动静组合加载下花岗岩的力学性能

在霍普金森试验系统上进行了花岗岩动静组合加载试验,获得了花岗岩在动静组合加载下的力学性能.试验结果表明:当动载不变,改变静栽大小,在弹性范围内,花岗岩强度随着静载增大而增大;当静载超过弹性极限时,花岗岩强度迅速降低;在其破坏过程中对冲击能量的吸收随静载增大而减小;变形模量呈现明显的两段特征.当静载不变,改变动载大小,花岗岩的强度随动载增大而增大;变形模量先随动载增大而增大,而后又突然变小,并不出现两段特征;在其破坏过程中对冲击能量的吸收随动载应变率的增大而逐渐增大.所得结果为岩爆、深部破岩等研究提供实验依据.     

T300/AG80复合材料高温拉伸性能实验研究

在CSS电子万能实验机上,采用QBT高低温环境箱实现控温,测试了T300/AG80复合材料试件纵向、横向的高温拉伸性能,其中纵向试件选取的温度范围为室温～375℃,横向试件的温度范围为室温～325℃。采用非接触方式即远程摄像和图像识别相结合的方法,测量了试件在不同温度、不同载荷作用下的变形,并依据变形计算材料纵向、横向的高温弹性模量。获得试件在不同温度下的力学性能保留率,分析了温度对材料性能的影响,进而对材料的高温性能进行评价。     

自适应Kalman滤波在SINS初始对准中的应用

为了提高捷联惯导系统的对准精度和收敛速度,提出了一种基于Sage-Husa自适应滤波算法的初始对准方法。针对方位小失准角的情况,推导出精对准误差模型和自适应Kalman滤波方程。常规Kalman滤波算法,在噪声统计特性已知的情况下,使用比较方便;多数情况下,噪声统计特性是处于未知状态,从而引入自适应Kalman滤波算法。它利用观测到的数据自动进行噪声统计特性的在线估计和修正,使系统达到最佳的滤波效果。通过仿真验证,该自适应滤波算法有效地提高了收敛速度和对准精度。     

基于级联FIR滤波器的系泊精对准算法

舰船的系泊环境存在风浪和浪涌,这些因素引起捷联惯导系统对准过程中的不确定性干扰加速度,提出一种基于级联FIR低通数字滤波器的惯性系Kalman滤波精对准算法。高频随机干扰加速度在通过级联FIR低通数字滤波器后被滤除,近似周期性干扰通过积分运算,正负部分基本抵消,因此该算法可以有效抑制系泊环境下的不确定性干扰。江上系泊对准结果为:水平精度0.02°,航向精度0.06°。试验结果表明该方案能有效完成精对准,对准精度达到中等导航精度要求。     

光纤陀螺热致漂移误差的模糊补偿(英文)

针对光纤陀螺启动过程中的热致漂移误差问题,研究了一种模糊模型补偿方案。依据Shupe非互易性理论和Mohr加热模型试验的结论,以光纤环内侧温度和温度变化率为输入,以陀螺漂移为输出,建立了二输入一输出模糊模型。利用全温范围(-25℃～45℃)内光纤陀螺的恒温静态试验数据,基于自适应神经网络模糊推理系统的自学习功能,辨识出模糊规则库。通过实时施行模糊推理可实现光纤陀螺温度漂移的在线自动补偿。室温验证试验表明,陀螺的零偏稳定性由补偿前的0.037(°)/h提高到0.017(°)/h,陀螺启动时间由补偿前的30 min减少为2 min。     

用低精度双轴转台对捷联惯导进行系统级标定的方法

为降低捷联惯导系统标定对转台精度的要求,提出了一种利用低精度双轴转台对捷联惯导进行系统级标定的10位置标定方法。通过选取恰当的惯性组件坐标系,建立加速度计和陀螺仪的输出误差模型,在双轴转台上合理进行10位置编排,然后利用系统翻滚过程中的导航误差作为观测量,全面辨识出包括加速度计标度因数非线性项的24个系统误差系数。通过数学仿真和实物试验两方面验证,该方法可在低精度双轴转台上全面辨识出系统误差系数,精度同在精密转台上使用传统方法标定精度相当,且标定时间短,方法简单易行。     

重力梯度仪旋转加速度计标度因数匹配方法

旋转加速度计重力梯度仪为实现微弱梯度信号的测量,要求四个加速度计之间标度因数实时匹配。针对这一要求,在电磁加速度计工作原理的基础上,提出了标度因数外部粗调和在线调整的方法,设计了调整线圈并计算了不同位置相应的结果。仿真分析和实验结果表明,利用调整线圈可以实现加速度计之间的标度因数匹配。通过加速度计内部力平衡回路和外部反馈回路可以实现加速度计之间的标度因数在线实时匹配。     

基于在线数据自动记录装置的船用惯导系统快速故障诊断方法

为提高惯导系统可测试性,缩短惯导故障维修时间,提出了针对惯导系统测试的在线数据自动记录装置(ODAE)设计方案,给出了在线数据自动记录装置的功能和硬软件组成,并结合某型惯导系统给出了排除故障的维修实例,证明该类测试设备可以有效降低人员工作强度,并提高数据记录的完整性、准确性和规范性,为惯导系统故障诊断提供了有力的数据支持.     

H调制陀螺监控高精度惯性导航系统

对于由单自由度液浮陀螺仪构成的平台式惯性导航系统,H调制陀螺监控技术可以同时对三个导航陀螺分别进行监控和漂移自补偿,它采用北向和方位H调制陀螺监控方案,在惯性平台台体上加装北向和方位监控陀螺,对北向和方位导航陀螺进行监控,实现误差自补偿。监控陀螺采取力反馈工作方式,其输入轴与相应导航陀螺的输入轴同向平行。通过改变监控陀螺电机的转速,使其周期性工作在不同的动量矩H值上,并保证不同H值之间监控陀螺调制漂移的稳定性。根据不同H值下的监控陀螺输出,即可解算出相应导航陀螺的漂移并随时加以补偿。经过室内试验、码头系泊试验和海上航行试验的考核,结果表明,H调制陀螺监控高精度惯性导航系统其定位误差最大值≤1.50 nmile/72 h,CEP≤0.90 nmile/72 h,系统重调周期可以延长至3～5昼夜。     

基于小波变换的MIMU随机误差建模

微机电惯性传感器的输出具有噪声大、漂移强的特性,因此必须建立合理的随机误差模型,以便使用滤波算法进行补偿,减小其对系统精度的影响。本文使用艾伦方差分析法分析了ADI公司的MIMU——ADIS16355的静态输出信号,指出按照自相关特性,可以将微机电惯性传感器的随机误差分为白噪声成份和有色噪声成份,并基于此提出了基于小波变换的噪声分离预处理和AR时间序列建模算法的微机电惯性传感器随机误差复合建模方法。使用该算法对ADI公司的微机电惯性测量单元ADIS16355进行了随机误差建模,得到了该MIMU的AR时间序列随机误差模型。仿真结果表明,相较于传统的一阶马尔科夫近似随机误差模型,基于小波变换的AR时间序列随机误差建模方法能够有效滤除白噪声对于时间序列分析建模的影响,获得精度更高的随机误差模型。