基于空间矢量脉宽调制的过调制策略研究

在电机控制中,过调制算法能够显著提高逆变器输出的电压,对提高电机转速有着重要意义。为了改善空间矢量脉宽调制对直流母线电压利用率不足的缺点,研究了基于空间矢量脉宽调制的单模式过调制算法,对输出电压基波幅值与其谐波含量进行理论分析。针对过调制区实际输出电压基波幅值与参考电压不一致这一问题,对目标调制比与给定调制比的关系作出可控性分析,作出拟合曲线并求出函数关系,最后对该过调制算法进行了仿真研究和试验验证。仿真分析和试验验证结果均证明了理论分析的正确性和可行性。     

基于降维算法和等效杆长的可展结构精度分析

考虑铰链间隙和杆件尺寸误差的不确定性并通过概率统计方法对其进行研究,提出了一种基于单变量降维算法(UDRM)和等效杆长模型的可展结构精度分析方法。利用UDRM将可展结构的精度性能函数解耦为多个杆件尺寸误差的独立作用形式,建立精度分析模型。引入等效杆长模型,等效杆件替代原杆件进行精度计算。将铰链间隙与原始杆件尺寸误差合并到等效杆件的尺寸误差中,同时证明了等效杆长尺寸误差近似服从正态分布。以某卫星可展开天线为算例,结合高斯求积公式求解展开状态下精度指标的分布期望和方差。通过与蒙特卡罗模拟(MCS)和一次二阶矩(FOSM)法计算结果的对比验证了本文精度分析方法的正确性和高效性。     

二维复值Ginzburg-Landau方程的一个高阶紧致ADI差分格式

对二维复值金兹堡朗道(Ginzburg-Landau,GL)方程提出一个基于时间分裂的高阶紧致交替方向隐式有限差分格式。本文通过时间分裂法将GL方程分裂成一个非线性子问题及两个线性子问题,对非线性子问题以及其中一个线性子问题均通过精确积分进行计算,并对另一线性子问题构造紧致交替方向隐式差分格式进行数值计算。实际计算中,在每一时间步,利用追赶法求解一族常系数三对角线性代数方程组,从而使得算法既具有较高精度又拥有较快的计算速度。数值实验表明该算法在时间和空间方向分别具有二阶和四阶精度,并模拟了方程的一些动力学行为。     

模块化自适应热控技术体系研究

针对现有的两种热控技术体系尚不满足未来航天器要求的在轨服务能力,文章结合热控单项技术在可维修、自适应方向的发展现状,从系统层面和热量的收集、传输、排散各环节对潜在的可维修热控技术进行了分析,提出了未来的发展方向,构建出新的"模块化自适应热控技术体系"。该技术体系基于热总线,主动热控装置、设备的适应性和鲁棒性更强。在此基础上,提出了可更换、可修复、可重构和可补充4种热控系统在轨维护类型,并初步研究了各类型的实施方案和可行性。     

LEO卫星太阳电池电路原子氧效应分析及试验研究

分析了原子氧环境对低地球轨道(LEO)卫星太阳电池电路损伤效应,得到目前常用的太阳电池电路材料中银互联材料和聚酰亚胺膜对原子氧环境较为敏感。采用20μm的可伐互联片及50μm的银互联片样品,开展原子氧试验研究。试验结果表明:在原子氧总通量为1.7×1022 atoms/cm2以下时,可以选择银互联片作为连接介质,不会因为原子氧侵蚀对互联片产生危害。当原子氧总通量为2.5×1022 atoms/cm2以上时,可以考虑采用可伐互联片。文章的研究结果可为适用于高原子氧总通量的太阳电池电路互联片设计提供依据。     

空客A320飞机液压绿系统故障浅析

<正>空客A320飞机有三个相互独立的液压系统,分别为绿系统、蓝系统和黄系统,三个液压系统的额定工作压力都为3000PSI,为飞机的操纵舵面、起落架、发动机反推等提供液压。其中绿系统可由左发动机驱动泵(EDP)供压或由黄系统通过动力转换组件(PTU)来增压,或绿系统勤务面板接头通过地面液压车来增压。     

高性能纤维的可织性研究进展

高性能纤维的可织性反映了高性能纤维在织造成形加工中的抗损伤能力,其优劣直接影响织造效率和最终复材制品的性能和质量。本文内容涉及碳纤维、玻璃纤维、芳纶纤维和多种无机陶瓷纤维的可织性研究。主要介绍了高性能纤维的三维机织损伤表征与优化技术,阐述了其可织性评价方法的研究现状与进展,归纳了不同类型高性能纤维织造适应性的改善方法,最后提出了本领域亟待解决的问题和主攻方向。     

抗离群值的鲁棒正则化贯序超限学习机

针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。     

一种新的基于可解释性置信规则库的飞轮健康状态评估模型

飞轮系统的稳定运行对于航天器在轨安全影响重大，因而对飞轮系统进行健康状态评估至关重要。在进行飞轮系统健康状态评估建模时，不仅要求模型能够处理各种不确定性以保障评估结果的准确性，同时要求其具有透明合理的评估过程与可解释、可追溯的评估结果。因此，在深入研究置信规则库（BRB）建模方法的基础上，构建了一种新的基于可解释性建模的置信规则库（BRB-e）飞轮系统健康状态评估模型。首先，结合飞轮系统特征对模型的可解释性建模准则进行定义；在此基础上，设计了BRB-e评估模型的推理过程；然后，基于鲸鱼优化算法（WOA），提出了一种具有可解释性约束的BRBBRB-ee模型参数优化方法；最后，通过对某飞轮系统中轴承组件的评估案例研究，验证了模型在飞轮系统健康状态评估中的有效性。对比研究表明，BRBBRB-ee模型在评估结果准确性和评估过程可解释性方面具有一定的优势。