以典型建筑目标构件爆炸防护为背景,研究了不同强度超高性能纤维混凝土(UHPFRC)梁爆炸载荷作用下的毁伤效应。开展UHPFRC梁爆炸毁伤实验,获得纤维含量和纵筋类型对UHPFRC梁破坏模式和动态响应的影响规律,实验结果表明,增加纤维含量和使用高强钢筋可提高UHPFRC梁的抗弯能力;为进一步拓展毁伤效应研究,构建了爆炸载荷作用下UHPFRC梁有限元模型,采用单元方法从三个强度面、状态方程、剪胀、损伤演化和应变率效应等方面改进了K&C本构模型参数,通过准静态实验表明,改进的本构模型参数可以更准确描述UHPFRC的力学性质,并基于爆炸实验数据验证了有限元模型的正确性;最后,通过参数分析研究了混凝土强度、钢筋类型和炸药药量对UHPFRC梁爆炸毁伤效应的影响规律。

为提升多无人机协同对地打击任务的作战效能并提高协同任务分配效率,提出一种基于作战单元毁伤概率结果的任务分配方法。构建3种典型地面目标毁伤评估模型,计算不同打击方向下各目标的毁伤概率作为任务分配问题的数据支撑。对各无人机挂载不同武器打击地面目标的典型场景,提出改进混合粒子群优化算法解决任务分配问题。利用遗传算法的交叉、变异操作更新粒子位置,对交叉操作、变异操作进行改进并引入粒子反转操作增加粒子的多样性,避免陷入局部最优。通过仿真算例对所提方法进行验证,结果证明在利用毁伤评估模型计算地面目标的毁伤概率后,所提方法能在满足毁伤要求的前提下得到满足约束条件的任务分配方案,且能提高多无人机体系整体上的作战效能。

针对深度Q网络(Deep Q Network,DQN)算法在求解路径规划问题时存在学习时间长、收敛速度慢的局限性,提出一种角度搜索(Angle Searching,AS)和DQN相结合的算法(Angle Searching-Deep Q Network,AS-DQN),通过规划搜索域,控制移动机器人的搜索方向,减少栅格节点的遍历,提高路径规划的效率。为加强移动机器人之间的协作能力,提出一种物联网信息融合技术(Internet Information Fusion Technology,IIFT)模型,能够将多个分散的局部环境信息整合为全局信息,指导移动机器人规划路径。仿真实验结果表明:与标准DQN算法相比,AS-DQN算法可以缩短移动机器人寻得到达目标点最优路径的时间,将IIFT模型与AS-DQN算法相结合路径规划效率更加显著。实体实验结果表明:AS-DQN算法能够应用于Turtlebot3无人车,并成功找到起点至目标点的最优路径。

针对武器装备体系能力需求分析问题,提出基于犹豫模糊环境下的决策实验室分析法(Decision-making Trial and Evaluation Laboratory,DEMATEL)和逼近理想解排序法改进质量功能展开(Quality Function Deployment,QFD)的新方法。利用基于犹豫模糊理论的DEMATEL方法分析装备体系任务需求之间的影响关系,以确定任务需求重要度;根据装备体系任务需求重要度,建立基于犹豫模糊TOPSIS的装备能力需求优选模型,并通过改进的加权汉明距离计算装备能力需求的相对重要性,以智能城市作战装备体系为例,对比传统方法验证了改进QFD方法的有效性。研究结果表明,改进方法较好地解决了传统QFD在处理犹豫模糊信息时的缺陷,可为装备体系能力需求分析提供新的工具支持。

针对高超声速滑翔飞行器末制导段存在的动力学模型参数不确定性,以及传统强化学习算法收敛速度慢的问题,提出一种基于强化学习的自适应制导方法。将标称条件下的高超声速滑翔飞行器末制导问题转化为最优控制问题,并根据序列凸优化算法进行求解得到状态-控制对的数据集:基于监督学习对数据集进行拟合,得到相应的神经网络制导模型:引入气动参数偏差、控制响应延迟系数不确定性以及状态测量噪声等干扰,通过飞行器与当前环境的大量交互,基于强化学习进一步优化神经网络制导模型。数值仿真结果表明,新提出的制导方法与监督学习制导方法相比具有更好的鲁棒性与精确性。

