临界剪切应力系数曲线适用性研究

曲板的屈曲问题与材料的弹性模量和泊松比有关,对于机身蒙皮材料2060-T8E30,曲板临界剪切应力系数曲线的适用性有待研究。基于Abaqus的线性静力分析中的Buckle算法,以机身蒙皮材料2060-T8E30建立了多种构型曲板,对比有限元分析值和曲板临界剪切应力系数曲线,通过分析误差,得出结论:对于2060-T8E30材料,可以认为d/h=1.5的ks(曲板临界剪切应力系数)曲线相比有限元分析值偏高,误差不大于15%;d/h=2的ks曲线相比有限元分析值偏高,误差不大于20%;d/h=3.5的ks曲线相比有限元分析值偏高,误差不大于35%。在飞机机身结构常用的参数,即d/h=3.5,Z≤20的情况下,当Z10时,ks曲线的适用性较好,误差不大于10%;当10Z≤20时,ks曲线相比有限元分析值偏高,误差不大于20%。     

新型跟踪微分器在航空发动机磁悬浮轴承中的应用

为了实现航空发动机磁悬浮轴承的稳定悬浮，在磁悬浮轴承反馈控制器设计中获取光滑、精度高、相位滞后小的跟踪滤 波与微分信号等位移传感器信号，基于离散2阶串联型系统，提出了一种具有边界层函数、基于离散时间最优控制算法的新型跟 踪微分器。为减小算法在滤波与微分信号提取过程中的相位滞后，在所设计的跟踪微分器算法中引入相位调整因子对相位进行 实时有效地补偿。分别从时域与频域的角度进行仿真及试验验证，结果表明：所提出的新型跟踪微分器算法具有全程快速、无超 调、无颤振、相位滞后小、精度高等特点，与原基于离散时间最优控制的跟踪微分器算法相比，其平均相位滞后减小80~100个采样 周期，满足实际工程应用需求。     

褶皱结构对蜻蜓后翅的气动特性影响分析

褶皱结构是否能对蜻蜓后翅气动性能产生正面的影响,对蜻蜓后翅气动性能的影响是否与雷诺数(Re)相关。建立接近真实蜻蜓后翅的三维蜻蜓后翅褶皱模型和拥有同样外形的三维平板模型,利用计算流体力学方法分别计算两个模型在不同Re、不同攻角(α)下滑翔飞行时的气动特性。结果表明:褶皱结构的存在会明显提高蜻蜓后翅的升力,但是同时也会增大其阻力;不同Re情况下,褶皱结构对蜻蜓后翅气动性能的影响不同,当Re=1 000,α=0°～25°时,蜻蜓后翅的气动效能始终略优于三维平板;褶皱结构对蜻蜓后翅气动特性的影响与α也相关,α较大时蜻蜓后翅的气动效能略优于三维平板。     

天基海表精细探测微波载荷性能分析与展望

海表精细探测是海洋卫星未来发展的重要方向。介绍卫星海表参数探测的特点与优势，总结海表温度、海表高度、海表盐度等要素，分析天基探测载荷的发展现状。根据海表参数时空变化特性，分析高时空分辨率微波探测载荷性能需求。在此基础上，针对美国和欧洲相关卫星系统发展计划，分析了高时空分辨率、高精度天基微波探测载荷可实现性与未来发展趋势，针对海表精细探测天基微波载荷的发展提出了建议。     

空间站流体回路/热管耦合式热辐射器性能研究

空间热辐射器担负着航天器内部多余热量向外太空排散的任务，是航天器热控系统的关键设备，尤其是载人航天器，辐射器需要满足长寿命、高可靠度、高稳定性的要求，目前已发射的载人航天器均采用流体回路辐射器。对中国空间站流体回路/热管耦合式辐射器进行试验研究，得出辐射器散热性能的变化规律。首先论述试验方案和试验过程，并给出试验结果数据;然后通过对试验数据分析，得出辐射器传热热阻，以及散热能力随流体回路参数及外热流参数的变化规律;最后基于试验数据，完善辐射器仿真分析模型，并与试验典型工况进行对比分析，实现仿真模型与试验数据的良好吻合，仿真模型可用于辐射器在轨工作性能预示分析。实验分析结果对航天器空间辐射器设计具有一定的参考意义，可为航天器整舱热平衡试验方案及辐射器在轨工作状态设置提供数据支持。     

基于Isight的倾转旋翼飞行器前飞状态翼型优化

倾转旋翼飞行器被认为是下一代旋翼类飞行器的主要发展方向,研究其机翼的气动优化设计,对于提高该类飞行器的飞行性能具有重要意义。以NACA2412为原始翼型,首先,采用Hicks-Henne方法进行翼型参数化,并确定设计变量;其次,采用Isight集成翼型生成、网格划分、流场求解等软件,建立翼型自动优化平台;然后,采用基于最优拉丁超立方设计(Opt LHD)和径向基函数(RBF)的代理模型,并用多岛遗传算法(MIGA)进行机翼优化;最后,将优化后的翼型生成三维机翼,进行气动特性计算。优化过程中,对比两种边界条件的优化结果,以证明所用优化方法的有效性;为了减少计算量,使用动量源方法用作用盘代替旋翼。结果表明:根据机翼展向来流速度分布进行翼型优化,在前飞状态下优化后的机翼的升阻比提高了66.03%。     

基于贝叶斯优化的磁光阱多参数自主优化系统

磁光阱是一种冷却陷俘原子的装置，磁光阱实验参数的优化是冷原子实验中基础且重要的工作，人工手动优化参数需耗费大量时间，且很难确保最终参数是全局最优的。基于贝叶斯优化的机器学习方法是一种对目标表达式未知、非凸、多峰的量子物理系统进行参数优化的有效方案，该过程通常远快于人工手动调节，且有更大概率找到全局最优值。提出了一种基于贝叶斯优化方法的冷原子多参数自主实时优化实验方案，该方案通过成本函数构造、控制程序编写、贝叶斯算法优化等形成一个可自主优化的闭环系统。实验结果表明，经过约30 min的迭代优化，所提方案可有效完成磁光阱系统的多参数优化，并得到最优的实验结果；所提方案验证了贝叶斯优化方法在多参数物理系统中应用的可行性，通过改进成本函数，还可应用于其他的复杂多参数实验物理系统最优参数快速确定。