卫星热平衡试验的温度预测与仿真模型

为了解决卫星热平衡试验中涉及的温度预测与变工况仿真试验问题,建立起星载仪器温度变化的双层集总参数模型,这一动态特性模型采用简单的嵌套结构,模型参数可以方便地运用系统辨识算法从卫星热平衡试验数据中获取,应用这一模型可以对不同星载仪器的温度变化进行分别的预测与仿真计算,从而大大减少了温度预测与仿真工作的计算量.对比研究表明:温度预测与仿真计算的结果与实际热平衡试验的结果一致.     

二氧化碳探测仪瞬态热分析模型修正

为实现碳卫星载荷在轨温度的准确预测,对其试验状态瞬态热分析模型的修正进行研究。先比较热分析计算结果与热平衡试验结果,求出两者对应温度监控点的温差;再利用蒙特卡洛法对二氧化碳探测仪热分析模型参数进行灵敏性分类,将模型参数分为整体灵敏、局部灵敏与不灵敏参数。然后根据热平衡试验数据,用拉丁超立方和单纯形法的混合法对模型各个参数进行分层修正,得到满足目标函数各个灵敏性参数的最优值。最后将参数最优值代入热分析模型计算验证该修正方法正确性,并进行残差分析。结果显示修正后各温度监控点热分析计算与热试验温差δ_a小于±0.5℃,残差修正率θ高于80%,修正后多数温差比修正前减少了一个数量级。结果表明修正取得的效果明显,修正方法合理可行。     

二氧化碳探测仪瞬态热分析模型修正

为实现碳卫星载荷在轨温度的准确预测,对其试验状态瞬态热分析模型的修正进行研究。先比较热分析计算结果与热平衡试验结果,求出两者对应温度监控点的温差;再利用蒙特卡洛法对二氧化碳探测仪热分析模型参数进行灵敏性分类,将模型参数分为整体灵敏、局部灵敏与不灵敏参数。然后根据热平衡试验数据,用拉丁超立方和单纯形法的混合法对模型各个参数进行分层修正,得到满足目标函数各个灵敏性参数的最优值。最后将参数最优值代入热分析模型计算验证该修正方法正确性,并进行残差分析。结果显示修正后各温度监控点热分析计算与热试验温差δa小于±0.5℃,残差修正率θ高于80%,修正后多数温差比修正前减少了一个数量级。结果表明修正取得的效果明显,修正方法合理可行。     

航天器热平衡试验中平衡温度的预测

利用航天器热实验的测点数据，采用最小二乘非线性回归来预测热平衡温度。结果表明，当工况进行到一定时间后，测点温度随时间的将进入稳定的指数规律，最小二乘非线性回归有可有效地预测热平衡温度，回归数据的选取对预测结果有影响。     

基于人工神经网络的柔性机翼挠度预测

为实现对承载后柔性机翼挠度的准确预测,在全面分析柔性机翼挠度的影响因素基础上,应用正交试验法确定的影响柔性机翼挠度的主要因子作为输入变量,挠度作为输出变量,以大量试验数据为训练样本,通过多次试取隐含层和各隐含单元,并选取trainlm作为最优训练函数,最终建立了预测柔性机翼挠度的BP(Back Propagation)人工神经网络模型.在此基础上,随机选取试验结果中的12组试验样本,连续进行10次挠度预测,预测结果和试验实测值最大相对误差和标准方差分别为4.481%,1.033 7.解析结果表明:柔性机翼挠度预测结果与实验值吻合的较好,建立的人工神经网络预测模型具有较高的预测精度.     

防冰表面的对流换热计算分析

利用动量和热边界层积分分析的方法对采用电热防冰的二维机翼对流换热系数进行了数值计算,比较了等温突捩以及变温光滑两种不同的边界层模型.层流向湍流转捩的起始点位置和过渡区域的长度由经验公式判断,并通过内外热流耦合迭代求解得到了防冰表面的平衡温度,与文献试验值进行了比较.所得结果表明:加入过渡区模型可较好地预测对流换热系数及防冰表面温度.同时,结果还表明环境压力变化对换热系数的的影响较大.      

航天器热网络模型及其系数修正方法

叙述了目前航天器热网络模型与航天器实际换热之间的偏差,提出了利用航天器稳态热平衡试验结果进行热网络模型及其系数修正的方法。通过对某仪器舱热平衡试验数据的处理,实现了对该仪器舱热网络模型及其系数的修正,并对修正的结果进行了讨论。     

准瞬态/稳态对瞬态温度逼近度分析

对航天器准瞬态或稳态与瞬态热网络方程的解的差异进行研究,以基于温度解周期平均值的温度逼近度为考察目标,在航天器系统级热网络模型上针对不同因素对温度逼近度的影响进行了分析。结果表明,对于航天器内部温度,瞬态、准瞬态和稳态三种方程得到的温度的平均值不存在差异,由此证明采用周期平均热源的热平衡试验方法不会导致试验温度与飞行温度的差异。     

一种模拟整星热环境的小型单机热平衡试验

文章通过对一个典型的单机热分析和热试验的研究,提出了一种小型单机热平衡试验方法,模拟单机在整星环境下的热平衡试验,以避免只为验证其热设计而再次补做整星热平衡试验。为准确模拟单机在星内的辐射和导热过程,通过灰体间辐射热网络法和仪器安装板处单元体热平衡法,给出了等效辐射特征点和等效导热特征点的确定方法;并结合试验结果,对模型修正的合理性、局限性进行了分析,提出了在实际应用过程中应注意的问题。     