为解决无人机制导中跟踪目标尺度变化大、外形变化大、推理速度慢、数据集缺失的问题,提出了一种面向无人机视觉制导的自适应目标跟踪方法。自适应搜索区域机制通过分析制导过程调整搜索区域解决尺度变化快的问题;自适应模板更新机制通过更新模板特征解决外形变化大的问题。此外,该方法在骨干网络引入FasterNet Block,在跟踪头引入无锚机制,减少推理的时间。最后,构建并公开了一个包含12个制导视频的测试数据集 Guidance UAV以评估算法在视觉制导中的性能。实验结果表明,该方法不仅在通用无人机跟踪数据集 UAV123 上适用,而且在 Guidance UAV 上实现了最先进的性能,同时在机载设备Jetson Xavier NX 上保持15f/s的速度。室内无人机制导打击实验证明了算法的有效性。

针对串联式四轮腿机器人精确控制姿态的问题,提出一种以无偏差模型预测控制为核心的运动控制框架。所涉及的模型为考虑机身、腿部和车轮的质量分布而建立的合成质心动力学模型,并且基于自抗扰控制思想,将模型的未建模特性视为扰动,建立扩张状态观测器对其进行估计和补偿;为解决姿态调节过程中车轮易滚动导致腿部外展的问题引入关节闭环控制,同时设计额外的车轮控制策略以辅助约束腿部状态。在串联式轮腿机器人上进行了硬件试验,研究结果表明,新的运动控制框架能够准确跟踪期望姿态信号,有效抑制地形扰动和外力扰动,确保机器人的行驶平稳性和抗干扰能力。

针对发射过程适配器落点预测算法存在的求解时间长、耗费资源多等问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法的适配器落点预测模型。基于欧拉角描述建立发射过程适配器动力学运动模型,并通过四阶龙格库塔法对适配器运动轨迹进行数值求解,获得大量的适配器运动状态参数和落点信息;提出CNN-SVM的适配器落点预测模型,采用Adam优化器优化CNN网络性能,并通过网格搜索法获得SVM最佳的超参数。研究结果表明:CNN-SVM模型对适配器落点预测具有较好的求解精度和较强的泛化性能,其训练集和测试集的R²值均大于0.99,同时该模型的平均绝对误差均小于0.1m;在相同的计算资源且满足任务预测精度的条件下,其求解时间仅为传统数值积分方法的8.5%。该模型在实际应用中具备显著的优势,为发射过程中适配器分离落点快速预测提供了一种有效的解决方案。

为改善薄壁圆管的抗冲击与吸能性能,设计一种多孔阵列薄壁碳纤维增强复合材料(Carbon Fiber Reinforced Composites,CFRP)管,研究其分别在轴向和横向冲击载荷下的抗冲击与吸能性能。基于有限元法建立CFRP多孔阵列薄壁管在冲击载荷作用下的有限元模型,并分析不同铺层角度对此结构的抗冲击与吸能性能的影响。数值分析结果表明:相比普通薄壁CFRP圆管和方管,在轴向和横向冲击载荷作用下,CFRP多孔阵列薄壁圆管有更高的比吸能和峰值载荷,而过高的峰值载荷对被保护的结构不利,但可通过改变CFRP的铺层角度而改变冲击峰值载荷和比吸能值;在轴向冲击载荷下,多孔阵列薄壁圆管铺层角度由[90°/45°/90°/0°]_2S变为[90°/0°/90°/0°]_2S时,有效压缩位移内的最大压缩载荷降低约10.1%,比吸能值提高约15.1%。研究结果将对CFRP薄壁管的轻量化和抗冲击性能提升的工程应用具有一定的指导意义。

