一类重要技术,自主导航与控制技术越来越多地受到关注并得到应用,成为各国深空探测技术研究和发展的热点之一.以深空探测自主导航与控制技术为对象,通过专利检索分析,研究国内外发展现状,试图获得技术趋势.     

基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法研究

自冲铆接技术适合铝钢等异种材料连接,接头性能可靠,在航空工业中有着广阔的应用场景,但目前针对自冲铆接缺陷无损检测的相关研究较少。提出了基于深度学习的自冲铆接偏铆缺陷检测算法,首先通过剪切力学性能试验得出偏铆自冲铆接件相较于正常铆接件力学性能下降了5.6%;然后通过自冲铆接偏铆件外部形貌特征将偏铆程度由外部特征定义在0～10的区间;最后探究了单步检测同双步检测间的检测效果差异,提出了YOLOv5s(You Only Look Once v5s)加ResNet18的检测方案,并通过Grad-CAM(Gradient-Weighted Class Activation Mapping)对不同检测方案的效果差异进行了可视化的解释。测试表明,提出的YOLOv5s加ResNet18的检测方案在所采集的数据测试集中可以达到100%正确率,高于仅用YOLOv5s取得的95.18%正确率,远高于仅用ResNet18取得的84.1%正确率。