天基激光移除空间碎片仿真平台研究与开发

为了从空间碎片和天基移除系统两方面分析激光驱动碎片变轨过程,优化移除任务规划和策略,基于真实的可观测空间碎片数据,设计并开发了一套天基激光移除空间碎片三维数值仿真平台。首先从总体设计出发,对三维数值仿真平台的需求分析、总体框架、模块功能进行了明确的描述。其次通过对激光驱动空间碎片变轨过程数学模型的分析,确定了各模块的具体实现方法。最后采用C++/Qt开发了三维数值仿真平台,通过仿真验证了设计平台的有效性。该仿真平台可用于不同天基平台和目标碎片的任务规划、碎片分布热点区域和航天器防护区域的方案设计及空间环境治理体系的优化设计。     

基于压电纤维复合材料的航天器动力学建模与振动抑制

压电纤维复合材料(MFC)在柔性航天器的振动主动抑制中具有很好的应用前景。利用哈密顿原理和压电驱动的载荷比拟方法,建立了带MFC压电驱动的离散形式的刚柔耦合动力学方程,采用线性二次型最优控制(LQR)算法进行主动控制。结果表明：在航天器的柔性体受到脉冲载荷激励条件下,使用MFC驱动器可以实现航天器挠性振动的快速抑制,并且同时保持中心刚体姿态的稳定性,即能够实现挠性振动与姿态运动的协同控制。基于MFC的主动控制方法对于高频响应也具有较好的控制效果。对于柔性占优的航天器,采用MFC的主动控制优于被动控制。本文方法在处理具有复杂柔性体的航天器时更具优势,更适合于工程应用。     

智能控制在航天推力矢量伺服系统中的应用及展望

运载火箭控制技术的快速发展对推力矢量伺服系统提出了面对复杂非线性负载的自适应力位综合控制,智能故障诊断管理等新要求。结合近年来智能控制理论的进展,分析了几种可用于推力矢量控制的新型控制方法。在伺服系统中应用一些先进的智能控制理论,有望在负载辨识和模拟、自适应主动柔顺控制、故障诊断及余度管理等方面取得比传统控制方法更好的应用效果。     

运载火箭主动段自适应增广控制

针对运载火箭上升段在复杂飞行环境、大不确定性干扰和振动等因素的影响下，传统PID控制方法难以满足高品质控制需求的问题，进行了自适应增广控制(AAC)方法研究，以实现对运载火箭姿态的精确控制。在深入分析自适应增广控制系统整体构架的基础上，通过标称PID控制器设计与基于粒子群优化(PSO)的数字滤波器设计实现了刚体控制及对弹性振动的抑制；继而针对大范围干扰、不确定性和由于滤波器切换产生的弹性振动影响，设计了在线调整算法自适应调节PID控制增益，并对其工作机理与参数设计原则进行研究；然后设计干扰补偿回路和主动减载回路以减小内外扰动、弹性振动和风载荷影响；最后在弹性振动、风干扰和参数不确定性等因素同时作用的状态下进行仿真分析，验证了自适应增广控制系统能够有效应对运载火箭主动段复杂飞行环境的影响，大幅度提升综合控制性能，具有理论研究意义与工程应用价值。     

基于气动外形优化和主动流动控制的减阻技术

增升和减阻是民用飞机设计的永恒目标。本文对民用飞机减阻技术最新进展及未来发展进行综述,在此基础上,报道了计算所团队通过数值优化设计及主动流动控制实现减阻的研究进展。为此,发展了基于壁面模化大涡模拟(WMLES)准确模拟湍流边界层的先进数值方法,以及利用伴随方程方法实现气动外形快速数值优化的技术。在具体实践中,通过组合基于自由变形(FFD)的几何参数化模块、基于线弹性体法的网格变形模块,以及基于伴随方程方法和序列二次规划(SQP)的优化算法模块,搭建了面向工程、适于超大规模变量优化设计的整机气动优化设计平台,在NASACRM模型上实现了设计变量超过600的大变量、跨声速气动数值优化设计,在合理的工程约束条件下,有效削弱了机翼表面激波,总体减阻率达到2%以上;通过对湍流平板边界层外层结构进行射流非定常控制,在中等雷诺数Reτ=4700条件下,实现了5%～6%的当地减阻率。研究证实,数值优化设计和基于外层射流控制的主动流动控制技术将是大型民用飞机减阻中非常有前景和值得重视的两种方法。     

基于升轨方式的低轨卫星主动离轨处置策略

针对低轨卫星在主动降轨离轨时存在轨道高度衰减时间过长、碰撞风险大的问题,提出一种升轨方式的主动离轨处置策略。该策略通过多次霍曼变轨将卫星抬高到安全轨道,按照"保能源、保燃料、保测控"的协调策略,通过调整卫星姿态和角速度,满足卫星离轨后的安全运行、应急处置和科学试验需要。以某退役低轨卫星为例进行验证,结果表明:文章提出的主动离轨处置策略合理有效,在轨数据显示,离轨后卫星绕惯量主轴自旋稳定,能源充足且测控跟踪稳定。该策略可为低轨道内较高轨道卫星的主动离轨处置提供参考。     

航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点，提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近，随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样，并依次构造主动学习函数，对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取，从而实现最优抽样半径的更新，通过不断的更新确定出最优抽样半径，加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度，解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题，最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法，并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比，验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法

为实现飞行器分离任务可靠性的定量分析和高效精确评估，研究了高超声速飞行器分离任务过程中各种不确定性因素对分离可靠性的影响，提出一种基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求，建立分离动力学仿真模型，综合考虑分离过程不确定性因素的影响，利用灵敏度分析方法识别主要不确定性因素，构建分离可靠性模型。针对此模型，提出一种改进主动学习Kriging(IAK)的分离可靠性分析方法，通过新的采样策略选取失效概率更大的采样点作为新增训练点，进行高效可靠性分析。实例结果表明，该方法能够准确描述不确定性因素对分离过程的影响，提升分离可靠性定量分析的精度和效率，为飞行器分离方案的精细化设计提供支撑。