支持径向交会对接任务的宽波束中继方法研究

针对神舟飞船和天和空间站径向交会对接形成组合体的工作模式下，神舟飞船宽波束中继S终端对中继卫星视场缩小导致测控覆盖率降低的现象，提出一种基于组阵和时空分集技术的宽波束中继S链路的设计构想，通过在天和空间站宽波束中继S终端内部增设功分器和合路器，以及在组合体径向对接口的对接总线内部增设高频电缆。利用天和空间站的宽波束中继S发射天线和接收天线，传送神舟飞船的宽波束中继S信号。神舟飞船宽波束中继S终端，同时接收和处理组合体对接总线内部高频电缆和神舟飞船I/III象限收发的宽波束中继S信号，解决了中继卫星过顶遮挡导致的测控覆盖率降低的问题，提升了链路可靠性。经仿真分析，相比单独工作模式，测控覆盖率提升了25.3%。对于接收链路，采用时空分集技术，对3个方向的宽波束中继S信号进行互相关解算和最大比合并，获得信号合并增益，有效提升了接收信号的信噪比和有效带宽。     

频率选择表面（FSS）柔性屏铺覆工艺对透波窗口透波性能的影响

为了研究工程中柔性FSS屏铺覆工艺对透波窗口通带插损的影响，设计并制备了几种不同工艺缺陷的平板，采用自由空间传输反射法研究了平板在不同入射角下的通带损耗。结果表明：拼接缝隙使通带损耗在0°和60°入射角下增加了0.3 dB；拼接褶皱使通带损耗在0°入射角下增加了0.77 dB，在60°入射角下增加了1.55 dB；多层间FSS错位使通带损耗在0°入射角下增加了0.3 dB，在60°下入射角增加了1.05 dB。拼接褶皱对周期结构破坏最大，因此使通带损耗增加更大，在大入射角下通带损耗增加更加明显，在铺覆工艺时应尽量避免破坏柔性FSS屏的完整性。     

面向火箭构型论证的运载能力快速分析方法

针对不同构型与任务条件下的运载能力快速计算问题，提出了基于高斯函数和组合神经网络的速度损失计算方法，并基于此对运载能力进行了快速分析。首先，基于状态量解析解计算分析，采用高斯函数对核心的重力速度损失项进行拟合计算；同时，为提高多构型与多任务样本的采样密度、简化数据建模过程并增强方法适应性，采用径向基网络(RBF)与深度神经网络(DNN)的组合形式进行状态量的提取与回归分析；然后将任务约束转化为需要速度增量，通过数值迭代得到运载能力。仿真结果表明，此运载能力分析方法精度偏差约为0.35%，计算耗时小于2 s，可为运载火箭总体参数快速论证与任务规划研究提供理论支撑。     

飞机结构有限元分析中分布载荷的离散化处理算法

飞机结构设计中,需要对两类分布载荷数据进行处理:一类是已经由上游专业做过离散化处理,以网格形式提供的数据,例如翼面、舱门等的气动载荷,机体结构、燃油、设备、商载等的惯性载荷;另一类是以均布或线性分布等较为简单分布形式作用的载荷,例如增压舱、燃油箱等结构的压差载荷。针对飞机结构设计中需要进行离散化处理的两种不同类型载荷数据,分别对三类典型单元(三角形、矩形和四边形)的等效结点载荷移置处理算法进行研究,根据能量等效原则,利用薄板弯曲单元的理论,提出分布载荷离散化处理的算法,并对实际应用中舍弃结点载荷力矩分量处理方法的合理性进行说明,并通过算例验证,证明所提出的算法可在实际工程中推广应用。     

不同冷却方式下ＳｉＣｐ／３５６Ａｌ复合材料的热应力分析

采用ANSYS有限元软件,分析不同冷却方式下SiCp/356Al复合材料的热应力,通过对水冷、空冷和炉冷不同冷却方式对其热应力进行数值模拟,研究其热应力随降温时间的变化规律.结果表明,不同的冷却方式,SiCp/356Al复合材料热应力随降温时间的变化规律不同.水冷时,热应力迅速达到最大值,其后有一定降低;空冷时,热应力先增大,后稍有下降,再逐渐增大;炉冷时,热应力逐渐增大.室温时,SiCp/356Al复合材料水冷残余热应力最大、炉冷最小.     

基于人因工程视角的民机驾驶舱告警系统研究综述

为研究现代民机驾驶舱告警系统的发展历程及应用现状,通过文献综述,以人因工程学为视角,结合事故调查分析、国内外民机驾驶舱告警系统应用进展,了解民机驾驶舱告警系统功能、告警方式和告警类别,总结国内外驾驶舱告警系统概况,分析民机驾驶舱告警系统现存问题。基于驾驶舱告警的适航管理规章要求和机组在飞行任务中的认知需求,探究驾驶舱告警系统的设计需求。结合人因工程领域的研究进展,提出驾驶舱告警系统的改进方向和发展趋势,即民机告警系统设计的及时性和可靠性还存在一定改进空间,驾驶舱告警系统整体结构的设计必须要突出重点,注重自主化及个性化设计,必要时考虑驾驶舱触觉感知的融合,旨在为后续告警系统的总体设计及优化提供参考。     

基于卷积神经网络的雷达辐射源稳健识别方法

针对低信噪比下，基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高，因而处理复杂度高的问题，提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征，获得变换域的表征信号，将其作为卷积神经网络的输入，实现雷达辐射源信号的快速识别。针对瞬时相位特征对于信噪比敏感的特点，采用主成分分析方法对信号特征域进行降噪处理，提升模型对噪声的稳健性。通过仿真实验验证了所提出方法在不同信噪比下对7种调制信号类型的识别性能，通过理论分析及不同方法的实验对比，验证了算法具有耗时较短、识别准确率较高、噪声稳健性好等优势，具有良好的工程实用性。