为探究含能复合罩聚能装药对目标的毁伤增强效应及作用机制,开展含能复合罩聚能装药作用多层间隔靶侵爆联合毁伤行为研究。采用试验、数值模拟和理论分析相结合的方法,对含能复合射流侵彻多层间隔靶的毁伤行为及作用机理进行探究。试验结果表明:含能复合射流可有效毁伤8mm 厚钢靶和10mm厚铝板构成的多层间隔靶,在1.0~1.5 CD炸高范围内,可穿透7~9层靶板;在2.0~2.7 CD侵彻深度范围内,对8mm钢靶造成花瓣状卷边破坏和大开孔毁伤的程度最大,钢靶的最大破坏区域直径为2.5 CD。仿真和理论计算结果表明:爆轰波压垮作用、药型罩材料及结构和侵彻过程共同决定了含能复合射流的释能特性;不同位置靶板的变形能变化与活性材料激活质量的位置分布基本一致;复合射流头部的金属射流优先作用于靶板侵彻开孔,可避免大量活性材料在侵彻前期的消耗,将大部分活性材料随进到目标内部,充分利用活性材料的反应释能,通过侵-爆联合作用实现目标内毁伤增强效应;通过射流作用条件调控,实现活性材料在目标内毁伤增强的按需控制,在2.3~3.0 CD深度范围内活性材料释能量最大,达到最佳毁伤效果。

针对在战场目标识别过程中存在的图像较少、对比度低、资源受限等问题,提出一种名为YOLOF的战场低空目标识别算法。该算法基于YOLOv5s网络模型,使用循环对抗网络应用于图像增强;通过融合RepVGG模块和SiLU激活函数,依靠结构重参数化和更高效的激活函数,提升了模型的特征提取能力和推理速度;再以基于滤波器重要性的剪枝算法,精确评估和删除权重影响较低的滤波器,优化了模型的结构,提升了计算和存储效率;最后通过基于特征层次的知识蒸馏方法,使教师模型向学生模型的特征层进行知识传递,保持了剪枝后模型的高性能。实验结果表明,所提的YOLOF算法相较初始YOLOv5s算法,可以在保证高精度目标识别的同时,实现网络结构的轻量化,即参数量仅有3.6×10⁶,平均精度均值在自制数据集中达到86.3%,已满足战场低空目标的识别要求。

针对集群目标空间特性多元时变和传统数据驱动模型过分依赖经验样本等问题,提出一种针对集群目标的数据和知识双驱动作战意图识别方法。考虑集群目标空间形态等编队特点,构造基于目标编队外包络线和最小外接矩形的集群特征向量,增强敌情数据的特征表达效果;建立基于专家经验的知识模型和结合注意力机制的长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络模型,基于专家经验的知识模型根据约束规则生成意图预识别向量,LSTM模型预测输出意图概率分布的残差;利用一种可学习的残差估计器结构,自适应调整双模型的融合比率,并设计多目标损失函数控制双模型的影响权重,最终通过双模型的融合有效克服传统数据模型高精度和数据样本不足的矛盾。实验表明,提出方法的精度相比LSTM和Attention-LSTM分别提升约5.34%和4.98%,且对样本量的依赖性显著低于传统数据驱动方法。

相变和改性后的钙钛矿材料光电性能会发生巨大改变,对新一代光伏元件的研发有重要意义。然而,亚稳相钙钛矿的截留和制备技术尚不完善。冲击加载手段具有高淬火速率的优点,可以截留亚稳相,有利于亚稳相的回收和制备。为实现对铯铅溴钙钛矿(CsPbBr₃)的冲击相变处理,利用水介质中柱面铜丝阵脉冲放电,产生柱面汇聚冲击波,开展冲击相变研究。通过调节脉冲放电的充电电压,实现冲击压力的调控,对CsPbBr₃粉体进行不同压力的冲击处理,并回收样品。对回收样品进行的多种分析表征结果表明:在适当的冲击压力下(高于2GPa),脉冲放电冲击波能引起CsPbBr₃粉体的相变,并实现回收;另外,亦可在回收样品中发现,晶粒细化、晶格畸变、纳米缺陷等冲击波处理后的典型现象;表明了水介质中柱面丝阵脉冲放电技术是一种可控的汇聚冲击波加载技术,提供了一种冲击相变加载的新方法。

