考虑螺栓预紧力差异的箭体连接结构动力学响应分析

针对广泛地应用在航空航天箭体结构中的螺栓法兰连接结构的动力学响应特征会显著受到螺栓预紧力大小影响的问题,在螺栓法兰连接结构不同工况下螺栓预紧力出现差异时,研究箭体连接结构的静动力学响应特征。通过对特定的筒壳螺栓法兰连接结构,基于有限元分析和敲击试验来提出一套考虑螺栓预紧力差异的箭体连接结构动力学响应分析方法。并由此研究螺栓松动时的响应特征,基于互补集合经验模态分解算法设计一种新的螺栓松动探测流程,可以量化螺栓发生松动时连接结构的中高频段频响幅值升高的特征,能无损快速地识别松动工况的发生。     

基于改进型自抗扰的四旋翼飞行器姿态控制

针对欠驱动四旋翼飞行器在建模不确定性和未知外界干扰下的姿态控制问题,提出了一种改进型自抗扰控制方法.该方法是将通过插值拟合所得到的新型非线性函数作用于扩张状态观测器和非线性误差反馈率中,从而得到改进型自抗扰控制器.仿真验证了基于改进型自抗扰的四旋翼飞行器控制系统具有较好的快速性和较强的抗干扰性、鲁棒性.     

载体干扰磁场补偿方法

获得载体航行路径上各点地磁场的精确测量值是地磁匹配导航的前提,而载体上各种干扰磁场的存在会引起磁力仪输出的偏差,影响匹配的精度,因此必须对载体干扰磁场进行补偿。在分析载体干扰磁场特性的基础上,提出利用矢量测量值对地磁场总场值进行补偿的方法。该方法首先根据矢量磁力仪的测量模型得到关于载体磁场参数的非线性方程,然后采用非线性参数估计方法估计出精确的载体干扰磁场系数,最后再利用估计结果对测量值进行补偿。通过仿真对该方法的有效性进行研究,并设计了半实物实验对其实用性进行验证。结果表明采用本文提出的方法补偿后地磁场总场值的测量误差在20nT以内,而且该方法参数估计精度高,应用方便,可以有效地对导航载体干扰磁场进行补偿。     

基于集合Kalman滤波的目标被动跟踪系统

针对传统的目标被动跟踪技术计算量大和滤波不稳定的问题,引入了基于集合预报思想的集合Kalman滤波算法,联合利用到达角和多普勒频率信息实现机动目标被动跟踪,探讨了不同条件下集合成员的数量和初始集合的差异对目标被动跟踪性能的影响。仿真结果表明,集合Kalman滤波能够应用到目标被动跟踪系统中,并且跟踪性能更好。     

起重机防摇摆模糊自适应PID控制的仿真

起重机起吊过程中,由于绳索摇摆,使吊物位置变化复杂,线路变化非线性,吊物位置不确定;而采用常规定参数PID控制难以解决货物位置控制问题,无法对起重机的位置和摆角进行精确控制。针对这些问题,采用拉格朗日能量法建立起重机起吊系统模型,提出一种基于模糊自适应PID控制的起重机起吊控制方法,结合模糊控制理论对PID参数进行自适应整定。仿真结果表明,与传统定参数PID控制相比,模糊自适应PID控制具有良好的适应性和鲁棒性,可提高起重机起吊系统的动态性能。     

压电执行器 NLDDS及神经网络非线性建模与控制

本文采用非线性动态数据系统(NLDDS)建模方法和非线性递推最小二乘算法,对具有迟滞非线性特性的压电陶瓷微进给执行器的动态特征进行了建模、预报与控制,并且用人工神经网络对该类系统的建模与控制进行仿真。结果证明上述方法在一定程度上是可行的和有效的。     

某型铜材料动态力学性能的数值模拟研究

采用一种高效的应力更新算法,运用Fortran语言编写Johnson—Cook本构模型的Vuamt子程序,模拟材料在高速冲击工况下的动态力学性能,研究塑性大应变、高应变率以及温度软化作用对材料力学性能的影响。     

基于ESO的随动负载模拟器控制策略

由于随动负载模拟器中存在着位置扰动、摩擦以及间隙等非线性影响因素,常见的线性控制方法难以得到较好的控制效果,故提出了基于扩展状态观测器的CMAC前馈分数阶滑模控制策略。利用系统可测量参数,借助于扩展状态观测器观测出非线性扰动;借用双幂次趋近律分数阶滑模控制器,消除参数不确定性带来的干扰,同时又能够降低滑模“抖动”的影响;并采用非线性量化的小脑模型关节控制器作为前馈控制,提高输出的快速性。通过仿真实验验证了该方法的可行性,有助于提高随动负载模拟器的响应速度和稳定性。     

一种新的非线性末制导律设计

基于拦截机动目标的末制导问题,提出了一种新的具有鲁棒性的非线性末制导律。基于二维平面内弹目相对运动学关系,将目标机动作为有界干扰量,建立了描述弹目相对运动的数学模型。引入一阶弹体动态特性,借助于零化弹目视线角速率的思想,采用Nussbaum-type增益技术,设计一种非线性鲁棒末制导律,同时利用Lyapunov稳定性理论证明了在该制导律作用下末制导系统的稳定性。最后通过与比例导引律进行对比,数字仿真验证了所设计的非线性制导律的有效性,具有很强的鲁棒性和适应性。     

非高斯背景条件下水声信号粒子滤波性能分析

基于贝叶斯滤波原理,介绍了粒子滤波(Particle Filter,PF)的基本思想和具体算法实现步骤。针对非高斯噪声对水下信号目标跟踪的影响,分别对符合高斯分布、韦伯分布和伽马分布的随机噪声序列,在噪声均值和方差相同的条件下,对比分析了扩展卡尔曼滤波(Extended Kaman Filter,EKF)算法和PF算法的估计精度。仿真结果表明,在非线性非高斯环境下EKF算法跟踪性能严重下降,而PF算法能继续保持较好的跟踪精度,证明PF算法在非线性非高斯系统中的有效性。