空间站姿态控制/动量管理一体化控制研究综述

综述了空间站的姿态控制/动量管理一体化控制的研究进展。阐述了姿态控制/动量管理控制问题的本质和2种常用的线性化模型。总结了姿态控制/动量管理控制器的发展历程,重点介绍了LQR控制器、反馈线性化控制器、自适应控制器和数字控制器的特点和应用。对将来的发展方向作了初步展望。     

直升机/涡轴发动机综合系统鲁棒抗扰控制设计

提出了一种直升机/涡轴发动机综合系统鲁棒抗扰控制方法。分别设计了基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒保性能控制的直升机四通道多变量控制器和涡轴发动机转速控制器;为了进一步提高发动机自由涡轮转速环的抗扰能力,结合自抗扰控制(ADRC)方法,构建了涡轴发动机转速鲁棒保性能控制+扭矩ADRC补偿的控制方案,充分利用了ADRC控制强的干扰补偿能力,避免了鲁棒设计方法的保守性。在UH-60直升机/涡轴发动机综合模型仿真环境下通过模拟直升机大幅急速升降操作,验证了直升机/涡轴发动机综合系统所采用的鲁棒抗扰控制,尤其是涡轴发动机鲁棒自抗扰控制,具有理想的抗扰控制效果,能够抑制直升机机动操作过程中大的扭矩扰动对涡轴发动机造成的不利影响,从而使直升机具有更好的机动能力。     

基于原子内聚力与表面能等效的内聚裂纹模型

 从非局部连续介质理论出发,采用一种新的理性力学方法对裂纹前缘内聚应力分布规律进行研究。首先,在内聚裂纹表面引入非局部应力边界条件,从而将内聚区内表面诱发张力(非局部表面残余)与内聚应力等价联系起来;然后,利用能量平衡关系,得到仅与表面能密度相关的I型裂纹内聚力新的本构方程。最后,在推导结果的基础上,计算一个具体的脆性断裂算例研究内聚区内表面能与内聚应力随裂纹张开位移(COD)变化的分布规律。由计算结果发现,裂纹尖端应力奇异性消除,且应力最大值不一定出现在裂纹尖端,而是发生在裂纹尖端周围的内聚区内。     

指尖密封性能的模糊Nash平衡优化

针对工程应用中对指尖密封泄漏率和磨损率具有不同偏好要求的情况,通过集成Nash平衡博弈理论和模糊综合评判理论,建立了满足不同偏好要求的指尖密封性能模糊Nash平衡优化模型,研究了若干偏好要求条件下的指尖密封性能多目标优化问题.研究结果表明,与现有研究方法相比,提出的计算方法不仅有效地反映了工程中对各优化目标的不同偏好要求,而且大大减小了指尖密封性能多目标优化的决策工作量,提高了优化效率,其优化结果也较为理想.      

基于炯理论的飞机热利用系统分析及研究

旨在比较能量守恒法和炯平衡分析法在航空热利用设计领域的差异。建立了某一型号飞机发动机燃烧室和涡轮部件高温燃气热利用的模型,在模型基础上采用两种方法计算并比较其结果。分析结果表明,能量守恒法无法消除系统中多部件间的影响,炯分析法则避免了在一些不可能实现的状态下进行不必要计算,能够更好的在多部件系统的热利用优化方面发挥作用。因此,在飞机热能设计和优化分析过程中,炯分析法较之传统的能量守恒法能够更精确、更便捷的完成复杂系统的计算。     

满足机载工作环境要求的高性能低噪声放大器的设计

本文根据机载工作环境对低噪声放大器的要求,应用ADS软件仿真和优化,设计了一种高性能的平衡结构低噪声放大器。     

经济增加值考核常见问题浅析

本文针对企业在经济增加值(EVA)考核中一些常见的认识误区和疑惑,对EVA考核指标的优势、EVA指标与规模指标的关系、EVA与平衡计分卡的关系等问题进行了分析解答。     

非平衡状态下星载三维激光雷达图像畸变研究

激光雷达是飞行器软着陆的重要辅助手段,在飞行器降落过程中它可以实时、精确、快速地确定星体表面局部区域的特征地形。但是,在扫描成像过程中它的载荷平台会有微小的震动,这种非平衡状态会导致由激光雷达获取的点云图像发生一定的畸变。结合激光雷达成像原理和误差传播理论分析了平台稳定性对三维激光雷达成像的影响,研究了在不同扫描周期内三维激光雷达图像变形。实验结果表明,除了受到仪器本身测量精度的影响之外,激光雷达获取图像质量还与扫描时间、成像区域密切相关。利用高分辨率的星载测时与测姿装置可以修正系统性的地形畸变,但是仪器误差也会引入到纠正后的图像之中。按照现有的平台姿态测量水平,控制激光雷达成像时间是它辅助导航着陆能否成功的关键。     

面向稀薄流非线性本构预测的机器学习方法

稀薄非平衡流域内连续介质假设已经失效,主要围绕Boltzmann方程及模型方程对稀薄非平衡流开展理论与计算研究,统一气体动理论格式（UGKS）是其中一种代表性方法。在稀薄非平衡流数值模拟中,Navier-Stokes （N-S）方程连续介质假设已经失效,不能有效描述流场非平衡特征。UGKS方法虽然计算精度高,但速度空间离散导致计算效率低下,多维高速条件下数值计算难以开展。基于数据驱动的思想,在N-S方程与UGKS方法的研究基础上发展出了一种稀薄非平衡流非线性本构关系求解方法（DNCR）。该方法以N-S与UGKS求解器获得的流场数值模拟计算结果作为训练数据集,基于流场特征参数采用极端随机树算法生成机器学习模型,对预测流场中线性黏性应力项与热流项进行非线性修正,并耦合非线性本构关系求解宏观守恒方程得到目标状态稀薄非平衡流动数值解。针对DNCR方法中所采用的机器学习方法-极端随机树模型,通过二维顶盖驱动方腔流算例对高维非线性建模涉及的特征参数选取、参数调优开展了相关验证工作,选取若干典型状态对极端随机树模型的泛化性能开展研究,并评估了相关模型与方法的计算精度与计算效率。