太阳电池阵组合基板模态参数分析的半解析模型

基于分布参数系统传递函数方法的基本理论,针对空间结构太阳电池阵的特殊结构形式,通过将太阳电池阵基板划分为条形单元,将基板间连接铰链副简化为均匀梁单元,并利用条形单元与梁单元公共结点间位移连续与力平衡条件,建立了空间结构太阳电池阵动力学特性分析的半解析计算模型。得到了太阳电池阵单块基板和多块组合基板的模态参数计算值,并将其计算结果与有限元结果进行了比较。     

支板喷射超声速燃烧流场三维大涡模拟

利用火焰面模型和混合LES/RANS方法对某支板构型超燃冲压发动机进行模拟,讨论了化学反应对湍流流场的影响,并比较了3D和2D模拟的差别.结果表明,不考虑化学反应时剪切层中的大尺度结构控制着整个混合过程,且剪切层具有明显的三维特性;2D模拟能捕捉到涡的配对与合并现象,而3D模拟中涡的拉伸、扭曲及破碎特性更加显著;考虑化...     

渐开线球齿轮齿廓曲面方程的推导

介绍了一种新发明的球齿轮机构,建立了新型球齿轮齿廓曲面的参数方程。推导了渐开线齿廓曲线的通用表达式,对其进行旋转变换得到了球齿轮机构中齿轮的环形齿面方程。利用双自由度啮合理论,进一步推导出新型球齿轮的啮合方程,最后推导出渐开线球齿轮共轭齿廓曲面方程。理论结果证明了渐开线环面齿廓的共轭齿廓曲面仍然是渐开线环形曲面。     

弹载星敏感器应用方案比较研究

简述了弹载星敏感器几种应用方案的原理,从视场大小、导航星等、观星方式、像元分辨率、三轴姿态精度、动态性能、惯性基准误差分离等方面分析、比较了各种方案的优缺点.除平台方案外,捷联星图方案和单(双)星方案的技术参数相当,动态性能均有待提高.星图方案较单(双)星方案在2个方面占优势:一是星图方案不要求调整星敏感器光轴对准导航星,星跟踪算法等技术能快速识别星图;二是星图方案可同时、连续观测6～8颗星,解算出弹体三轴姿态,可以采用先进的滤波技术准确地分离惯性基准误差.     

基于增强型MAD单特征量地磁匹配导航算法

为了提高基于MAD(mean absolute differences,平均绝对差)算法的单特征量地磁匹配导航系统的定位精度,研究分析了影响MAD算法的地磁匹配定位精度的主要因素,引入RANSAC(random sample consensus,随机抽样一致)鲁棒算法与粗精匹配结合的分层搜索策略来提高匹配精度及缩短匹配时间.仿真试验结果表明,该算法能够在一定程度上提高单特征量的地磁匹配的精度与稳定性,并大大缩短匹配时间.     

一种圆阵垂直平滑解相干算法

基于均匀圆阵(UCA),提出了一种垂直平滑解相干算法.利用在两个垂直的方向上平移,得到多个平移后的协方差矩阵.对其进行平均,将协方差矩阵的秩恢复为满秩,实现解相干,完成对相干信号的DOA估计.仿真结果表明,该方法具有较好的可行性.     

基于量子粒子群优化的无人飞行器路径规划

根据地形障碍、敌方防御雷达、防空火力等威胁以及禁飞区的分布情况,引入最小威胁面的概念,利用B-Sp line插值逼近最小威胁面中的三维航迹在二维水平面内的投影,从而将三维曲线的规划问题简化为二维平面中控制点的寻优问题。采用量子粒子群优化算法,将约束条件和搜索算法相结合,有效解决了简单粒子群算法在高维空间中易陷入局部最优点的问题,简化了问题复杂度、提高了计算效率。仿真结果表明,生成的航迹具有地形跟随、障碍回避和威胁回避等功能。     

面向机动威胁单目标定性微分对策的航路重规划

航迹规划是飞行器规划系统的一个重要子任务.针对具有主动性而非纯粹动态的敌方威胁类型,以单目标定性微分对策解决航路的动态重规划问题.在假设对静态威胁的参考航迹和安全走廊已预规划确定基础上,构建了基于单目标定性微分对策面向主动威胁安全走廊内飞行器航路对策的数学模型,并对航路的单目标定性微分对策系统进行了求解.     

基于蜂群算法多子阵电台天线波束形成

考虑到战场环境下,低信噪比和敌方干扰容易造成超短波电台通信中断,而鉴于天线阵可以有效提高信噪比和抑制干扰,结合战场电台天线分布特点,提出一种多子阵电台天线应急接收模型。理论分析多子阵电台天线波束形成特性,以消除栅瓣、抑制干扰、提高增益为目标,采用蜂群算法对子阵间距进行优化。仿真结果表明,优化子阵间距可以有效消除栅瓣、抑制干扰、提高增益。同时,与遗传算法和粒子群算法相比,蜂群算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度。该研究成果可为超短波电台应急通信提供参考。     

USB控制器CY7C630/1XXA原理及应用

CY7C630/1XXA系列芯片是具有OTP和RSIC特性的低速USB接口微控制器，适用于低速计算机外调，可作为MCS-51和PIC类单片机扩展USB接口的控制芯片，本文介绍了CY7C630/1XXA的一般性原理，给出了应用电路及相关参数，指出了在单片微机USB接口应用中的优点。