采用射流掺混增强的前可调面积涵道引射器数值模拟

为了提高风扇外涵和核心机驱动风扇级外涵流体的掺混效率,提出一种采用射流掺混增强的前可调面积引射器设计方案。通过数值模拟的手段对流量特性、流动掺混和总压损失等方面进行了研究,并同基准模型进行了对比分析,结果表明：采用波瓣混合器结构的前可调面积引射器设计,显著地增加了较高出口背压工况下风扇外涵的流通能力;新的设计方案不仅没有增加低出口背压工况下的总压损失,还减小了高背压出口工况下的流动损失;流向涡的特征尺度是提高掺混效率的关键,可以进一步优化波瓣混合器几何轮廓,以满足调节机构对结构设计的要求。     

引入速率量测的高速机动目标跟踪多模型算法

在机动目标跟踪定位问题中,引入参考加速度的跟踪算法对目标定位跟踪精度高、效果好,但在目标发生高速机动时,其跟踪误差较大,收敛速度慢。针对这种情况,提出一种引入速率量测的自适应性圆周运动跟踪算法,并通过建立一种模型结构变换机制,将两者算法有效结合,构成一种变结构多模型算法(Variable Structure Multiple Model,VSMM)。在高机动条件和典型反舰导弹攻击航路下对算法进行仿真实现,证实了该算法相比于引入参考加速度跟踪算法,跟踪精度较高,收敛速度更快,具有一定工程实践指导意义。     

在轨加注过程中组合体航天器动力学建模与分析

针对在轨加注过程中质量分布随时间变化的组合体航天器,研究动力学建模问题并对其动态特性进行分析。将航天器系统分为刚性组合体平台和贮箱内燃料两部分,贮箱内的燃料视为质量、外形和位置连续变化的质量块,将航天器系统抽象为一组有固定边界的变质量质点系;在推导出变质量质点系一般力学方程的基础上,通过对航天器结构进行一定限制消除方程中的反冲力和失调力矩,以组合体平台主轴作为参考坐标系,建立在轨加注过程中组合体动力学模型;该模型除了参数时变的特点外,与普通刚体动力学相比还含有阻尼项;基于李雅普诺夫稳定判据,对该时变动力学系统的动态特性进行分析。仿真计算展现了不同结构参数对姿态运动轨迹的影响,也证明了理论分析的正确性。     

利用径向力平衡飞行控制的航天器高精度轨道捕获方法

为实现对探测器轨道形状与高度的精准调整,提出一种径向力平衡飞行的航天器连续推力控制新方法。建立连续推力平衡飞行的动力学极坐标模型,并推导出特殊条件下的解析轨道解,进一步分析边值条件,给出连续推力的控制律。利用这一平衡飞行控制理论,构建轨道捕获的最优控制策略。考虑推力器的推力水平,通过一次或多次的控制过程,实现对轨道形状、轨道高度及轨道相位的综合调整。数值仿真表明:利用平衡飞行的轨道控制方法,配置微小推力器的空间引力波探测器可以实现高精度的轨道捕获;该方法具有控制过程可解析、计算量小、简便、实用等特点。     

SiC纤维表面CVD SiC涂层对其单丝强度的影响

采用化学气相沉积(CVD, Chemical Vapor Deposition)工艺在KD-I型SiC纤维表面制备了SiC涂层,选择2h、4h、6h和8h四个时间点研究了沉积时间对纤维性能的影响.结果表明:具有CVD SiC涂层的SiC纤维较无涂层的纤维来说强度有所下降;在所研究的沉积时间范围内,随着沉积时间的增加,涂层的厚度有所增加,涂层由不连续的岛状转变为连续层状,纤维的单丝强度出现了先升后降的趋势.     

一类三角结构非线性系统状态参考反演变结构控制

针对一类三角结构非匹配不确定性非线性系统,结合参考状态、反演设计和变结构控制方法,研究了其在非匹配不确定性和未知干扰下的跟踪控制问题,提出了状态参考反演变结构控制策略,设计的状态参考反演变结构控制器实现鲁棒输出跟踪,闭环系统在有限时间进入滑动模态.仿真算例证实了理论研究成果的正确性和可行性.     

改进的SAR图像车辆目标姿态角估计方法

合成孔径雷达(SAR)对车辆目标的识别效果与目标的姿态角密切相关.如果确定了目标的姿态角,就可以大大降低识别系统的运算量,提高识别效率.Radon变换是一种检测目标姿态角的有效方法,但是Radon变换在实际应用中有一定的局限性.通过利用二维连续小波变换引入角能量密度函数的概念,提出了一种Radon变换和角能量密度相结合的姿态角识别算法.利用MSTAR公共目标数据库中的目标样本,通过实验验证该种方法能够准确的估计目标的姿态角.     

变结构多模型估计第Ⅲ部分——模型群切换算法

本文提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的通用的变结构多模型(VSMM)估计器.它假设整个模型集合可以用一定数目的模型群来覆盖,每个模型群代表相互间紧密联系的一族系统行为方式或结构,在任何给定时刻,由一个硬决策来决定具体运行的模型群.它是第一种可普遍应用于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.同时,它很容易实现.通过一个简单的失效检测和识别的例子显示当具有与固定结构的交互多模型(FSIMM)估计器相同的性能时,MGS算法可以从本质上减少计算量.     

变结构多模型估计第Ⅳ部分——模型群切换算法的设计和评估

在第Ⅲ部分提出了一种称为模型群切换算法(MGS)的变结构多模型(VSMM)估计器它是第一种通用的、可应于一大类具有混合(连续或离散)不确定性问题的VSMM估计器.在这种算法中,模型集合通过在一定数目预先确定的模型群之间的切换来实现自适应.它比固定结构MM(FSMM)估计器,包括交互多模型估计器(IMM)具有更大的潜力获得更高的费效比.本文研究了算法应用中的一些比较重要的问题,包括模型群自适应逻辑和模型群的设计.研究的结果通过一个机动目标跟踪问题的详细设计例子进行了演示.这个跟踪问题使用一个时变模型集合,每个模型由目标的加速度期望值表征.仿真结果用来证实在仔细设计和非常随机和确定的情况下,MGS算法同使用所有模型的固定结构IMM(FSIMM)估计的性能(基于更合理和完全的度量,而不是仅使用通常的rms误差)和计算复杂程度的比较.     

变结构多模型估计第Ⅱ部分——模型集合自适应

变结构多模型(VSMM)估计的一个重要、自然和实用的方法是递归自适应模型集(RAMS)方法。此方法的关键是在理论上和实践上都具有挑战性的模型集自适应(MSA)。本文在理论上对MSA进行了研究。根据假设检验,阐明了MSA的各种典型问题,而这些假设一般是复合的,N元的,多变量的,更糟糕的是,不一定不相交。给出了一定数量的序列方案,这些方案在计算上都是高效的,容易实现的,并具有一些令人满意的最优特性。这些结果构成了建立性能良好,通用和实用的MSA算法的理论基础。在这里给出的理论结果已经应用于这系列后续部分的几种RAMS算法,这些算法都是应用广泛,容易实现并且明显优于当前的最佳固定结构多模型估计器。同时,它们对于变结构和固定结构多模型估计器的模型集对比、选择和设计都很重要。