飞机燃油系统全飞行剖面热边界模拟与温度预测

通过仿真实验和机器学习，对影响飞机燃油系统温度的主要因素进行了研究，并对燃油系统温度进行了预测。对飞机燃油系统的基本结构布局进行了描述。利用Simulink仿真平台建立了燃油系统热动态仿真，该模型可以模拟出全飞行剖面下燃油回路各个节点的温度，通过改变不同的条件得到影响燃油系统各个节点温度的主要影响因素，并通过机器学习模型对燃油系统的温度进行预测。研究成果可以估计和感知燃油系统的工作温度及飞机液压、滑油等系统的工作温度，为进一步进行燃油液压系统的热边界感知和机载液压与机电系统热载荷吸收控制打下基础。      

小卫星瞬态热分析模型修正方法

为解决参数分类和构建最小误差目标函数中瞬态温度时域过程的表达问题,分别定义了瞬态温度时均量和波动量对修正参数敏感度和分析值与试验值间瞬态温度均方差。利用蒙特卡洛混合方法对敏感参数进行分层修正的结果表明,修正前后瞬态温度分析值与试验值间误差由8%~16%降低至5%以下,分析值的时均量及波动量均有明显改善,且该结果被修正中未使用的试验数据所验证。这说明了修正中瞬态温度描述方式对改善瞬态热分析精度有效,蒙特卡洛混合法分层修正合理可行。     

利用BP神经网络对卫星无热敏设备温度的估测

卫星上测温资源有限，只有部分设备有测温点，难以准确获得其他无测温点设备的温度。基于反向传播（BP）神经网络对复杂非线性系统优秀的拟合能力，建立了估测卫星上无测温点设备温度的神经网络，以在轨有测温点设备温度为输入层，以在轨无测温点设备为输出层，并使用卫星热试验获得的星上温度遥测数据和在轨无测温点设备的热电偶温度数据进行训练和测试。测试结果表明，所建立的神经网络估测精度在1℃以内，可以用来精确估测卫星无测温点设备的温度。针对学习样本对估测误差之间关系进行了研究，计算表明，学习样本的多样性和大数据量能够显著减小估测误差。     

一种提高热电阻测温准确性方法研究

分析了工业铂、铜热电阻电阻-温度特性,以工业铂电阻温度传感器为例,给出了一种提高热电阻测温准确度的方法。通过对工业铂电阻进行多点测试,利用最小二乘法对测得数据进行拟合,得出新的电阻-温度转换公式和分度表。通过试验数据的比较表明,使用该方法可以提高传感器的测温准确性。     

嫦娥五号探测器热平衡试验方案设计与实现

针对嫦娥五号探测器热平衡试验中面临的难题，在分析以往国内外航天器热平衡试验技术现状基础上，依据验证充分、有效与全面的原则，构建出一套探测器热平衡试验方案，提出一种基于“专用红外吸收式空间外热流模拟方式”的热平衡试验方法，设计了典型试验工况，同时优化了试验技术流程。地面热平衡试验结果结合在轨飞行数据表明：热平衡试验方案能够有效验证热控设计的正确性，专用红外吸收式外热流模拟装置偏差造成的温度影响不超过2℃，热平衡试验工况设置合理，技术流程优化，热分析模型相关性工作可使热分析模型更加准确可信。     

温度外推预报技术在热平衡试验中的应用研究

在航天器的稳态热平衡试验中 ,应用温度外推预报技术可以准确的给出航天器热平衡极限温度 ,缩短热平衡试验时间 ,从而降低航天器研制成本。文章对非线性最小二乘估计和广义卡尔曼滤波 (EKF)两种温度外推预报方法在航天器热平衡试验中的应用做了相关的研究。     

用不均匀钢带法测量对流换热系数的测量技术研究

对用不均匀钢带进行换热测量做了研究。制作了贴有14块扇形不均匀加热钢带作为测量面的换热盘。推导了计算不均匀加热钢带热流密度的三种不同的关系式,并对他们做了比较验证。计算了造成主要测温误差的热阻,方法是采用热电偶和热像仪相结合来比较他们的测温结果。对换热盘进行测试验证的结果表明其可以进行旋转盘的换热测量。通过换热实验,采用不均匀钢带加热、热电偶测温和遥测仪采集数据的方法,由测量出的盘面温度分布计算换热系数。     

LSTM神经网络在太阳F10.7射电流量中期预报中的应用

F_10.7指数作为大气密度经验模型的重要输入参量，其预报精度直接影响航天器轨道预报精度.研究发现，太阳活动表现出长时间尺度上平均11年和中短时间尺度平均27天的周期性变化特征.依据这一观测事实，基于长短期记忆单元（Long Short-term Memory，LSTM）递归神经网络方法进行F_10.7指数未来27天的中期预报.利用一个连续长时段F_10.7数据作为训练数据，构建LSTM神经网络训练和预测模型，分别预测太阳活动高低年未来27天的F_10.7指数.结果表明，太阳活动高年的第27天F_10.7指数预报平均相对误差最优可达10%以内，低年最优可达2%以内.      

一种基于地转风模型的平流层风场插值方法

平流层风场水平分量的数据精度和密度对高空气球实验的轨迹预测精度和飞行控制精度有着直接的影响。面向平流层风场，提出一种基于地转风模型的插值方法。该方法通过改进科里奥利频率公式，并用二维卷积计算地转风模型，提升了地转风模型的计算效率和低纬度地区风场精度，再用迭代二元线性回归和改进的自适应观测场偏差权重矩阵减小了观测误差对插值结果的影响。实验结果表明:所提插值方法能有效提升平流层风场插值计算速度，并对平流层风场水平分量的插值精度有显著提升。