基于滚动信息反馈的偏置动量卫星滚动/偏航回路姿态控制器设计

以偏置动量卫星为背景,针对滚动/偏航回路的姿态控制,采用频率分离法分析设计了基于滚动信息反馈的控制器,并给出控制参数的合理选取范围。卫星俯仰回路采用常用的偏置动量轮控制,其滚动/偏航轴上各安装一个反作用飞轮以完成姿态控制。同时,卫星三轴配置磁力矩器以实现动量轮/反作用飞轮的角动量卸载。最后进行了数学仿真,结果表明,卫星滚动/偏航轴的姿态指向控制的精度和稳定度分别达到0.05°和0.001(°)/s,验证了所设计的控制规律的可行性以及控制参数分析的合理性,具有一定的理论意义和工程应用价值。     

火箭发动机涡轮泵故障检测及预测算法研究

涡轮泵作为液体火箭发动机的核心部件,恶劣的工作环境和极高的转速使其易发生组件断裂、烧蚀等问题。为了对液体火箭发动机的涡轮泵进行健康管理,提出针对某型液体火箭发动机涡轮泵的数据驱动故障检测、故障预测及健康状态评估方法。在某型液体火箭发动机试车数据集上,通过对涡轮泵轴、径、切向振动数据进行对应的时域、频域特征处理后,送入训练好的ResNet网络、自主设计的图像特征识别算法以及退化模式线性回归模型,分别实现了对该型液体火箭发动机涡轮泵的故障检测、预测及健康状态评估,具有较高的准确性。     

一种中心型间断有限元MMALE方法

针对多介质可压缩流体动力学问题,提出了一种单元中心型二维MMALE(Multi-Material Arbitrary Lagrangian-Eulerian)方法.在拉氏步,流体力学方程组采用中心型间断有限元方法求解.对于混合网格,采用Tipton压力松弛模型更新物理量,用等参坐标法更新物质中心点坐标.界面重构采用一种...     

固体推进剂贮存寿命非破坏性评估方法(Ⅱ)--动态力学性能主曲线监测法

对动态力学性能和静态力学性能的关系进行了理论分析,认为二者之间存在对应关系.通过对采用动态力学分析(DMA)法得到的动态储能模量主曲线和材料试验机得到的静态松弛主曲线进行对比,验证了这种关系.提出了根据动态和静态力学性能关系,利用动态储能模量主曲线得到静态松弛模量和静态强度,以评估推进剂老化状态的非破坏性方法.预测值和实测值的比较结果显示,该方法能够较好地评估推进剂的寿命状态.     

高速旋转冲压增程弹用进气道复杂流场数值模拟

采用块结构网格与二阶精度流场分区求解技术,对高速旋转、含侧向支柱冲压增程弹丸进气道内外复杂流场进行了数值模拟,得到了高速旋转工况下对应于不同来流马赫数和攻角,以及临界工况时超音速进气道内外流场复杂的波系结构。在旋转工况下,进气道流场结构与不旋转时相似,但旋转速度以及攻角的存在对冲压发动机进气道的总体性能产生了负面影响,进气道总压恢复系数和动能系数均有所降低,而流场畸变指数则显著增大;冲压发动机进气道在较低马赫数工作时的综合性能优于在较高马赫数工作时的综合性能。     

固体推进剂贮存寿命非破坏性评估方法(Ⅲ)——预测残留寿命延寿法

从动力学理论分析入手,结合推进剂老化特征参数的研究结果,研究了用非破坏性手段预估固体推进剂残留寿命的方法。动力学理论分析表明,反应活化能是老化温度的函数,活化能对老化温度存在线性依赖关系,且活化能对老化温度的依赖关系和指前因子对老化温度的依赖关系是等效的。研究结果表明,影响推进剂寿命的应力问题也可以转化为动力学问题来处理,且应力对推进剂寿命的影响显著。利用新推导的4参数动力学公式,结合适宜的特征参数,建立了预估推进剂残留寿命的非破坏性方法,该方法可用于到期导弹的延寿。     

小卫星侦察星座性能评估研究

针对小卫星侦察星座性能评估问题,从覆盖、成本和弹性三方面对小卫星侦察星座的性能指标进行研究,分别构建了考虑存储容量约束的覆盖能力评估模型、成本估计模型以及弹性能力评估模型。在覆盖能力评估模型中,将卫星存储容量作为约束条件,结合卫星覆盖几何模型分析了卫星对地侦察的工作条件,提出考虑存储容量的覆盖指标计算方法;通过小卫星成本模型(small satellite cost model,SSCM)对星座各分系统的成本进行估计;在弹性评估模型中,提出了星座性能损失率指标,并根据星座失效状态概率函数确定了不同失效状态下星座性能损失率的权重。将上述模型应用于SkySat和吉林一号星座的性能评估过程中,结果表明SkySat比吉林一号覆盖能力强、成本低,弹性差。提出的三个模型可用于评价星座优劣,为小卫星侦察星座的建设和性能评估工作提供参考。     

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载控制方法研究

介绍了一种基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载的控制方法,通过监测砝码的移动量和参考力传感器叠加系统的力值量,实时调整加卸载机构的加卸载速度,以实现对被检力传感器的平滑加卸载的目的。该方法有效解决了吊挂在加载过程中产生较大摆动,影响力标准机复现力值准确度的问题,同时也消除了力值过冲现象,避免了因逆程效应而导致的力传感器输出偏差。     

执行器故障下的运载火箭非奇异终端滑模容错控制

针对存在未知外部干扰和执行器卡死故障的运载火箭,提出了一种基于非奇异终端滑模面的姿态跟踪控制算法。首先,建立了考虑干扰和执行器卡死故障的运载火箭姿态控制系统多输入多输出系统模型;然后定义了运载火箭姿态跟踪系统模型,针对定义的模型,设计了一种非奇异终端滑模面,使得系统在执行器故障情况下仍能较为精确地跟踪参考信号。基于李雅普诺夫函数证明了运载火箭姿态跟踪控制系统的稳定性和有限时间收敛特性。数值仿真检验了本文基于非奇异终端滑模运载火箭姿态跟踪控制算法的有效性。