考虑弯扭变形的叶片模型配准方法

叶片测量数据与其CAD模型的配准定位是叶片几何形状分析的关键步骤。针对涡轮叶片的弯扭变形对叶片模型配准定位的不利影响,提出一种考虑弯扭变形的叶片模型配准方法,以提高叶片模型配准的可靠性与鲁棒性。在迭代最近点算法的目标函数中引入预变换函数,建立考虑弯扭变形的叶片模型配准目标函数。对叶片模型做切片化处理,进行弯扭变形分析生成叶片弯扭变形曲线,使用叶片弯扭变形曲线指导叶片测量数据配准。使用仿真生成带弯扭变形的叶片数据与通过坐标测量机获取的叶片实测数据对配准方法进行了验证。结果表明,所讨论方法能提高模型配准的可靠性,避免弯扭变形可能导致的叶片模型配准失败。     

电动静液作动器非线性框图建模与鲁棒控制方法

 阐述了机载电动静液作动器（EHA）的典型工作原理与结构特点,根据其元部件数学方程,建立非线性精确框图模型,完善了EHA补油回路和摩擦特性的描述。通过对系统阻尼、稳态误差及摩擦的仿真分析,设计了一种结合动态压力反馈与变增益控制策略的状态反馈控制器,改善了系统动、静态性能。鲁棒性测试结果反映了系统参数不确定性对性能的影响。     

基于需用速度增益曲面的大气层外超远程拦截导引方法

考虑拦截器使用耗尽关机固体推进系统的情况,提出需用速度增益曲面概念,设计了基于该概念的大气层外超远程拦截导引方法。根据Lambert导引,给定拦截时间就有唯一的指令推力方向与之对应,导引过程分为两个阶段:零控拦截到达阶段,选择最优拦截时间,需用速度增益曲面迅速与助推时间-拦截时间平面相切;零控拦截保持阶段,拦截时间不断减小,保持需用速度增益曲面在助推时间-拦截时间平面上滑动,消耗多余的推进剂。利用拟零控拦截概念使两个导引阶段平缓过渡,避免了导引方法切换时推力方向的跳变。导引律计及了J2项摄动对滑行段弹道的影响,导引精度对推进系统参数偏差的鲁棒性强。仿真结果表明本文制导方法用于大气层外超远程目标拦截,脱靶量仅为km量级,推进系统参数偏差对导引精度的影响很小。     

基于直升机/发动机非线性综合仿真模型的增广LQR控制器设计

构建了UH-60A直升机六自由度非定常、非线性气动力模型以及完整的直升机/涡轴发动机非线性综合仿真模型.使用增广LQR方法设计了直升机飞行控制器,包线内大量仿真结果及与H_∞控制器效果的对比表明该控制器解耦性能、指令跟踪性能优越,鲁棒性强.此外,该控制器设计过程简单和调参方便.借助上述综合仿真模型研究了发动机闭环系统与直升机的功率匹配关系,数字仿真表明:发动机能够满足直升机机常规飞行任务下的功率需求,功率涡轮转速下垂量满足直升机飞行操纵品质规范(ADS-33E)的要求.      

基于LQG/LTR的飞翼飞机阵风减缓系统研究

根据我国《运输类飞机适航标准》的要求,采用有理谱逼近的方法建立了Von Karman大气紊流的数值仿真模型;详细推导了多变量系统鲁棒性的衡量方法,给出了开环系统奇异值曲线形状与闭环系统鲁棒性的关系;针对飞翼飞机多操纵面的特点,将控制分配技术与LQG/LTR控制器结合在一起,同时兼顾了对飞机过载和翼根弯矩的减缓。仿真结果表明,所设计的控制系统在对飞机过载减缓的同时,也对机翼的翼根弯矩进行了有效的减缓。     

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.      

惯性器件精密零件微小毛刺去除技术研究

针对惯性器件中的外形复杂类零件、通孔交叉孔类零件、特殊材料类零件等微小毛刺去除需求,分析了现有控制工艺方法不足.通过开展高效率、高质量的零件毛刺去除试验,研究了磨粒流去毛刺、磁力研磨去毛刺、强力超声波去毛刺等精密去毛刺新方法对产品质量的影响,分析了先进去毛刺工艺方法的适用性,探索了惯性器件零件去毛刺技术发展方向.     

基于L_1自适应的超低空空投抗侧风控制律设计

针对超低空空投过程中侧风干扰与装备投放过程相耦合,影响载机飞行安全和空投任务的完成等问题,提出了基于L_1自适应的控制律设计方法。利用最优控制对系统线性部分做状态反馈并确定匹配参考模型,在此基础上,考虑系统的匹配和非匹配不确定性,设计L_1自适应控制器实现姿态保持,结合外环PID侧向轨迹控制器实现对航迹的稳定和保持。仿真结果表明,控制器具有优良的控制性能,对复杂侧风干扰和系统非线性不确定性具有很强的鲁棒性,且在高自适应增益下能有效抑制输入信号高频抖振。     

一种鲁棒的概率核主成分分析模型

大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。     

空空导弹模型参考变结构飞控系统设计

应用模型参考变结构最终滑态控制方案设计了某型中距拦射空空导弹变结构自动驾驶仪。理论分析证明，该方案有效地改善了系统的动态品质，并且对系统的不确定性因素具有较强的鲁棒性，数字仿真结果表明，所设计的变结构自动驾驶仪具有良好的指令跟踪性能，对于系统参数的变化不敏感。