平流层飞艇气动特性相似缩比分析与风洞试验

阐述了平流层飞艇气动特性天地相似缩比分析设计方法,给出了刚体模型与柔性体模型完成风洞试验需满足的相似准则数,并指导完成两类缩比模型研制及风洞试验。通过对两类缩比模型风洞试验数据的分析,发现平流层飞艇不同充气内压下气动特性规律基本一致,但较刚体模型有明显的差异;柔性特征下的气动阻力系数明显高于刚体,在零攻角状态下甚至高出一倍,引发滚转气动力矩特性出现稳定与发散的本质变化。这对平流层飞艇特别是低压保形下的柔性气动特性评估,克服现有采用刚体气动特性数据或工程估算方法进行“动阻平衡”飞艇总体设计存在较大偏差的弊端,具有重要工程应用价值。     

基于齐默曼布局的微小型无人机气动布局设计研究

齐默曼布局是小展弦比实现大升阻比的优秀气动布局,相比于矩形翼等传统布局非常适合微小型无人飞行器使用。采用综合方法针对齐默曼布局开展小型飞行器的总体设计与气动设计工作,包括以下四个阶段,即通过给定设计目标对无人机任务载荷进行选型;基于翼载、质量和翼型之间相互迭代确定无人机总体参数;结合计算流体力学方法对无人机进行数值模拟,最终获得无人机具体气动参数并指导电子部件与飞控选型;通过工程试制完成样机制造并进行外出试飞实验,验证了齐默曼布局在低雷诺数下的气动优势。研究结果表明,齐默曼布局在微型固定翼无人机应用中展现出良好的表现。据此,本文进一步构建了一套基于齐默曼布局的高性能微小型固定翼飞行器设计方案。     

气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响

针对电机的电磁振动噪声问题,发现了提高电机气隙磁密的正弦性不一定能够降低电机的振动噪声。鉴于此,分析了引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,并探究了气隙磁密3次谐波与电机振动噪声的具体函数关系。为了分析引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,在利用解析法的基础上排出力波表,确定了主要噪声源。为了探究气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响,建立了气隙磁密及径向力波的数学模型,并通过遗传算法求解了电机气隙磁密3次谐波的最佳幅值。分析结果显示,提高气隙磁密正弦性不一定能够降低电机振动噪声,气隙磁密3次谐波在一定范围内存在最优值使得电机振动噪声最小。分析结果为低噪声电机的设计提供了参考依据。     

Spalart-Allmaras湍流模型在高超声速气动加热计算中的应用

将AUSM+格式与LU SGS隐式迭代相结合,采用一方程的Spalart Allmaras湍流模型和二阶迎风MUSCL格式,研究了火星"探路者号"实验模型在10马赫来流条件下的气动热问题。采用量热完全和热完全两种气体模型的计算结果与实验数据进行了比较。热完全气体模型模拟的热流分布规律与实验吻合较好,但是对分离区的热流估计过高。在网格合理划分,尤其是满足近壁面的网格分辨率要求的前提下,该方法能够合理反映高超声速流场除分离区以外的气动热特性。     

改进型自适应推广卡尔曼滤波器的应用

针对在被动方式下进行水下目标跟踪容易导致滤波发散和收敛精度不高的问题,介绍了一种改进的自适应推广卡尔曼滤波算法。它能够在线估计虚拟观测噪声的统计特性,从而克服了观测模型线性化误差带来的不良影响。同时,通过引入修正增益函数,克服了由于观测噪声的统计特性不能精确已知而导致的滤波不稳定问题。仿真结果表明,不管是滤波精度还是收敛速度,都优于原来的自适应推广卡尔曼滤波算法     

应用交互多模(IMM)算法跟踪低空目标

雷达跟踪低空目标时,由于多路径传播的影响,目标俯仰角的测量会出现测量误差.并且由多路径传播引起的测量噪声方差较大,在时间上具有相关性.应用交互多模(IMM)算法来提高跟踪低空目标的性能,并且提出了一种去相关的滤波方法来克服多径误差相关性的影响,最后给出了计算机仿真的滤波结果.     

掺杂光纤放大器的噪声特性分析

讨论了光纤放大器的噪声特性,分析了光纤放大器噪声产生的原因,并提出了降低光纤放大器噪声的方法。     

被动导引头对噪声调频源镜像目标抑制技术

研究了相位干涉仪体制被动导引头对噪声调频干扰源地面镜像目标抑制技术,分析了地面镜像目标对相位干涉仪测角的影响,给出了一种相位干涉仪体制被动导引头抑制噪声调频干扰源地面镜像目标影响的方法。     

基于最大熵谱估计验证战术导弹的气动模型

现代谱估计方法是验证系统仿真模型的有效方法。战术导弹飞行试验的遥、外测数据记录了大量的过程参数,可以利用这些参数进行气动力和气动力矩的计算,与飞行试验过程参数进行分析比较。应用最大熵谱估计检验导弹的气动力和气动力矩模型的可信性,可以给出定量的结果。文章给出的方法可以作为战术导弹气动参数模型研究的一种辅助手段。     

一种基于LMS的时域相干累积算法研究

为了克服低信噪比条件下传统的自适应滤波算法抑制高斯噪声效果差的缺点,提出了基于最小均方(LMS)的时域相干累积新算法。计算机仿真结果表明,该算法具有良好的抑制高斯噪声的性能,对于低信噪比下信号的增强效果明显优于传统的自适应滤波算法。