环境湿度对HTPB推进剂力学性能的影响

实验研究了环境因素特别是湿度对高固体含量的ＡＰ／ＨＴＰＢ推进剂试样力学性能的影响，结果表明，湿度对力学性能尤其是高温力学性能影响显著。这种影响对大型固体发动机装药工艺中力学性能的预示准确度也带来影响，因而需要根据不同的季节合理调整固化参数。     

HTPB复合固体推进剂内损伤的CT识别

本语文通过ＨＴＰＢ复合固体推进剂断面层的计算机层析识别实验结果分析，并在微裂纹类型单一的假设条件下定量分析了材料内部微裂纹分布的密集程度和微裂纹面积的大小，建立了ＨＴＰＢ复合固体推进剂损伤的ＣＴ数学识别模型和方法。     

工艺温度对丁羟推进剂力学性能的影响

研究了混合温度及固化温度工艺参数对高燃速ＨＴＰＢ／ＩＯＰＤＩ推进剂力学性能的影响，在现有的实验条件下随着合温度升高，推进剂力学性能下降，固化温度升高，推进剂这性能得到改善。     

扩链剂对HTPB/IPDI推进剂力学性能的影响

研究了不同种类扩链剂对ＨＴＰＢ／ＩＰＤＩ推进力学性能的影响，结果表明，加入二醇类、两端含羟基的醚类扩链剂能改善丁羟推进剂力学性能，特别是大幅度提高推进剂低温最大伸长率；二胺类扩链剂使推进剂抗拉强度显著升高而伸长率显著下降。     

防老剂对HTPB-IPDI高燃速推进剂性能影响研究(Ⅰ)

研究了胺类防老剂Ｈ（Ｎ，Ｎ’－二苯基对苯二胺）和酚类防老剂甲叉４４２６－Ｓ（硫代双－（３，５－二特丁基－４－羟苄基）对ＨＴＰＢ－ＩＰＤＩ高燃速推进剂流变和力学性能的影响。实验结果表明，含防老剂Ｈ的推进剂药装表现粘度增大，剪切速率指数变小，药浆的流动流平性变差，而甲叉４４２６－Ｓ对推进剂药浆的流动流平性影响较小，当推进剂的常温抗拉强度σｍ相当时，加入防老剂Ｈ的推进剂其他力学性能比空白和含甲叉４４２６     

防老剂对HTPB-IPDI高燃速推进剂性能影响研究(Ⅱ)

采用高温加速老化方法，研究了胺类防老剂Ｈ（Ｎ．Ｎ’－二苯基对苯二胺）和酚类防老剂甲叉４４２６－Ｓ（硫代双－３，５－二叔丁基－４－羟苄基）对ＨＴＰＢ／ＩＰＤＩ高燃速推进剂贮存性的影响。实验结果表明，随着贮存时间的延长，推进剂的常温抗拉强度升高，常温、高温、低温下的伸长率降低，加入甲叉４４２６－Ｓ的ＨＴＰＢ／ＩＰＤＩ推进剂的高温贮存性能优于防老剂Ｈ。     

用透明燃烧仪研究推进剂燃烧性能

将透明燃烧仪进行改装增加了光强检测和记录仪，能够对推进剂燃烧进行动态检测和记录，以便研究推进剂点火、加速燃烧、稳定燃烧和熄火各阶段的变化。用这种装置进行了模拟推进剂燃烧的研究，并尝试筛选了一种ＲＤＸ／ＨＴＰＢ／Ａ１推进剂的燃速催化剂。     

用动态分析法表征复合推进剂偶联剂的作用效果

研究了偶联剂对复合推进剂动态力学损耗的影响。建立了一种动态力学分析方法，即通过建立过渡相模型和引入表征因子Ａ，分别在ＨＴＰＢ和聚醚两种体系的复合推进中评价了偶联剂的作用效果。结果表明，天征因子Ａ值越低，偶联剂在该温度范围内的作用效果越好，该结论为表征复合推进剂关剂的作用效果提供了一种新的方法。     

TDI与HTPB的质量比和丁羟推进剂抗拉强度的规律性研究

根据大量试验数据研究低燃速丁羟推进在湿含量７ｇ／ｋｇ干空气时，推进剂的单向拉伸强度与ＴＤＩ和ＨＴＰＢ的质量比的关系。     

HTPB复合固体推进剂的声发射特性及损伤模型的试验和理论研究

通过声发射（Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ简称ＡＥ）试验监测单轴定速拉伸试验试样的动态损伤破坏过程，阐述了ＨＴＰＢ复合固体推进剂材料的声发射特性，提出了具有明确物理意义的损伤变量定义，并给出了描述复合固体推进剂材料损伤发展的数学模型。     

高超声速再入飞行器的特征建模及自适应递推滑模控制

针对高超声速再入飞行器非线性程度高、参数不确定性大、快时变等特点，提出一种基于神经网络特征模型的自适应滑模姿态控制方案。首先，采用现有特征建模方法，将对象模型中的非线性、时变不确定性压缩至特征参量中；进一步，结合模糊神经网络，将快时变特征显式地表征在特征模型中，使得待估计的特征参量具有时不变特性，从而易于其自适应律的设计。然后，在该神经网络特征模型的框架下，设计递推形式的自适应滑模控制律，以进一步提高飞行控制系统的鲁棒性。最后，通过仿真校验了所提出控制方法的正确性和有效性。     

