基于激光陀螺自适应补偿的船体变形测量方法

基于长期变形、动态挠曲变形以及陀螺随机零偏的状态方程,构建了激光陀螺测量的惯性姿态匹配最优滤波器,可以实时地估计出船体变形角。针对实时估计的长期变形角具有偏置误差的问题,推导了惯性姿态匹配的误差方程,指出动态挠曲变形角与船体惯性姿态角之间具有长时间的交叉相关耦合作用导致了长期变形角估计具有偏置误差,并提出了对输入到最优滤波器的激光陀螺角增量进行自适应补偿的方法来抑制偏置误差。实验结果表明,补偿后俯仰角、横滚角和艏挠角的偏置误差均方根均小于5″,较补偿前降低均方根误差约为5″,该自适应补偿方法可有效地抑制偏置误差,提高惯性姿态匹配方法在船体变形测量应用中的有效性。     

用于原子能级结构研究的激光共振电离光谱系统

激光共振电离光谱技术是一种利用一路或多路激光将待测原子选择性共振激发与电离,通过测量离子信号来研究原子能级结构的光谱技术。研建了一套激光共振电离光谱装置,用于原子高激发态能级结构参数的测量。分别从该装置的总体结构、关键技术和应用实例等方面进行了详细介绍。该套装置主要包括高调谐精度的染料激光器系统、高效的激光离子源系统和高分辨率的飞行时间质量分析器。染料激光器系统包括3台多纵模可调谐染料激光器和1台单纵模可调谐染料激光器,均为脉冲工作方式,重复频率为10 kHz,泵浦源均为532 nm的Nd∶YAG固体激光器。激光离子源系统包括原子化源、激光与原子相互作用区和离子光学透镜组三部分组成,样品在原子化源中被电加热实现原子化,喷射出的原子被激光选择性激发、电离,产生的离子被离子传输透镜整形成能量分散小、束窄的离子束。飞行时间质量分析器采用了反射式结构设计、脉冲垂直推斥技术和偏转板调节技术。利用此装置,实验测定了U原子的自电离态光谱,获得了U原子一条较佳的三色三光子共振电离路径,对应激光的波长分别为591.7,565.0和632.4 nm。此系统还可用于测量同位素位移和原子超精细结构等参数。另外,由于此系统中联用了质量分析器,因此可用于样品多元素分析、痕量元素分析、同位素丰度分析。     

单分子膜法测阿伏伽德罗常数实验中扩散剂的新探索

在单分子膜法测阿伏伽德罗常数实验中,为了克服扩散剂苯毒性大且实验误差大等缺点,通过查阅文献资料,发现环己烷、正己烷的物理性质符合在实验中作扩散剂的要求,并且毒性较苯低,所以选用环己烷、正己烷与苯做对比实验。实验结果表明,用环己烷作扩散剂测得的NA最接近理论值。故在用单分子膜法测阿伏伽德罗常数的实验中,环己烷可以代替苯作扩散剂。既能减小实验误差,又可以降低实验过程中有毒药品对实验者的危害。     

柔性电池的最新研究进展

柔性电池作为新型柔性电子设备的关键部件,得到越来越多的关注.近年来,柔性锂离子电池取得了实质性的发展,并在卷曲式显示器、触摸屏、可穿戴动力传感器和可植入医疗装置等方面得到应用.本文主要介绍柔性锂离子电池的发展现状,分别从集流体、电极材料和电解质三部分进行阐述,特别介绍拉伸性能的实现途径,根据其不同的结构特点,可以分为波形结构、点阵互联结构、纺织结构、折纸结构和电缆式结构,并提出将柔性材料与新型结构相结合可以促进柔性电池发展.同时,也对其他柔性电池体系,如锂硫电池、燃料电池和太阳能电池等的最新发展进行简单概述.最后,对目前柔性电池的发展过程中存在的问题进行了总结,并对其未来的发展方向与面临的挑战进行展望.     

摩擦接触问题的比例边界等几何B可微方程组方法

摩擦接触问题是计算力学领域最具挑战性的问题之一,接触系统的泛函具有非线性、非光滑的特点,导致接触算法的收敛性与精确性难以保证.因此将比例边界等几何分析(scaled boundary isogeometric analysis,SBIGA)与B可微方程组(B dierential equation,BDE)相结合,提出了求解二维摩擦接触问题的比例边界等几何B可微方程组方法.在比例边界等几何坐标变换的基础上,通过虚功原理推导了关于边界控制点变量的接触平衡方程,表示成B可微方程组形式的接触条件可被严格满足,求解B可微方程组的算法的收敛性有理论保证.此比例边界等几何B可微方程组方法(SBIGA-BDE)只需在接触体边界进行等几何离散,使问题降低一维,能精确描述接触边界,并可通过节点插入算法进行真实接触区域的识别.此外,由于几何建模和数值分析使用相同的基函数,节约了划分网格的时间.以赫兹接触问题和悬臂梁摩擦接触问题为例,通过与解析解及数值计算软件ANSYS计算结果进行对比,验证了该方法求解二维摩擦接触问题的有效性及高精度等特点.      