针对传统手工提取故障特征过度依赖专家的先验知识,导致信息提取不完全、效率低、成本高、漏诊误诊的问题,提出一种基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)和注意力增强ConvNeXt模型的新方法,用于行星齿轮箱故障诊断。该方法在ConvNeXt模型基础上融合卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),使网络更加聚焦于关键区域的特征,减小无关目标的干扰。通过FSWT将一维振动信号转化为具有二维特征的时频谱图像,输入到改进后的网络中进行自动特征提取,并建立特征空间与故障空间之间的映射关系,实现不同故障模式的准确区分。利用动力传动模拟实验台数据对所提方法进行实验验证,结果表明:相较于其他网络模型,改进后的ConvNeXt模型能够准确识别出齿轮特定类型的故障,且噪声干扰下依旧展现出良好的鲁棒性。所得研究成果可为行星齿轮箱智能故障诊断提供参考。

对于大型混凝土、岩石等结构,由于其内部含有空区结构,弹性波会绕过空区沿非直线路径传播,基于直线路径的传统时差定位算法误差较大。为提高含空区结构中的声发射源定位精度,基于Basic Theta^*算法提出一种适用于含空区结构的声发射源定位方法,通过含圆形空区混凝土平板表面的断铅试验对该方法进行了验证,并讨论了传感器数量、传感器位置、声发射源位置对声发射源定位误差的影响。采用多通道声发射测试系统获得了混凝土平板中波速随传播距离衰减的规律;单个和多个声发射源的定位结果表明,相较于传统时差定位方法和A^*定位方法,提出的定位方法有效降低了弹性波绕过空区传播对定位的影响,大幅度提高了含空区混凝土结构中的声发射源定位精度及效率。

针对包覆型含能药粒生产过程静电安全阈值不清问题,利用再展开法构建柱坐标系下摩擦电包覆型药粒与容器壁面间的静电相互作用模型,基于改进Paschen定律明确药粒与壁面间静电放电的电荷密度与场强阈值边界,揭示颗粒结构与电学关键参数对包覆型含能药粒静电安全阈值的影响规律。研究结果表明:金属器壁对任意带电量的药粒在任意间距下保持静电吸引,电场峰值位于药粒-壁面间隙处;当药粒与器壁接触时,导体颗粒与金属器壁之间的电场趋于无穷,活性金属药粒的静电放电风险远高于单质炸药药粒;小间隙下包覆层会提高介质核心药粒间隙电场,但会降低导体核心药粒间隙电场;当包覆层介电常数为7.5ε₀时(ε₀为真空介电常数),表面电荷密度为40μC/m²的包覆后介质核心药粒间隙电场峰值提高29.5%,达到放电阈值,而表面电荷密度为1.0μC/m²的导体核心药粒间隙电场从无穷大降低至放电阈值下;虽然包覆层提高了活性金属导体药粒的本质静电安全,降低了单质炸药介质药粒的静电安全性,但包覆型活性金属导体药粒静电安全性仍远低于包覆型单质炸药介质药粒。

为研究变截面弹体斜侵彻两层间隔钢靶时结构特征对弹道特性的影响规律,开展椭圆等截面、椭圆变截面弹体在1020m/s初速、5°着角条件下斜侵彻两层间隔钢靶实验,结合数值模拟对比圆等截面、椭圆等截面、圆变截面和椭圆变截面弹体在斜侵彻钢靶过程中的弹道轨迹、速度、偏转角、纵向位移和纵向加速度的变化情况,揭示变截面弹体结构特征影响弹道稳定性的物理机制。研究结果表明:当弹体初始撞击速度较大、弹肩处横截面面积一致及变截面角度在0°~2.5°范围内时,不同横截面形状和变截面角度弹体在斜侵彻两层间隔钢靶过程中的速度变化差异很小;对于变截面弹体,可以通过改变变截面结构特征找到一个使得弹体贯穿首层靶板后纵向位移基本为零的临界变截面角度;不同横截面形状的变截面弹体受变截面角度对贯穿钢靶后纵向运动、姿态偏转的敏感程度不同,横截面形状的长短轴之比越大,变截面角度对偏转角速度的影响越大;变截面角度会影响弹体穿靶过程中的受力方向,可能导致弹体受力出现反转现象。相关研究对变截面弹体结构特征参数的优化、变截面弹体斜侵彻两层间隔钢靶弹道特性预测具有较好的指导价值。

