超级电容起动动态过程分析与建模仿真

为了改进装甲车辆起动性能,提出了用超级电容替代蓄电池起动的方案。介绍了超级电容的特性,建立了起动系统模型并进行了仿真研究,对仿真结果进行了实验验证。结果表明:仿真与实验的结论基本吻合,显示了该方案的可行性。     

机动作战地空导弹载波相位差分定位模型研究

地空导弹部队在防空作战中,导弹火力单元要按上级的命令适时机动,需要对所在位置进行精确定位并及时上报上级单位,以便尽快组成新的雷达网继续参加战斗。根据GPS测距和差分GPS定位原理,利用载波相位差分设备把采集的载波相位发送给用户站进行求差解算坐标,得到机动作战导弹火力单元的位置坐标。根据载波相位差分定位GPS载波相位差分接收机技术成熟,成本不高,适合机动作战导弹部队应用。通过编制相应的模型软件,以及加入通信接口,便可用于导弹火力单元雷达站址的快速定位。     

一种基于SOAP安全的网络中心发布/订阅机制

针对网络中心发布/订阅系统异步、松散耦合和多对多通信等特点,采用了SOAP消息传递机制对信息进行了封装,从而屏蔽了信息的异构性。考虑到信息传输的可靠性,采用XML-Encryption机制构造SOAP消息,为消息交换和数据传输提供一种安全的保证。实际应用表明该系统在网络中心战中有较好的应用前景。     

基于可拓工程方法的舰空导弹作战通道性能分析

分析了舰空导弹作战通道性能的影响因素,应用可拓工程方法建立了舰空导弹作战通道性能多指标参数的物元可拓评估模型,以定量的结果对舰空导弹作战通道性能进行了评估分级,并与层次分析法的结果进行了比较,结论基本一致。为舰空导弹作战通道性能评估问题寻求出一种新方法,其评估结果可为决策提供定量依据。     

液体火箭发动机无失效条件下的可靠性分析方法

针对液体火箭发动机热试车过程中可能出现的无失效情况,在对寿命分布进行分析的基础上,利用配分布曲线-最小二乘法,采用经典估计和Bayes估计作为先验分布,对液体火箭发动机无失效条件下的可靠性进行了评估,并对评估结果进行了分析。计算结果表明,采用最小二乘法结合Bayes估计,可以较好评估液体火箭发动机在无失效条件下的可靠性。     

对转涡轮用于水下航行器的初步研究

阐述了对转涡轮在航空航天领域的发展现状,总结出对转涡轮的优点和应用前景,提出了一种可用作水下航行器动力主机的涡轮机类型.分析了水下航行器涡轮机与航空航天涡轮机的差别,论证了对转涡轮使用在水下航行器上的可行性,建立了水下航行器对转涡轮机的设计框架.     

激光熔覆再制造灰铸铁缸盖技术方法及其质量评价

针对发动机灰铸铁缸盖“鼻裂”问题,研究了激光熔覆技术仿形再制造缸盖的工艺方法.通过涡流无损检测技术确定裂纹位置和深度,结果表明:随着裂纹深度的增加,涡流信号幅值呈指数函数规律变大,故根据涡流信号的拟合公式可精确测定缸盖“鼻裂”裂纹深度.完整的缸盖激光熔覆再制造步骤包括除油、除锈、开坡口等预处理工艺,单道激光熔覆、制备打底层和堆积熔覆的激光熔覆成形工艺,以及再制造后缓冷去应力工艺.再制造后的堆积熔覆层表面无裂纹,内部界面结合质量良好、无开裂、气孔率较低.综合评价显示:缸盖激光熔覆再制造质量优异.     

机动飞行条件下基于SIFFBP算法的机载UWB SAR成像

机动飞行条件下,运动误差的幅度较大,频域运动补偿精度难以满足机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)高精度成像的要求,需要采用精确的时域后向投影(Back Projection,BP)算法,然而原始BP算法的巨大计算量限制了其实际应用。提出了一种基于子图像快速因式分解BP(Sub-image Fast Factorized BackProjection,SIFFBP)算法的机动飞行条件下机载UWB SAR成像方案,并对其子孔径和子图像划分的约束关系进行了推导,给出了算法步骤,并分析了算法的计算量。仿真和实测数据处理结果表明,SIFFBP算法能够在保证处理精度的同时,大幅度提高处理效率,非常适合于机动飞行条件下的机载UWB SAR成像处理。     

失去润滑条件下弧齿锥齿轮传动系统瞬态温度场Simulink仿真分析

根据传热学理论和热网络法,以某型直升机尾减速器弧齿锥齿轮传动系统为研究对象,建立了其温度场Simulink仿真计算模型。基于该模型,计算获得该传动系统正常润滑条件下的稳态温度场,并以它作为初始条件计算分析该传动系统失去润滑条件下的瞬态温度场,为预测该弧齿锥齿轮传动系统在失去润滑条件下的干运转生存能力提供理论依据。     

航空发动机大延迟系统Smith预估补偿模糊PID控制算法

试车过程中某型涡扇发动机低压压气机进口导流叶片控制通道出现了参数摆幅较大的现象,经判读试车数据认定该通道存在较大的延迟,针对该问题为该通道设计了一种Smith预估补偿模糊PID控制算法,计算机仿真结果表明:与传统的Smith预估补偿算法相比,该算法对模型的不匹配具备较强的适应能力。