空间燃料电池电源子系统输出性能的仿真与试验验证

为了系统性地研究质子交换膜燃料电池电源子系统的输出特性与电堆压力、电堆温度之间的关系,首先建立电堆的数学模型,在Matlab/Simulink中进行仿真,研究输入与输出的关系;其次针对航天应用设计相匹配的燃料电池变换器（FCDR）,将其与电堆的输出端接在一起进行仿真,研究电堆的输入对FCDR的输出特性的影响,当负载发生变化时,检验FCDR对维持母线电压稳定输出的能力;最后对电堆和电堆系统的仿真进行试验测试,证明仿真的正确性,从而对空间燃料电池电源系统有更深一步的认识,为整个电源系统的设计打下坚实的基础。     

霍尔推力器羽流对S波段电磁波的衰减研究

霍尔推力器羽流对S波段电磁波信号有衰减作用,这对星上推力器与天线的布置策略有重要影响。为研究S波段电磁波的衰减程度,建立几何光路算法,对电磁波在等离子体羽流媒质中的传输衰减进行数值描述,并以试验所测的信噪比数据来验证算法精度。验证试验采用空间透射波法,在相同工况的试验与计算结果对比中,最大计算误差为26.1%,平均误差为7.3%;在趋势上,试验结果与计算结果保持一致。在此基础上,针对84个在轨典型工况进行S波段电磁波信噪比衰减计算,结果显示：羽流对电磁波的吸收作用是影响衰减的主要因素,衰减最大区域出现在天线位置0.3～0.6m、方向角15°～30°的区域,衰减值在-7~-4dB之间。该结果可为霍尔推力器与天线在卫星的布置提供参考依据。     

飞机框肋类零件基础特征自动识别与提取算法

飞机框肋类零件是组成飞机骨架的重要零件,具有数量大、形状各异等特点,其生产制造所耗费的时间在飞机研制过程中占有较大比重。然而,通过现有CAD软件所提供的功能进行相关制造操作,无论是效率、质量等均已不能满足现代飞机设计和制造要求,围绕飞机框肋类零件研究和开发相关的自动化制造系统已迫在眉睫。基于框肋类零件边界表示模型对零件基础特征进行自动识别与提取,是实现后续相关工艺规划与加工的基础与前提。针对该问题,提出零件基础特征模型,并建立一种基于同侧面的特征识别算法,即:以零件STEP数据作为输入,选取两侧腹板面,应用属性邻接图（AAG）构建、有效邻面识别、关联面完整识别等方法,逐级识别各级关联面以构建两侧同侧面,通过同侧面单元匹配最终实现基础特征构造和特征邻接图构建。其中,针对零件三维模型中的碎面缺陷提出其定义与识别方法,以保证特征面识别的完整性。经由实例测试,验证所提算法的可行性与有效性。      

结冰条件下的飞行控制律重构设计方法

针对飞机结冰条件下的飞行安全问题,在线性结冰影响模型的基础上构建了非线性结冰影响模型,并建立了结冰飞机纵向非线性动力学模型。利用反馈线性化理论与模糊控制原理相结合,重构设计了结冰条件下的纵向控制律,既保证了动态响应特性,又改善了控制器的抗干扰能力,使飞机具备一定的容冰飞行能力。通过仿真模拟了飞机在不同结冰严重程度以及干扰下的纵向响应,并与常规PID控制进行对比,验证了设计控制律的有效性和抗干扰能力。结果表明,该设计方案下的各状态参数动态响应均能较快较好地收敛,能更精准快速地跟踪俯仰角指令,且抗干扰能力、动态性能均优于常规PID控制。      

遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法

为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过深度神经网络（DNN）的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与跑道区域的像素级高效精准分割,从而大幅度缩小飞机目标的搜索范围,以降低虚警发生概率,完成飞机目标候选检测区域的快速搜寻。然后,针对分割所得停机坪与跑道区域,借助手工数据集对YOLO网络模型进行迁移式强化训练,一方面可以弥补训练集在样本类型与数据规模上的不足,另一方面借助YOLO网络的强时效性优势对飞机目标的位置进行回归求解,可以显著提高飞机目标的检测效率。停机坪与跑道区域分割DNN网络在分割精度与时效性上具有显著优势,而迁移式强化训练YOLO网络不仅具有很高的检测效率,在检测精度上也能保持良好的性能。通过一系列综合实验与对比分析,验证了提出的搜寻与检测相集成的DNN级联组合式飞机目标高效检测算法的性能优势。      

现代客机的客舱装饰层材料及维修更换工艺

详细介绍现代客机客舱壁板装饰层材料的特点、分类,以及维修更换工艺。     

推力协同的大柔性飞行器纵向姿态控制

为了研究大柔性飞行器飞行/结构耦合动力学特性,提出了改进的面向控制的大柔性飞行器多体模型,开展了大柔性飞行器纵向动力学耦合特性分析与推力协同下纵向姿态控制律设计。采用二面角动态近似描述大柔性飞行器结构动力学特征,并推导了纵向耦合动力学模型。根据改进模型在配平点处的线性化模型,分析了飞行/结构耦合系统的纵向稳定性与结构变形量之间的关系。针对大柔性飞行器姿态稳定与跟踪,设计了纵向姿态控制器。与常规飞行器相比,大柔性飞行器飞行过程中会发生大变形,当载荷较大时,配平构型近似“U”形,此时纵向动力学具有长周期不稳定的特征。分析结果表明:大柔性飞行器各模态之间的耦合程度随着变形的增大而增大。此外,纵向姿态控制需要升降舵与推力协同控制速度和俯仰角并且考虑结构动力学的影响,否则飞行/结构的耦合作用会导致姿态跟踪误差衰减缓慢甚至发散。      

阴阳极进气量对附加场磁等离子体推力器性能的影响

针对附加场磁等离子体推力器阴阳极供气量对推力器性能的影响进行了研究。采用试验方法测量了稳态AF MPDT的束流参数以及放电电压、放电电流、附加磁感应强度等工况参数,测量计算了推力、效率等性能参数。通过改变阴阳极供气比例,分析研究了初始气体分布对推力器性能及物理机制的影响。研究结果显示,阴极供气比重增大时,推力器推力及效率相应增大,但增大到一定比例,推力器出现工作不稳定导致性能下降,说明阴阳极存在最佳的供气比例,表明供气比例对推力器性能具有重要影响。     

基于数字虚拟飞行的民机复飞爬升梯度评估

飞机的爬升梯度反映了其越过地面障碍达到安全高度的能力,为保障民机复飞时的飞行安全,适航条款规定复飞爬升梯度应满足一定的数值要求。根据适航条款对民机复飞程序和复飞爬升梯度的规定,提出了一种基于数字虚拟飞行的复飞爬升梯度适航符合性评估方法。基于适航条款规定和驾驶员操纵特点,建立了复飞任务的数字化模型和驾驶员操纵模型,进而以中国某型涡喷支线客机为对象建立飞行动力学模型,构成了可进行复飞爬升任务仿真的数字虚拟飞行仿真系统。通过仿真计算完成了对着陆爬升和进场爬升的爬升梯度评估,并与真实试飞结果对比,评估相对误差在10%以内,验证了本文方法的适用性和准确性。本文方法可应用于民机的概念方案设计,为保证飞机复飞爬升性能的适航符合性和最大着陆重量的确定等提供支持。     

基于模糊神经网络的纯电动车永磁同步电机矢量控制

纯电动车控制系统对电机控制性能要求较高。提供了一种基于模糊神经网络的永磁同步电机矢量控制方案。以模糊神经网络控制器作为电流调节器,并在速度环引入模糊控制器,将其输出作为电流环的限幅,达到限速的目的。仿真和试验结果表明:对于电动车运行的复杂情况,该方法具有良好的转矩跟踪和电机限速性能。