为进一步完善无人机压缩空气发射过程中的内弹道特性研究,基于压缩空气发射系统的结构和工作机理,利用热力学、气体动力学理论建立发射过程内弹道模型,通过仿真计算和发射试验验证模型的有效性。探究脉冲阀面积、脉冲阀全开启时间、高/低压室初始容积对发射过程内弹道性能参量的变化规律,运用基于子母弹原理的改进粒子群优化算法对发射参数进行优化设计,分析并验证优化结果的有效性。研究结果表明:脉冲阀面积对无人机峰值过载呈正相关影响,并对气体的质量流量影响显著;增大脉冲阀全开启时间可以有效降低无人机的峰值过载;高压室容积主要通过改变气体质量流量从而对内弹道性能进行影响,并且高压室容积越大对高/低压室的压差变化越明显;合理增大低压室容积可以有效降低峰值加速度的大小,并对无人机出筒速度影响较弱,有利于提高无人机在发射过程中的稳定性;改进粒子群优化算法可以有效优化小型无人机低过载压缩空气发射参数选择。所得研究结果对无人机压缩空气发射参数选择、设计试验和工程化应用具有一定的理论指导意义。

机电产品高加速剖面制定方法存在剖面关键要素与激励失效机制关联性不明确、故障激发效率低、试验成本高等问题。为打通累积损伤与振动试验剖面关键要素之间的关联机制,提出基于反馈近似损伤的振动加速激励设计方法,通过动态控制损伤增量,实现对振动试验剖面的精细化设计。结合振动损伤机制分析与功率谱密度频域解析技术,量化振动激励与累积损伤之间的映射关系,建立振动激励-损伤对应模型(Vibration Excitation-Damage Corresponding Model,CM-VED),以某型引信振动高加速步进试验为例验证所提方法的有效性。研究结果表明:获得的振动高加速试验剖面较标准固步法破坏极限激发精度提高60%,在保证高激发精度的基础上时间较均分法缩短33.33%;所提CM-VED可为建立激励-损伤对应关系提供理论依据;所提基于反馈近似损伤的振动加速激励设计方法可在保证激发精度的前提下降低试验成本,为机电产品振动高加速试验剖面设计提供技术支撑。

为研究超声速喷管扩张型面对水下火箭推进喷管多相流动与推进性能的影响,对具有不同扩张段型面的锥形和抛物型喷管在变深度静水环境、过膨胀条件下的流动过程进行数值模拟。基于流体体积多相流模型建立水下超声速燃气射流计算模型,详细分析扩张型面类型和关键参数对喷管近场流动结构、流动分离特征和推力振荡特性的影响规律。研究结果表明:深水工作喷管内的分离激波结构高度不稳定,扩张段分离点处还可能呈现气-液分离,喷管推力在满流值的基础上振荡;抛物型喷管内存在流动分离模式的动态转换,受限激波分离下气-液分离现象不显著,与型面参数相比,型面类型的影响更为突出,抛物型喷管的推力振荡比锥形喷管更缓和,且在大水深下的差异更明显;在90m水深下,不同型面喷管平均推力的最大差异达到基准抛物型喷管的10.13%。

节肢动物外骨骼中发现的布立冈结构已被证实是提升其动态力学性能的关键。借助结构仿生概念开展纤维增强复合材料微结构设计有望为高性能航天材料提供创新解决途径与思路。通过制备不同构型的层合板材料,借助霍普金森压杆、力学试验机等试验技术对比研究了布立冈型仿生材料与准各向同性铺层材料的动静态力学行为。试验结果表明:随着应变率的提高(≮1850s^-1),小螺旋角能够将其韧性提升至少17.4%;准静态压缩下其能量吸收能力达到21.25J/g,相比准各向同性构型提升至少42.4%,这些都可以归因于布立冈构型试样所展出的塑性强化能力。落锤冲击仿真与试验结果进一步表明,仿生构型能够获得极佳的能量耗散与冲击防护特性。