具有神经元网络补偿的隐式广义预测控制的硬件设计与分析

针对隐式广义预测控制算法在被控系统复杂性增加时有效性降低、实时性变差的问题，本文将神经元网络作为该算法的补偿，提出了一种具有神经元网络补偿的隐式广义预测控制方法，并着重讨论了神经元网络的硬件设计和ＮＩＧＰＣ的实现。仿真结果表明：ＮＩＧＰＣ不仅保留了ＩＧＰＣ鲁棒性强等特点，更主要的是它提高了ＩＧＰＣ的的实时性，并使之具有良好的跟踪特性。     

尖楔前体飞行器FADS系统驻点压力对神经网络算法精度的影响

针对尖楔前体（类乘波体）飞行器用嵌入式大气数据传感（FADS）系统存在建模困难及解算模型精度低的问题,首先采用BP神经网络建模代替传统的FADS系统空气动力学建模的方法,建立含有双隐含层的四层神经网络模型,然后通过合理选择网络结构参数及训练验证,对FADS系统的攻角进行解算,最后对驻点压力对算法精度的影响进行研究。结果表明,本文建立的含有双隐含层的四层神经网络模型精度较高,攻角测试误差小于 0.25°; 驻点压力是否作为输入参数对FADS系统神经网络算法求解精度影响较大,攻角测试误差相差达0.1°。在飞行器前缘半径允许的情况下,应尽量得到驻点压力用于解算攻角,提高解算精度。     

基于前馈神经网络的柔性连续臂建模与仿真

柔性连续臂的设计研究近年来取得重大进展,但其建模研究一直相对滞后.为此,文章对柔性连续臂进行运动学建模研究,提出使用临时姿态矩阵求解逆运动学的方法,解决了逆运动学不易收敛的问题;利用前馈神经网络对基于模态振型函数(MSF)的模型进行拟合,建立一种端到端的正运动学模型和逆运动学模型,在保证模型精度的同时,显著提高了其逆运...     

火箭弹气动学科代理模型构建方法研究

针对火箭弹多学科优化体系中气动学科采用计算流体力学方法计算时间过长的问题,提出了一种综合运用CFD技术、试验设计技术、径向基函数神经网络技术构建火箭弹气动学科代理模型的方法,并对其流程进行了详细分析说明。通过算例分析,证明了该方法的可行性和有效性。该方法在保证一定精度前提下大大降低了火箭弹气动学科的计算周期。     

敏捷性导弹的双网络逆动态模糊神经网络控制

新疆敏捷性导弹为了获得更高的机动性、敏捷性和好的导引精度，许多采用推力矢量控制方案，本文讨论了一类带推力矢量控制导弹的数学建模，在此基础上提出了一种适用于此类新型导弹的模糊神经网络控制方案，采用双网络逆动态学控制结构，数字仿真表明所提出的控制方案对于系统内参数不确定性和非线性变化具有强的适应性。     

空间含镀层薄膜天线应力均匀化分析与验证

针对空间大尺度含镀层薄膜天线建模中尚未涉及镀层对应力均匀性影响的问题,以及双轴张拉试验装置施加拉力不均、薄膜平面度不足的问题,开展了空间含镀层薄膜天线应力均匀化研究。首先,进行了含镀层薄膜单元的力学建模,用经典层合板理论推导了含镀层薄膜区域的力学特性参数(杨氏模量和泊松比);其次,为了获得建模所必需的薄膜基底和镀层两个组分的力学特性参数,开展了均载薄膜双轴张拉试验,分别测得了镀层和薄膜的杨氏模量和泊松比;然后,在力学建模的基础上,分析了平面薄膜天线设计参数对应力均匀性的影响,得出了薄膜面积、厚度、边荷载、薄膜材料对应力均匀性的影响规律;以薄膜内应力标准差最小为优化目标,对空间大尺度含镀层薄膜天线进行了优化设计,使优化后的薄膜内应力标准差减小为优化前的4.6%;最后,对蠕变抑制效果进行了仿真校验,优化后的薄膜结构工作10年时蠕变导致的位移减小为优化前的27.6%,优化设计对空间大尺度薄膜的蠕变起到了有效的抑制作用。     

基于遗传神经网络的高能固体推进剂高压燃烧性能计算

建立并利用遗传(GA-BP)神经网络对NEPE类高能固体推进剂高压燃烧性能进行了模拟计算。针对计算需求,对NEPE类高能固体推进剂配方进行了全新表征,提出了13个表征参数。燃速预示结果表明,该方法计算误差小于10%,精度较高,能指导高能固体推进剂高压燃烧性能研究及配方设计;同时,也说明该表征方法能反映出此类配方的本质特征。该研究为高能固体推进剂燃速预估提供了新方法。     

基于BiSNet的航天发动机转子智能健康监控

航天发动机某部件转子健康监控,对检测发动机能否正常工作进而影响航天发射任务的成败至关重要。传统健康监控方法需要依赖经验和专业知识,在对故障机理深入理解后才能构建相应的健康监控模型。针对传统转子健康监控手段效率低、适应性差、过度依赖专家经验等不足,结合海量转子振动健康监控历史数据,提出并设计采用神经网络BiSNet的人工智能方法,对航天领域运载火箭发动机某部件转子的健康状态进行智能建模并完成监控。通过与传统监控手段和主流基准神经网络方式对照实验得出结论,基于历史数据驱动的神经网络BiSNet可为航天转子智能健康监控提供便捷准确的建模预测。     

ADAMS用户子程序在软着陆动力学仿真中的应用

软着陆是实施月球表面探测的一项关键技术,为得到月球着陆器的着陆性能,采用ADAMS软件进行动力学仿真。由于着陆器缓冲装置中常采用铝蜂窝结构,且它具有独特的力学特性,仿真时采用了用户子程序,通过在“阿波罗”试验模型中加载子程序实现了系统仿真。最后将仿真结果和相关数据比较,验证了该子程序和建模方法的正确性。