Research status of key techniques for shock-induced combustion ramjet(shcramjet) engine

As one of the most promising propulsion systems in the future,shock-induced combustion ramjet engine can remedy the disadvantages in the integrated design of scramjet engine and airframe.It can shorten the length of the combustor,lighten the structure weight of the engine and keep better performance in a broad range of flight Mach number.The elementary principle of shock-induced combustion ramjet engine is introduced.The key technologies of this kind of propulsion system are described,while their research s...     

基于云神经网络的空间推进系统故障检测与诊断

本文提出并研究了用于空间推进系统故障检测与诊断的云神经网络方法，并以某空间推进系统推力器为研究对象进行了验证。仿真结果表明，该方法用于推力器故障检测与诊断是可行的，辨识精度较高，能够实时反映推力器工作状况，并能及时判断。     

一体化联合作战航天装备保障问题研究

航天装备保障在未来一体化联合作战中具有重要的地位与作用,成为一体化联合作战装备保障的重要内容.分析研究航天装备保障的特点、原则,研究探讨一体化联合作战航天装备保障中应把握的有关问题,具有重要的理论和现实意义.     

航天扩频测控通信系统中伪码测距方法及精度分析

介绍了扩频测控通信系统中相参伪码测距与非相参伪码测距工作原理，证明在确保星地距离数据采样时刻严格对齐的情况下，两种体制的测距系统误差大小相同，同时给出了伪码测距误差的分析方法。     

航空发动机控制系统多传感器软故障检测研究

一般认为两个以上传感器同时发生故障的概率较小,但实际上不能排除其发生的可能性;提出了一种改进的多重故障假设方法来解决航空发动机控制系统多传感器同时发生软故障的问题,这一方法采用一组卡尔曼滤波器,每个滤波器对应一个被检测传感器的故障模态;采用残差加权二乘方处理滤波残差并与门限值作比较来判断是否发生故障;仿真结果表明,所提出的方法能有效解决多传感器软故障的检测与隔离问题.     

SiCp/Al复合材料在航空航天领域的应用与发展

详细对比了铝合金、钛合金以及铝基复合材料的力学和物理性能,分析了铝基复合材料在航空航天领域应用的性能优势,总结了铝基复合材料在航空航天领域应用情况以及国内的研究现状,提出了铝基复合材料在航空航天领域的应用发展方向.     

一类非线性不确定时滞系统的模糊跟踪控制

考虑了当系统存在不确定和外界干扰的情况下，一类非线性不确定时变时滞系统的日。跟踪控制的设计问题．首先利用T-S时滞模糊模型对非线性不确定时滞系统进行建模，在不确定性满足增益有界条件下，通过LMI（Linear Matrix Inequalities）方法的计算，即可得到基于模糊模型的模糊H∞跟踪控制律．基于Lyapunov稳定原理，证明了在此控制律作用下，不仅保证了闭环系统稳定，而且满足日。跟踪性能指标．最后利用提出的控制方案设计了空天飞行器高超声速飞行纵向通道的控制系统，并进行了仿真验证．仿真结果表明了控制方案的有效性．     

基于效能仿真的航天装备体系效能评估方法

体系效能评估是航天装备体系发展的一项重要工作。首先分析了航天装备体系效能评估逻辑；然后运用多Agent建模思路，讨论了航天装备体系效能仿真框架；接着基于体系效能仿真建立了仿真统计信息表，并采用粗糙集方法处理仿真统计信息，获得效能评估规则；最后基于效能规则建立了基于模糊系统的航天装备体系效能评估方法，为体系效能评估提出了一个新方法。     

基于PIND声音脉冲分类的航天继电器多余物特征识别方法的研究

多余物的存在导致继电器可靠性下降,是困扰航天继电器发展的关键问题。传统多余物PIND(微粒碰撞噪声检测)方法主要依靠人的肉眼观察和耳听判断多余物的有无,无法对多余物微粒的材质信息作出分析判断,而获得多余物微粒材料特征对继电器设计人员和生产人员控制多余物的产生有很大的帮助。本文对PIND试验输出声音脉冲的包络进行分析,使用径向基函数(RBF)神经网络对脉冲自动分类,实现将多余物分为金属、非金属两类,并通过实际继电器检测验证了该方法的有效性。     

Crew exploration vehicle (CEV) attitude control using a neural–immunology/memory network

This paper addresses the problem of the crew exploration vehicle (CEV) attitude control. CEVs are NASA's next-generation human spaceflight vehicles, and they use reaction control system (RCS) jet engines for attitude adjustment, which calls for control algorithms for firing the small propulsion engines mounted on vehicles. In this work, the resultant CEV dynamics combines both actuation and attitude dynamics. Therefore, it is highly nonlinear and even coupled with significant uncertainties. To cope with this situation, a neural–immunology/memory network is proposed. It is inspired by the human memory and immune systems. The control network does not rely on precise system dynamics information. Furthermore, the overall control scheme has a simple structure and demands much less computation as compared with most existing methods, making it attractive for real-time implementation. The effectiveness of this approach is also verified via simulation.