为提升弹载成像制导中运动模糊图像目标检测的精确性与效率,提出一种轻量化且高效的运动模糊图像目标检测(Lighter and More Effective Motion-blurred Image Object Detection,LEMBD)网络。通过深入分析运动模糊图像的成因,基于成像机理构建了专用的运动模糊图像数据集。在不增加网络参数的前提下,采用共享权重的孪生网络设计,并引入先验知识,将清晰图像的特征学习用于模糊图像的特征提取,以同时实现对清晰与模糊图像的精准检测。此外,设计了部分深度可分离卷积替代普通卷积,显著减少了网络的参数量与计算量,并提升了学习性能。为进一步优化特征融合质量,提出跨层路径聚合特征金字塔网络,有效利用低级特征的细节信息和高级特征的语义信息。实验结果表明,所提LEMBD网络在运动模糊图像目标检测任务中的性能优于传统目标检测方法和主流运动模糊检测算法,能够为精确制导任务提供更精准的目标相对位置信息。

叠加在目标回波上的云雾后向散射信号是影响空空导弹周视激光引信测距精度的重要因素。针对目前抗云雾干扰方法适应性差、处理时效低等问题,提出一种基于可暂停样条自适应滤波的最小均方(Pauseable Spline Adaptive Filter-Least Mean Square,PSAF-LMS)算法,并设计了算法在现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)与ARM的联合实现方案。PSAF-LMS算法可有效减少滤波器的稳态误差,并提高激光引信的时刻鉴别精度和抗干扰能力。此外,利用不同信噪比的目标回波信号进行仿真,并开展了云雾环境滤波效果模拟验证试验。研究结果表明:所提算法能够在34.85μs内有效滤除后向散射,并保留目标波峰原始变化趋势,滤波前后信噪比平均可提高25.15dB以上。

在复杂制造过程中常需要采集并分析多通道数据以实现状态监测和故障诊断,针对现有方法难以处理多通道数据复杂时空相关结构和样本不平衡的问题,提出了一种基于多通道数据双层增强的样本不平衡故障诊断方法。所提模型具有2阶段数据增强和全局优化的特点,通过先学习故障特征再转化为多通道数据的方式实现数据增强,引入分布差异评估机制有效地描述不同通道之间的数据相关性,基于多目标的全局优化策略来提高生成数据的质量。通过实际案例验证所提方法的有效性,实验结果表明:双层增强方法能有效扩充多通道数据的样本量,全局优化策略可以提高生成数据在故障诊断中的性能。与现有模型相比,所提方法在多种样本不平衡场景下均具有较高的故障诊断准确率。

为研究在材料参数反演领域的新方法,提出一种求解正交各向异性复合材料弹性常数的虚场方法。为奠定正交各向异性本构参数反演的基础,以各向同性材料聚甲基丙烯酸甲酯(Polymethyl Methacrylate,PMMA)材料为实验试样,基于薄板理论和光偏折法,通过对薄板试样进行振动加载试验,获取试件表面的全场变形;基于C³连续性的Hermite有限单元对测得的变形场进行处理,得到薄板试样的离面位移场和曲率场;利用复虚场法计算材料的黏弹性常数,将反演结果与三点弯曲实验测得的弹性参数和悬臂梁锤击实验测得的阻尼系数进行了对比。以上实验结果表明:弹性模量与阻尼系数的测量误差均在0.3%以内。研究结果验证了该方法在各向同性本构参数反演中的可行性,为后续在各向异性材料本构参数反演奠定了基础。

