内装式空射运载火箭重力出舱机箭耦合动力学分析

研究了以运输机为平台的内装式运载火箭空射过程载机和火箭的耦合动力学建模。建模针对两个阶段：第一阶段，火箭固定于载机机舱内，两者构成一个整体，按照普通刚体的力学方法处理；第二阶段，火箭解锁后，沿着舱内的发射筒向外滑行，载机和火箭形成两刚体相互作用的耦合系统，基于牛顿-欧拉法建立系统动力学模型。载机在空射火箭过程中，油门和升降舵满偏，在加速前飞的同时拉大姿态俯仰角，火箭在自身重力分量和惯性力的作用下，沿着机舱内的发射筒加速向外滑行，直至与载机分离。数值仿真分析了空射过程载机的重要力学参数的变化过程，验证了载机操控策略的可行性和安全性，可为未来中国空射运载火箭技术设计提供数据参考。     

电磁力作用下槽道流速度响应的放大机理

在电解质溶液中,电磁场产生的电磁力可以控制流体的运动,从而达到很好的减阻、增升、减振等效果。但由于所施加的电磁力较大,导致控制效率很低,因此以较小的电磁力诱导出大的流动响应成为提高流动控制效率的关键。以层流槽道流动作为研究对象,在槽道的下壁面施加沿展向余弦分布的展向电磁力,推导了线性条件下流向响应速度的解析解,并通过直接数值模拟对非线性条件下的响应进行了计算。结合解析解和数值解,揭示了流场中速度响应的放大机制,讨论了电磁力和流场参数对响应放大效果的影响。结果表明:当振幅较小时,速度响应处于线性范围内,其放大倍数与Re~2成正比,随着渗透深度的增大,先迅速增大后缓慢减小;随着展向波数Kz的增大单调减小。随着振幅的增大,放大倍数进入非线性范围,其值逐渐减小,但速度响应值先增大后减小。在振幅处于10~(-3)～10~(-2)量级时,速度响应可达到的最大值超过0.2,此时的放大倍数在102量级。因此,利用流场的放大效应,是实现高效流动控制的重要环节。     

激光捷联惯导量化热设计指标控制方法

随着机载激光捷联惯导向小型化方向发展,惯导结构的热设计正面临着更加严峻的挑战.针对设计中经常出现因无法在设计前期进行热设计指标控制而导致后期设计返工的问题,提出了一种热设计量化控制方法,即根据估算的整机功率计算箱体外表面积,再对箱体外表面积可达性进行判断,如可达则以该参数作为控制指标进行设计,如不可达则采用可达的最大表面积作为输入反算整机功耗,再根据计算结果对各电路功耗进行重新分配.经有限元仿真计算和试验一致证明该方法有效,可以实现惯导设计前期定量化的热设计控制,在很大程度上避免了后期因热可靠性及热试验问题的设计返工.     

基于强化学习的在轨目标逼近

从强化学习的角度,对在轨目标逼近问题进行研究,设计了一种整合制导与控制的端到端的算法.首先对在轨目标逼近问题进行数学建模;然后对强化学习算法原理进行简介,根据问题特点分析不同强化学习框架的优劣,确定以DDPG作为算法框架,并设计了基于强化学习的在轨目标逼近算法;最后通过仿真验证,分析了基于强化学习逼近算法的优劣性.     

联邦学习安全与隐私保护综述

联邦学习是一种新型的分布式学习框架，它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先，本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型，有助于理解其面临的攻击。其次，本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型，同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较，进一步讨论了该领域未来的发展方向。     

航天器多通道近场无线能量传输系统设计

针对航天领域空间交会对接、航天器配电、在轨服务与维护等领域对无缆化的需求，提出了多通道近场无线能量传输系统，建立了多通道磁耦合近场无线能量传输系统数学模型，分析了影响系统传输效率的重要参数，并对关键参数对系统效率的影响进行了仿真分析。通过线圈高效耦合设计，实现了多通道近场无线能量传输系统的效率最优。所提系统解决了能量的无线传输，并实现多负载接收的问题。通过一台1 000 W多通道近场无线能量传输样机进行了实验研究，结果表明，所提多通道近场无线能量传输装置具有传输效率高的特点，解决了航天器无线能量传输的多负载问题。      

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

CFRP反射器型面主动控制和作动器位置优化

研究了运用压电陶瓷作动器对碳纤维增强复合材料（CFRP）格栅反射器的型面主动控制。首先，采用了一种具有独立电压自由度的梁单元，以及考虑高阶剪切变形的板单元，对主控格栅反射器进行有限元建模；运用能量变分哈密尔顿原理推导了主控格栅反射器的有限元控制方程，并给出了反射面型面残余均方根（RMS）误差最小的电压最优控制方法。然后，研究了在典型载荷下，反射面残余RMS误差最小的PZT作动器位置分布的优化配置问题；提出了一种将遗传算法和梯度投影方法相结合的改进优化方法，用来求出在限定作动器数量的条件下，作动器几何位置的优化配置，使控制后反射面的残余RMS误差最小；给出的数值算例验证了方法的正确性和有效性。最后，研制了格栅反射器型面主动控制的实验样机，针对反射器的初始制造误差进行了型面主动控制，验证了控制方法的可行性和有效性。