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公开(公告)号：CN108445562A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810242626.1
申请日：2018-03-23
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于微纳结构阵列的透射式平面分光器，属于光学器件技术领域。该分光器为硅-二氧化硅双层结构，所述硅矩形块阵列，为由若干个n×1周期微纳阵列结构分别在x和y向重复形成的大阵列；所述n×1周期微纳阵列结构，包括n个呈n×1排布的硅矩形块，矩形块的周期尺寸A固定，矩形块宽度W不变，长度L依次变化，在x方向上构成数个2π相位梯度单元。本发明提出的一种基于微纳结构阵列的透射式平面分光器在一个周期内设置数个相位梯度，通过对每个阵列单元内硅矩形块的尺寸控制，可使微纳结构阵列具备不同的功能，如1:1透射分光、光强1：N透射分光、透射光出射角度偏折；器件厚度尺寸在光波长数量级，可通过改变结构尺寸以实现不同波段光的分光需求。
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公开(公告)号：CN108594446A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810242589.4
申请日：2018-03-23
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于微纳结构阵列的反射式平面偏振分光器，属于光学器件技术领域。该分光器由金属矩形块阵列、电介质中间层、金属基底层构成，所述金属矩形块阵列，为由若干个n×n周期微纳阵列结构分别在x和y向重复形成的大阵列；所述n×n周期微纳阵列结构的周期尺寸A固定，矩形块长度L依次变化，由n个矩形块在x方向上构成2π相位梯度单元，同时矩形块长度W也依次变化，由n个矩形块在y方向上构成2π相位梯度单元。本发明在矩形块的长宽方向同时设置相位梯度实现分光，分光器增强了金属表面等离子谐振，从而提高了谐振波长处的反射率，进而提升了分光器的效率；可通过改变结构尺寸以实现不同波段光的分光需求。
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公开(公告)号：CN108375813A
公开(公告)日：2018-08-07
申请号：CN201810242604.5
申请日：2018-03-23
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于微纳结构阵列的反射式平面分光器，属于光学器件技术领域。该分光器为金属-电介质-金属三层结构，其金属矩形块阵列为由若干个n×1周期微纳阵列结构分别在x和y向重复形成的大阵列；所述n×1周期微纳阵列结构，包括n个呈n×1排布的金属矩形块，矩形块的周期尺寸A固定，矩形块宽度W不变，长度L依次变化，在x方向上构成多个2π相位梯度单元。本发明的有益效果在于：本发明一种基于微纳结构阵列的反射式平面分光器通过设置合适的相位梯度，可使微纳结构阵列具备不同的功能，如1:1反射分光、光强1：N反射分光、偏折反射光出射角；器件厚度尺寸在光波长数量级，可通过改变结构尺寸以实现不同波段光的分光需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115749970A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211580867.X
申请日：2022-12-09
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及涡轮叶片技术领域，具体涉及燕尾型气膜孔、含有燕尾型气膜孔的涡轮叶片及其加工方法，所述燕尾型气膜孔的结构包括燕尾型锥体和圆柱体，燕尾型锥体的尾端包括首尾依次连接的第一燕尾曲线和第二燕尾曲线，并且本发明提供了燕尾型气膜孔的绘制方法；所述的含有燕尾型气膜孔的涡轮叶片是由涡轮叶片和燕尾型气膜孔做差集得到，采用激光偏转角和线框模型等方法进行加工，本发明提出的燕尾型气膜孔能有效提高隔热效果，提高涡轮叶片的冷却效率，节省冷气用量，提高发动机的效率和推重比。
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公开(公告)号：CN109062234B
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201810949782.1
申请日：2018-08-20
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种非最小相位飞行器复合学习滑模控制方法，首先将飞行器纵向通道模型分解为速度子系统和高度子系统，针对高度子系统采用滑模控制，针对速度子系统采用PID控制。对高度子系统，基于输出重定义方法使不稳定的内动态变为渐进稳定的内动态，对输出重定义后的系统内动态进行坐标转换，推导出用于控制器设计的俯仰角指令；针对系统存在的未知非线性动力学采用神经网络进行估计，设计建模误差信号并结合滑模面给出复合学习算法，提高神经网络对非线性动力学的逼近性能。本发明利用输出重定义实现内动态稳定，基于复合学习神经网络估计飞行器不确定动力学，可为非最小相位飞行器控制问题提供新的技术途径。
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公开(公告)号：CN108762098A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810950482.5
申请日：2018-08-20
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于复合学习的非最小相位飞行器神经网络控制方法，首先将飞行器纵向通道模型分解为速度子系统和高度子系统，针对速度子系统采用PID控制，针对高度子系统采用反步法控制。对高度子系统，基于输出重定义使不稳定的内动态变为渐进稳定的内动态，对输出重定义后的系统内动态进行坐标转换，推导出用于控制器设计的俯仰角指令；针对系统存在的未知非线性动力学采用神经网络进行估计，设计建模误差信号并结合跟踪误差给出复合学习算法，提高神经网络对非线性动力学的逼近性能。本发明利用输出重定义实现内动态稳定，基于复合学习神经网络估计飞行器不确定动力学，可为非最小相位飞行器控制提供新的思路。
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公开(公告)号：CN108762098B
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201810950482.5
申请日：2018-08-20
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于复合学习的非最小相位飞行器神经网络控制方法，首先将飞行器纵向通道模型分解为速度子系统和高度子系统，针对速度子系统采用PID控制，针对高度子系统采用反步法控制。对高度子系统，基于输出重定义使不稳定的内动态变为渐进稳定的内动态，对输出重定义后的系统内动态进行坐标转换，推导出用于控制器设计的俯仰角指令；针对系统存在的未知非线性动力学采用神经网络进行估计，设计建模误差信号并结合跟踪误差给出复合学习算法，提高神经网络对非线性动力学的逼近性能。本发明利用输出重定义实现内动态稳定，基于复合学习神经网络估计飞行器不确定动力学，可为非最小相位飞行器控制提供新的思路。
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公开(公告)号：CN109062234A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810949782.1
申请日：2018-08-20
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种非最小相位飞行器复合学习滑模控制方法，首先将飞行器纵向通道模型分解为速度子系统和高度子系统，针对高度子系统采用滑模控制，针对速度子系统采用PID控制。对高度子系统，基于输出重定义方法使不稳定的内动态变为渐进稳定的内动态，对输出重定义后的系统内动态进行坐标转换，推导出用于控制器设计的俯仰角指令；针对系统存在的未知非线性动力学采用神经网络进行估计，设计建模误差信号并结合滑模面给出复合学习算法，提高神经网络对非线性动力学的逼近性能。本发明利用输出重定义实现内动态稳定，基于复合学习神经网络估计飞行器不确定动力学，可为非最小相位飞行器控制问题提供新的技术途径。
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