先进舰载战斗机强度设计技术发展与实践

舰载战斗机是航空母舰上的主要武器,为满足舰面起飞、着舰和停放等要求,舰载机需围绕起落架系统、拦阻钩系统和翼面折叠系统等"特征结构"进行设计。先进舰载战斗机着舰冲击能量是陆基飞机的6倍以上、拦阻带来的水平载荷超过陆基飞机的15倍,因此特征结构的高载荷对强度设计提出了更高的要求。围绕舰载机"特征结构"及"特征载荷",开展了主要的设计工作,包括："特征载荷"计算,即起落架载荷、拦阻载荷和折叠载荷计算;"特征结构"的强度设计及试验验证,包括起落架系统、拦阻系统、翼面折叠系统的动力学仿真计算、静/疲强度分析、折叠翼面的非线性颤振分析以及综合试验验证;"特征载荷"对其他机体结构强度的影响分析,包括着舰载荷对起落架支撑结构强度的影响、拦阻载荷对后机身支撑结构强度的影响、拦阻着舰的全机动力学响应以及着舰载荷与拦阻载荷的共同作用对全机结构强度的影响;体现舰载机"特征结构"强度特点的试验验证方法等。上述研究成果已成功应用于先进舰载战斗机设计中。     

结冰模拟软件AERO-ICE中的关键数值方法

自然积冰对于航空飞行安全造成重大隐患,飞机在穿越富含过冷水汽的云层时冰形将按一定的物理规律积聚生长。介绍了一款三维结冰数值模拟软件AERO-ICE,该软件由网格自动生成、空气流场RANS计算、水滴场欧拉方法计算、结冰热力学分析四个模块组成。在空气流场计算方面,采用SPF k-v²-ω湍流模型,该模型引入湍流非平衡特性修正,预测的带冰翼型最大升力系数和失速攻角相对SA和SST模型有显著的提高。水滴场欧拉方程由于源项较大,迭代求解时容易发散,AERO-ICE软件采用流场光顺、二阶MUSCL空间离散以及LU-SGS隐式时间推进方法改善了数值稳定性。在结冰热力学分析模块,AERO-ICE软件同时具有Messinger与Myers模型,并将Messinger模型预估的壁面温度作为Myers模型的边界条件,从而解决了Myers模型温度设置的经验性问题。AERO-ICE软件支持多块网格、多重网格加速技术与大规模并行计算,其冰形计算结果得到了初步的验证。     

空间推力器用铠装热控器件技术研究发展概况（空间推进专刊）

空间推力器是调整宇航飞行器运行轨道和姿态的推进系统中的关键部件,为保证推力器启动温度和可靠运行,必须采用专门的热控设施。本文介绍了各类空间推力器的不同热控需求,重点阐述了目前空间推力器用铠装热控器件技术以及种类、性能和应用,总结了铠装热控器件的考核试验及判定指标,并提出了铠装热控器件技术的发展方向。     

空间推力器用铠装热控器件技术研究发展述评

空间推力器是调整航天器运行轨道和姿态的推进系统中的关键部件,为保证推力器启动温度和可靠运行,必须采用专门的热控设施。本文介绍了各类空间推力器的不同热控需求,重点阐述了目前空间推力器用铠装热控器件关键技术以及种类、性能和应用,总结了铠装热控器件的考核试验及判定指标,并提出了铠装热控器件技术的发展方向。     

周边桁架式大型星载天线的展开可能性分析

对某周边桁架式大型星载天线的展开可能性进行了研究。在其展开运动机理分析的基础上，建立了展开机构的力学分析模型，并推导了桁架杆内力的计算式。从桁架展开要满足的功能函数出发，给出机构运动可靠性的分析模型。综合考虑尺寸误差和太空环境因素的影响，将运动功能函数视为随机变量函数，利用二阶矩法导出可靠性计算公式。最后，对机构在整个展开过程中的运动可靠性进行预测和仿真。计算结果的变化趋势与实际进程比较吻合，表明本文方法是合理的、有效的。     

P-ε-N曲线拟合法

给出一种描述P－ε－N曲线的方法──三参数幂函数拟合法。该方法可以使P－ε－N曲线试验数据在双对数函数坐标系lgN-lg（ε-ε0）中最大限度地呈现线性关系，因而具有较小的均方差，而且解反映出P－ε－N曲线的变化趋势。对于应变-寿命关系也具有可逆性，因而可以方便地进行应变疲劳可靠性计算。     

一种新的研究电沉积生核过程的电化学方法

在恒阴极电流上叠加一小振幅方波电流研究电沉积的生核过程，理论分析表明，由小幅度方波电流的电位－时间响应曲线可以表征原有恒电流下的电极特征；电沉积中产生的过电位特征峰是由于生核步骤迟缓所造成。实验结果证明：电沉积Ｎｉ－Ｐ合金初期形成非晶核所需能量比电沉积晶态Ｎｉ核要小得多。     

基于迁移学习的无人机对地面目标识别研究

无人机对地面目标的识别精度受到数据集少和目标小的影响。传统深度学习需要大量有标注的数据集,限制了在具有小样本下的无人机对地面目标识别领域的应用。将迁移学习的方法用于卷积神经网络VGG16,并修改VGG16网络最后的3个连接层;同时利用单样本数据增强法将UC Merced数据集扩大到原来的8倍,对其进行验证和对比分析。实验结果表明,基于迁移学习的VGG16网络对地面目标识别的准确度可达97.62%,相较于未使用迁移学习的VGG16网络模型,整体提高了23.53%。并且在相同训练参数的设置下,模型比SqueezeNet、AlexNet、Inceptionv3、MobileNet-v2以及EfficientNetb0模型验证精度提高了3.63%～17.38%,收敛速度最快,可基本满足对地面目标的识别。     

基于测试性D矩阵的多故障诊断与维修策略

针对复杂的多故障诊断问题以及多故障直接处理方法实现的难点,在测试性D矩阵基础上,提出了一种基于单故障化的多故障诊断与维修策略（MFDMSTS）。首先,在多故障假设下引入析取运算,定义了可隔离单故障和可隔离多故障,据此定义将多故障转化为单故障,并将转化的单故障与测试集组成新的D矩阵;然后,运用单故障诊断算法处理新的D矩阵,得到最优诊断树;最后,针对诊断树的不同叶子节点,提出了多故障诊断与维修策略。实例验算表明：MFDMSTS能降低平均诊断费用和平均诊断步数,并大幅降低误修率。