弱引力下小行星动量驱动机器人的可控跳跃行为

以小行星表面着陆探测为背景,提出一种动量驱动机器人(MoRo)以满足弱引力复杂环境下的探测需求。该机器人利用弱引力环境下的摩擦和碰撞特性,通过主动辨识环境参数,规划和控制动量轮以产生期望的驱动力矩,完成可控性跳跃及腾空后的稳定拍照等任务。首先,基于MoRo的动量轮刹车机构特性,分析了MoRo在弱引力环境下的跳跃机理并对其跳跃方式进行了规划;接着考虑动量轮驱动机构三闭环伺服系统的非线性特性,基于Herze碰撞模型和Karnopp摩擦模型建立了MoRo在小行星表面的跳跃行为动力学模型;其次,使用机器学习算法建立环境参数和MoRo运动的函数关系,并基于环境参数规划动量轮转速实现跳跃距离和腾空高度的可控。最后,通过数值仿真校验了MoRo跳跃规划方法和控制方法的可行性。     

拦截高速目标的比例与反比例导引捕获区分析

针对拦截高速目标的作战特点，分析了比例导引(PN)与反比例导引(RPN)的捕获区。首先，通过分析拦截弹与目标的相对运动关系，推导得到了顺轨和逆轨的零控拦截条件，此条件由目标和拦截弹的速度前置角以及二者速度比确定；其次，以拦截弹和目标速度前置角为坐标系，推导得到了PN以及RPN捕获区以及各自导航比设置范围。PN的捕获区由逆轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(N-1)的两条直线构成，RPN的捕获区由顺轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(-N-1)的两条直线构成；然后，利用函数对称性将PN与RPN捕获区转换到同一坐标区间，得到了相同条件下RPN捕获区要大于PN捕获区的结论；最后，开展了四种情形下的仿真，验证了本文捕获区分析的合理性及有效性。     

一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

在群智能算法的改进中，常利用优秀个体加速算法收敛，但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此，提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先，在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛，并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡，因此，优秀个体与普通个体的信息都能得到利用，进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次，通过对等级更新参数进行动态优化，加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后，经过时间复杂度与收敛性分析，证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。      

过氧化氢/紫外线/臭氧氧化技术处理肼类污水的应用

采用放大试验规模（处理量1 m³/h）的H₂O₂（过氧化氢）/UV（紫外线）/O₃（臭氧）氧化技术处理肼类推进剂污水，在30.0±1.6 ℃，pH=9.0±0.2的条件下，研究肼类的过氧化氢增强光解臭氧化降解。对比不同氧化技术的协同效应以及对污水降解的影响，重点考察过氧化氢、紫外线、臭氧和初始浓度等工艺参数对降解效果的影响，对氧化技术的应用进行了优化。研究结果表明：该技术可使COD去除率提高27.66%，肼类的降解速率随着过氧化氢投加量、紫外线辐射强度、O₃投加速率和水质地提高而升高，随着初始质量浓度的提高而下降。在最佳工艺下，处理5 000 mg/L质量浓度的废水，处理60 min时，COD去除率分别为98.62%（偏二甲肼）、99.17%（甲基肼）、99.94%（肼）和93.25%（单推-3）。     

酚醛树脂基纳米多孔材料的制备及结构调控

酚醛树脂基纳米多孔材料（Phenolic Resin-based Nanoporous Materials，PNM）是满足新一代航天飞行器轻质、高效隔热需求的新型热防护材料，传统制备方法中需使用超临界干燥技术，制备周期长、成本高。本研究通过两步法，即先合成线性酚醛树脂，再进行溶胶-凝胶的方法，实现了常压干燥PNM的制备。系统研究了固化剂含量、固化温度和固化时间对材料结构的影响和调控作用，分析了影响材料收缩率和热稳定性的因素。结果表明，PNM的微观纳米结构的变化会影响材料干燥后的收缩率，制备大颗粒、大孔径的微观结构更有利于降低材料的收缩率。而PNM的热稳定性主要受交联反应过程形成的化学结构的影响，通过优化固化剂的含量可提高PNM的热稳定性。当固化剂含量为10%，固化温度提高至150℃，固化时间延长至48 h的条件下，获得的PNM有最高的热稳定性（900℃下的残碳率为54.2%）、最发达的孔结构（比表面积为264.0 m²/g、孔容为2.67 cm³/g、平均孔径为40.0 nm）和最小的收缩率（0%）。此PNM制备方法简单、性能优异，在未来航天飞行器上有广阔的应用前景。     

多梁复合结构的动力学建模及全局解析振型分析

多梁复合结构广泛用于工程领域，其动力学特性对相关装备的工作状况有着重要影响，建立准确适用的动力学模型对后续的动力学响应参数影响规律研究有决定性作用。针对工程中常见的多梁复合结构，给出了位移场的一般表达式，利用哈密顿原理得出多梁复合结构的运动控制方程和边界条件，对其全局解析振型进行理论计算，给出了计算多梁复合结构数值振型的一般过程，基于数值分析和实验分析以L型梁和Z型梁为例利用频率相对误差、振型定性比较和MAC定量分析说明了全局解析振型的求解验证方法，利用伽辽金方法和全局解析振型给出了截断原系统得到离散系统运动方程的一般形式。提出的多梁复合结构的建模方法和全局解析振型求解验证方法，对工程中此类结构动力学响应的参数影响规律研究有重要意义。     

基于3D-Winograd的快速卷积算法设计及FPGA实现

近年来，卷积神经网络（CNN）已被计算机视觉任务广泛采用。由于FPGA的高性能、能效和可重新配置性，已被认为是最有前途的CNN硬件加速器，但是受FPGA计算能力、存储资源的限制，基于传统Winograd算法计算三维卷积的FPGA解决方案性能还有提升的空间。首先，研究了适用于三维运算的Winograd算法一维展开过程；然后，通过增加一次性输入特征图和卷积块的维度大小、低比特量化权重和输入数据等方法改善CNN在FPGA上的运行性能。优化思路包括使用移位代替部分除法的方法、分tile方案、二维到三维扩展及低比特量化等4个部分。相对传统的二维Winograd算法，优化算法每个卷积层的时钟周期数减少了7倍左右，相较传统滑窗卷积算法平均每个卷积层减少7倍左右。通过研究，证明了基于一维展开的3D-Winograd算法可以大大减少运算复杂度，并改善在FPGA运行CNN的性能。      

反推力装置运动学与动力学仿真

为了研究叶栅式反推力装置各部件在工作过程中的运动学与动力学特性,根据机构运动原理对反推力装置进行简化并建立了运动学与动力学数学模型。以滑动整流罩位移与阻流门所受气动负荷为输入进行运动学与动力学仿真,得到了反推力装置各部件的位移、速度及受力特性曲线,并对比分析了在不同尺寸参数下各部件特征点的运动轨迹和反推力装置负载力变化。结果表明:运动学及动力学仿真结果与工程实际相符；反推力装置机构参数选择不合理时,各设计点会发生干涉现象并导致机构无法运动;机构参数变化对负载力最大值影响尤为突出,在阻流门AC段长度值增大6%,阻流门CB段长度值减小9%的情况下,负载力正向最大值将增大19.53%,负向最大值增大12.67%。研究方法及研究结果可为反推力装置运动学及动力学分析,以及为反推力装置机构优化设计提供参考。