推进剂贮箱区间干涉时变可靠性分析方法

在推进剂贮箱服役期内,由于材料强度退化及外界随机载荷等不确定因素的存在,其可靠性表现为时变特性。基于区间理论与应力-强度干涉理论,为推进剂贮箱时变可靠性分析提供了一种区间干涉时变可靠性分析方法。通过对椭球底圆柱贮箱应力进行分析,根据贮箱等效应力分布与强度幂指数退化模型,将应力与强度转换为时变区间变量的形式。结合应力-强度干涉理论,将任意时刻应力与强度区间转换为标准化区间,根据临界状态函数与标准化区间的位置关系,定义区间干涉时变可靠性指标。结合示例参数对推进剂贮箱时变可靠性进行了分析,并与服从正态分布的应力-强度干涉可靠性方法及区间可靠性方法分析结果进行了对比,验证了所提方法的有效性。      

太阳空间探测进展与展望

摘要：为了探索太阳空间探测活动的发展方向,在广泛调研太阳空间探测任务的基础上,综合考虑任务实施年代、轨道设计、探测要素、技术特点和成果影响力,选取了10个典型空间太阳探测器,对其科学目标、有效载荷、卫星平台特性和科学发现进行了分析,提炼总结了太阳空间探测的进展和发展趋势。总体而言,太阳探测器运行轨道逐步多样化,有效载荷探测要素更加丰富,探测精度、时空分辨率等显著提升,但仍存在大量问题待解决。在分析现阶段成果和待解决问题的基础上,提出了太阳空间探测的发展展望,指出了全方位、多要素探测是破解太阳物理和空间天气预报发展瓶颈的可行途径。     

滚动轴承疲劳强度分布计算

根据P－S－N曲线上疲劳寿命存活率和疲劳强度存活率的等同性原理，借助已知的给定载荷下疲劳寿命概率密度函数，计算出未知的给定寿命下疲劳强度概率密度函数，进一步进行可靠性分析奠定基础。     

基于多尺度指定元分析的多故障诊断方法

主元分析(Principal component analysis,PCA)固有的模式复合效应使得多尺度主元分析(Multi-scaleprincipal component analysis,MSPCA)仍无法做故障模式辨识,且各尺度上和重构后数据分别建立PCA模型的计算量非常大。本文建立一种多尺度指定元分析(Multi-scale designated component analysis,MSDCA)方法,将具有明确物理意义的指定模式作为多尺度空间中观测数据和重构后观测数据的统一投影框架,旨在解决MSP-CA在多尺度空间中仍无法进行故障模式辨识的不足,并避免其在各尺度上需分别建立不同统计模型的繁琐性,同时可改进单尺度指定地分析(Designated component analysis,DCA)方法的诊断性能。仿真结果表明了该方法的有效性。     

可展天线的柔性索网结构找形分析方法

给出了可展天线柔性索网结构形态分析的一种优化方法。在满足索网形面精度的条件下,用小三角形网格单元拟合反射面抛物曲面,生成索网结构的网格。以索网结构的网面精度为目标函数,以索网单元预张力值为设计变量,以索网松驰面积、强度和应力分布均匀性为约束条件,提出了基于遗传算法和有限元分析相结合的找形分析优化方法,将索网找形转变成一个带约束的最小化问题。对可展天线中常用的三种三向索网结构进行了找形分析,结果表明此优化找形方法是可行的,可应用于工程中其他索网结构的形态分析。     

比例最小偏度单形采样的UKF及其在卫星定轨中的应用

基于Unscented变换(UT),在最小偏度单形采样策略中使用比例修正算法,提出了一种比例最小偏度单形采样的Unscented卡尔曼滤波(UKF)算法,用于基于地基观测的低轨卫星实时定轨.仿真结果表明:比例最小偏度单形采样UKF的精度与比例对称采样UKF相当,但计算效率至少可提高三分之一.     

重型运载火箭集中力扩散舱段多区域联合设计与优化

为提高重型运载火箭集中力扩散舱段的承载能力和集中力扩散性能，提出了变截面-等比布局多区域联合设计方法和建立了基于静力分析以及工程估算方法的优化模型，并据此开展集中力扩散舱段优化设计。建立了集中力扩散舱段参数化有限元模型，基于显式动力学方法开展了结构承载性能和集中力扩散性能分析。依据集中力扩散舱段结构形式和承载特点，提出了综合多区域变厚度蒙皮、变截面主梁和副梁/桁条等比非均匀布局的联合设计方法，实现了结构精细化设计。为综合提高结构承载性能和集中力扩散性能，建立了基于静力分析和工程估算方法的优化模型，并基于模拟退火法求解该优化模型，获得了减重效果明显的优化结构。对比结果表明，捆绑接头两侧副梁/桁条靠近捆绑接头密布、捆绑接头中间副梁远离捆绑接头密布、变截面主梁以及变厚度蒙皮设计有利于提高结构承载效率和集中力扩散性能，验证了提出的多区域联合设计方法和优化模型在设计集中力扩散舱段方面的有效性和优越性，证明了本文优化工作具有一定的工程应用价值。     

考虑噪声抑制的高超声速风洞气动力识别方法

对于风洞试验中全尺寸模型试验的非平稳信号进行载荷辨识仍存在诸多问题。针对全尺度模型试验的非平稳信号载荷辨识提出了一种基于深度残差收缩网络（DRSN）深度学习技术的智能载荷辨识方法,该方法通过深度学习提取测力系统输出数据中的气动力、惯性力和噪声等特征,通过注意力机制对每组数据进行获取阈值,再通过软阈值函数对特征进行滤波降噪,有效辨识出测力系统响应信号中的惯性力分量并进行剔除,实现气动力载荷辨识。在测试验证中,均值法的辨识精度为85%以上,DRSN模型的辨识精度为94%以上,证明DRSN模型能有效降低噪声和惯性力对于载荷辨识的干扰,用于非平稳信号的载荷辨识具有精度高、可靠性好等特点。     

扭簧应力松弛及冲击特性试验研究

扭簧具有受外力约束变形后储能并在去除约束后反弹的特性，使其在航天任务中多作为无源动力元件加以使用，由于航天器的特殊应用背景，应力松弛和冲击破坏是航天用扭簧的主要失效形式。通过自行研制的扭簧应力松弛特性和冲击特性测试的试验装置，针对若干结构尺寸的扭簧，进行了不同怠位扭转角条件下的应力松弛特性试验和不同冲击行程及冲击负载条件下的冲击特性试验，并采用最小二乘法对试验结果进行了拟合。通过以上工作获得了扭簧应力松弛的一般规律、怠位扭转角对扭簧应力松弛特性的影响规律、冲击行程和冲击负载对扭簧冲击特性的影响规律及扭簧扭转刚度对扭簧应力松弛和冲击特性的影响规律，为扭簧可靠性分析和工程设计提供了直接的试验数据。