基于重力场特征参数信息熵的适配区选择方法

针对当前重力统计特征参数类别繁多,选择标准复杂而导致错选有效匹配区域的问题,利用信息熵具有能够整合多种统计参数且算法计算量小的特点,提出了一种基于特征参数信息熵的重力辅助导航适配区的选择方法。首先,在DTU10模型下将该方法与传统单一特征参数的方法进行比较,确定了传统方法的确会错误选择可匹配区,从而也反映了所提出方法的优越性;其次,在该方法划分出的匹配区和非匹配区中分别设计了8条仿真航线,匹配区中仿真航线的匹配效果明显优于非匹配区中的匹配效果。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于hp自适应伪谱法的组合动力可重复使用运载器轨迹优化

针对传统化学火箭难以重复使用、发射成本高的问题,提出了一种水平起飞/降落的新一代可重复使用运载器飞行方案,并对其动力模式设计和上升段轨迹优化方法等关键技术进行深入研究。设计了一种涡轮\冲压发动机结合火箭\冲压发动机的组合动力模式,建立了发动机推力与高度、马赫数等变量间的耦合模型,根据动力形式将上升段轨迹分为两段并采用全局搜索法确定动力切换的最佳时机。根据分段结果,分别以燃料最省和终端速度最大为指标,利用hp自适应伪谱法对两段进行轨迹优化设计。该算法基于双层策略求解最优控制问题,兼备伪谱法和有限元法的优点,与打靶法、伪谱法和间接法相比,初值更易选取,收敛速度更快。     

可拓神经网络模式识别对成品油的鉴别与测量

燃油存在“消耗量大”、“相对低质”、“前端缺少清洁”、“末端排放缺乏控制”四大问题, 我国的空气污染60%以上来自煤和油的燃烧,雾霾问题很大程度上取决于能源问题。快速准确地实现汽油、柴油、煤油等成品油的鉴别与测量,对于实施空气污染监测及治理具有重要意义。在精确地表征成品油种类信息的基础上,为了提高网络模型的识别效率,采用主成分分析方法将高维空间进行降维处理。对最常用的三维荧光光谱基于激发-发射矩阵(excitation-emission matrix, EEM)数据进行主成分分析以提取更精细、更深层的特征参量。分类过程中应用交叉验证的方法避免发生“过拟合”现象。设计鉴别和测量双重处理的神经网络,将神经网络模式识别结果反馈到浓度网络的输入端,与相对斜率、综合本底参数、相对荧光强度一起测量相应种类的浓度输出,利用可拓神经网络模式识别技术实现成品油的鉴别与测量。应用可拓神经网络方法实现成品油种类模式识别的平均识别率达到0.99,浓度平均回收率为0.95。模式识别平均耗时为2.5 s,仅为PARAFAC模型分析方法的48.5%。该方法显著提高了运算速度,且应用效果理想。需要指出的是,在分析诸如成品油、茶叶、农药等成分复杂的混合物时,应针对具体待测物制作相应的校正样本,用以确保分析的准确性与精度。     

基于可用度的复杂结构装备检修时机决策模型

为最大限度地提高装备的可用度水平,检修工作十分必要,而检修时机的确定即成为一个重要的决策问题。对于复杂结构装备,组成部件的数量、寿命分布及对应的维修策略等都是可用度的影响因素。在采取预防性维修和修复性维修相结合策略的基础上,推导出了单装备任务周期内可用度关于检修时机的表达式,以此获得了装备群系统的检修时机决策模型,并充分考虑了部件工作年龄的影响。通过实例分析,验证了模型的合理性和实用性。     

基于证据推理与最优指派策略的多属性单边匹配决策

针对匹配中某一方偏好失效的问题,提出一种基于证据推理和最优指派策略的单边匹配方法。一方主体采用多种数据类型描述由对方指定的多个属性信息;另一方给出关于各属性的权重信息;然后,使用证据推理组合规则递推合成多属性及权重信息,以此计算双方的匹配度。在此基础上,运用最优指派策略,建立匹配模型并求解得到匹配结果.实例表明该方法的可行性和有效性。