为研究外部激励对固体火箭发动机稳定性的影响,搭建脉冲触发下固体火箭发动机声腔特性模型实验系统,开展固体火箭发动机轴向和径向空腔激励实验,分析节流孔径和触发方式对声腔振幅和衰减系数的影响。喉部节流工况下燃烧室中激发6阶以上轴向振荡,获取了各阶振荡固有频率和衰减系数。研究结果表明:利用互相关分析测得燃烧室声速接近604.2m/s,基于实测声速的频率预示误差为10.1%;振荡按衰减快慢可划分为两个阶段,脉冲器输入发动机压力振荡频率及发动机各阶模态振荡幅值均随节流孔径增大而增大,同时第1阶段衰减变快,而第2阶段衰减变慢,第1阶段在燃烧室头部轴向激励产生的振荡衰减快于径向激励,非线性特征更强。

面对弹道修正引信中光学组件无法承受弹丸高发射过载的迫切需求,针对某型制导炮弹成像引信光学系统,结合仿生理念提出一种引信光学系统减振方案。将竹子的宏微观结构应用于金属薄壁管,为光学系统设计两种具有竹子结构特征的金属薄壁套筒,并同时设计由橡胶垫与碟簧复合的减振装置。利用有限元分析软件进行动力学仿真验证设计结构模型的减振效能。仿真结果表明:所提减振方案能够缓解光学系统受到的冲击并降低变形值,两种透镜外筒应变峰值降低40%、72%,光学传感器应变峰值降低68.21%、52.49%,证明该减振方案具有良好的减振效果。所提方案为光学部件在高过载引信中的应用提供新思路。

由于传统的欧式空间方法无法有效反映协方差矩阵之间的差异,而导致信息损失,为了解决这一问题,提出了一种基于詹森-布雷格曼洛格德特散度(Jensen-Bregman LogDet divergence)的阵列波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法,将目标方位估计问题转化为矩阵流形上两点间的几何距离问题,揭示了方位估计与黎曼空间矩阵流形的映射规律,从而得到了几何距离最小值处对应的角度即为目标入射角度的结论,并通过构建两个强鲁棒性的矩阵流形,完成了矩阵信息几何DOA估计理论模型的建立。通过模拟仿真与实测数据对所新方法进行了验证。验证结果表明:与现有的最小方差无失真响应算法和多信号分类算法相比,新方法在低信噪比环境下拥有更好的估计精度;新方法的应用具有一定的实际意义和应用前景,可以为海洋防御及民用领域中的水下目标方位估计等提供坚实的技术支持。

三维激光扫描技术可直接获取破片拦截靶板的高精度点云数据,从而识别提取破片对拦截靶形成的孔洞、凹坑等损伤特征,然而对于大规模靶板阵列,激光扫描仪在多个位置、角度所采集的靶板局部点云位置相互独立,难以反映靶板阵列整体结构,为此提出一种基于欧式空间变换的矩形靶板阵列点云拼接方法。根据局部点云角点坐标及位置关系构建旋转矩阵与平移向量,通过多次旋转变换与平移变换实现多个局部点云的角度姿态调整,拼接为一个矩形破片拦截靶整体点云。与现场靶板阵列的尺寸相对比,拼接所得靶板整体点云的高度与长度的平均相对误差分别为2.035%、1.192%。所提方法填补了破片飞散分布测试技术领域靶板阵列激光点云拼接方法的研究空白,在此基础上未来可结合破片特征识别技术,进一步开展基于激光点云的战斗部破片场飞散分布三维重构方面的研究。

为提升转子位置观测精度,提出一种基于自适应同步频率跟踪观测器的无传感器速度估算算法。在该观测器中,采用准比例谐振控制实现在频率变化下自适应跟踪定子电流估算误差,并通过自适应谐波消除来获取基波反电动势,取代传统滑模的趋近函数和低通滤波器以消除抖振及相位延迟,实现对转子位置和速度的高精度估算。在低速域,为减小高频下死区引起的误差电压对角度估算的影响,采用基于死区电压重构的精确电压估算模型,进一步提高低速域无位置估算算法的动态性能和位置估计精度。仿真和实验结果表明了新方法应用于燃气轮机高速永磁同步电机全速域工况的优越性。