高温铝合金电磁超声检测回波特性及因素分析

针对高温铝合金在线检测条件下，温度对铝合金电磁超声检测回波特性的影响规律尚不明确、高温检测时缺陷定量/定位补偿困难这一难题，以螺旋线圈电磁超声换能器（EMAT）为例，建立了高温铝合金EMAT检测过程的场路耦合有限元模型；研究了温度对EMAT激励/接收换能效率、EMAT激励/接收电路的功率分配特性、超声传播过程中的扩散/介质衰减特性、回波幅值和超声声速等因素的影响规律；研制了耐高温EMAT探头，对20~500℃高温铝合金试样进行了检测实验，并测定了高温铝合金的超声介质衰减系数和超声声速。在仿真和实验相结合的基础上，分析了高温检测时超声回波幅值变化特性及其影响因素。结果表明：对于铝合金这类非铁磁性金属材料，导致高温时超声回波幅值下降的主要原因是超声介质衰减系数随着温度的升高而增大，其次为高温时EMAT激励/接收电路的功率分配特性的改变。在激励EMAT在试样表面形成的洛伦兹力不变的条件下，其所激励的超声波回波幅值具有随着温度的增加而增加的特点，可以有效减缓超声回波幅值下降的趋势。     

多航天器协同探测效能影响参数不确定性分析

为解决传统基于蒙特卡洛仿真的探测效能不确定性分析评价方法中时间效率低，参数关系映射单一的问题，提出一种基于神经网络的不确定性分析方法，利用人工神经网络在拟合回归分析上的非线性特性，设计了能够替代复杂系统的神经网络结构，能够通过少量仿真计算结果作为训练样本实现模型的收敛并能有效反映被替代系统的原有特性。选择以一个多航天器的天文观测任务作为典型用例，建立了仿真分析模型，并与蒙特卡洛仿真方法结果进行了对比，验证了此方法的准确性和计算效率。     

高速SpaceWire协议IP的可靠性增强方法

针对航天高速SpaceWire总线系统对协议IP的高可靠性要求，提出一种用于静态随机访问存储器(SRAM)型现场可编辑逻辑门阵列(FPGA)的增强三模冗余(TMR)方法。该方法对传统三模冗余和部分三模冗余做了改进，将需要进行三模冗余的原设计分为一般单元集和可靠性薄弱的关键单元集，对一般单元集中的每个单元做三模冗余，对关键单元集中的每个单元做顺序四模冗余。给出了顺序四模冗余的可靠度计算式和表决器的布尔表达式。建立了系统可靠性的马尔科夫模型并基于模型开展了可靠性仿真。仿真结果表明增强三模冗余系统的可靠性不仅明显优于传统三模冗余系统，而且优于部分三模冗余系统，使系统可靠性得到有效提高。     

三维叶轮机叶片黏性反问题设计改进方法

提出了一种改进的适用于三维黏性流场的叶轮机叶片反问题设计方法。该方法假设叶片的中弧线具有虚拟移动速度,其位移量由目标载荷与实际载荷的差值计算,并利用黏性底层厚度进行限制。采用三次B样条曲线插值方法对叶片中弧线进行光顺,新叶型通过更新后的中弧线和给定的叶片厚度得到。算例验算结果表明:该方法能够根据设计意图对叶型进行修改,鲁棒性强,收敛速度快,叶片的可变自由度高,不依赖于特定的网格和求解器,具备一定的通用性。      

真实气体效应对Ma10级进气道流动的影响

为了探究高马赫数超燃冲压发动机高速飞行时真实气体效应对进气道流场的影响,仿真获得了不同气体模型下Ma10级进气道流场结构和性能。结果表明:进气道主流流场温度较低,不足以触发空气的离解反应,反应仅发生在边界层内,但反应程度较低,远未达到化学平衡状态,除了边界层温度及热载荷特性,其流场结果则更为贴近冻结流流场,因而化学非平衡模型与热完全气体模型的进气道通流流场结构和性能基本一致。而真实气体效应导致边界层特性的不同,对进气道起动特性产生影响,吸热离解反应通过对进口分离包的抑制和增大进口马赫数将进气道的再起动马赫数从9.8降低到9.4。在对进气道在宽速域应用中的钝化设计研究发现,真实气体效应虽然对前缘钝化进气道流场的压力分布和性能无明显影响,但是其能起到整体降低壁面热流的作用,不仅钝头处的热流降低了1MW/m2,通道内的热流也整体降低了0.1MW/m2。     

基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量，基于特征建模的思想，提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先，针对空间目标姿态测量的需求，寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着，应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习，通过建立合理的神经网络模型和训练数据，实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后，利用目标点云仿真数据集，对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明：利用特征建模的思想，提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征，实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩，为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用，提供了可行的智能化工程实现方案.     

天基强银河背景下的空间碎片探测试验及分析

本文设计并完成了银河背景下碎片探测试验，数据分析表明，强的银河背景会降低探测器对暗弱碎片的探测能力，但对碎片的天文定位精度影响不大。本文验证了采用基于探测概率的极限探测星等方法表征探测器极限探测能力的合理性，以及基于仿真的方法增加数据完备度的可行性。本文的工作将为后续天基探测器的设计及探测试验的开展提供依据。     

时间序列法在临近空间大气风场预报中的应用

受多种因素影响，临近空间大气环境要素复杂多变，预报难度很大.本文采用时间序列法中的自回归滑动平均（ARMA）模型对临近空间大气风场开展统计预报方法研究，基于廊坊（39.4°N，116.7°W）中频雷达在88km高度的大气纬向风数据开展预报试验.本次预报试验的样本数据为2015年9月24日至10月24日风场数据，利用过去7天数据对未来第8天风场数据进行预报.试验结果显示，ARMA模型对临近空间大气风场预报有一定的适用性.当风场变化规律性较强，即样本数据风场呈现出比较显著的24h周期性变化时，ARMA模型预报效果较好；当风场发生突变时，预报效果变差.与实测数据的对比结果表明，ARMA模型预报结果的误差在9~27m·s-1，预报效果优于同阶自回归（AR）模型，略优于高阶AR模型.      

多碎片移除过程中的路径优化

采用蚁群优化算法对多碎片移除过程中的路径优化问题进行研究，然后采用改进的最速下降法对移除每块碎片的时间进行合理优化，进一步降低总的速度增量需求.对比轨道高度、轨道倾角或者升交点赤经的顺序后发现，采用蚁群算法优化之后的顺序移除碎片可以大大节省轨道转移所需要的速度增量.选取中国空间活动产生的三组碎片进行优化计算，结果显示在相同的任务时间内，优化后的顺序可能不同于轨道高度、倾角和赤经的顺序，并且优化顺序可以节省更多的速度增量.另外，任务时间也会对碎片的最佳移除顺序产生影响.      

基于MapReduce的CME参数识别模型并行计算技术

日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection，CME）参数识别模型是太阳风预报过程的重要组成部分.在空间环境预报业务中，为提高太阳风预报的准确率，需要提高CME参数识别的精度.模型以计算任务串行的方式运行，运算效率低导致模型运算时间长，不能满足这种需求.CME参数识别模型的物理运算过程相互不独立，其在单节点上的运行方式不能满足并行化要求.基于MapReduce的并行计算框架，改进了CME参数识别模型的计算流程，提出CDMR（CME detection under MapReduce）方法，实现了CME参数识别模型的并行计算，并对比分析CME参数识别模型在串行计算和MapReduce并行计算下的运行时间，提高了模型的识别精度和计算效率.