熔融沉积成型连续碳纤维增强尼龙蜂窝芯材的压缩特性

采用熔融沉积成型方法成形了连续碳纤维增强尼龙复合材料蜂窝芯材,并对不同测试方向的静态单轴压缩特性进行了表征分析,着重关注不同测试方向熔融沉积成形蜂窝芯材平面静态压缩破碎行为和能量吸收行为,并与纯聚合物基体进行对比。结果表明:X_1方向的压缩平台区域的力-位移曲线更加平滑稳定,且载荷值稍高于X_2方向,因此X_1方向更适用于能量吸收应用;此外,连续纤维的增强作用可使蜂窝芯材的平台载荷值得到明显提升。研究结果为连续纤维增强聚合物复合材料的空间增材制造提供理论基础。     

含多部位损伤搭接结构应力强度因子三维有限元分析

应力强度因子(Stress intensity factor,SIF)分析是含多部位损伤(Multiple site damage,MSD)结构剩余强度和裂纹扩展寿命预测的基础和关键。考虑接触与摩擦,建立了含MSD搭接结构的三维有限元模型,研究了不同裂纹长度、铆钉类型以及损伤模式下裂纹尖端SIF分布情况和变化规律。结果表明,搭接件孔边裂纹Ⅰ型SIF起主导作用,Ⅱ型和Ⅲ型SIF可忽略不计。由于次弯曲、铆钉变形和板厚度等因素,SIF在外表面最小,接触面一侧较大,最大值多位于蒙皮内部。MSD会使裂纹间的干涉作用增强,SIF增大,且裂纹间距离越近干涉作用越强。裂纹长度相同时,埋头铆钉的孔边裂纹SIF积分均值大于平头铆钉,且接触面的SIF埋头铆钉大于平头铆钉,外表面则相反。     

失效航天器姿态接管的SDRE微分博弈控制

针对燃料耗尽的失效航天器姿态接管控制问题，提出多颗微卫星协同实现姿态稳定的状态相关黎卡提方程(SDRE)微分博弈控制方法。首先，将姿态接管问题转化为多颗微卫星的微分博弈问题，基于组合航天器的姿态模型和微卫星的性能指标函数建立多颗微卫星的非线性微分博弈模型，微卫星通过独立优化各自的性能指标函数得到控制策略。其次，引入状态相关系数矩阵，将非线性博弈转化为状态相关线性二次型博弈，采用SDRE方法更方便地逼近微卫星的博弈均衡策略。最终通过李雅普诺夫迭代法求解耦合状态相关黎卡提方程组得到微卫星的状态反馈控制器，实现微卫星的自主决策。数值仿真验证了多颗微卫星采用微分博弈控制方法实现姿态接管的有效性和容错性。     

热力学排气系统中节流效应及其冷量利用分析

为更好地理解热力学排气系统(TVS)的运行机理，优化其运行参数，针对节流装置，建立了热力学模型，讨论了节流过程中状态参数的变化规律，对比了单相气体、单相液体节流的性能特性，进一步揭示了焦汤节流效应的原理，分析了不同节流背压下节流前低温工质(液氢和液氧)压力和温度对节流性能的影响，并结合TVS实际应用，阐述了节流最大制冷量的利用效果，提出了优化的TVS工作区间。研究表明：在节流过程不发生相变情况下单相气体节流制冷效应要比单相液体节流制冷效应更加显著；而在节流过程发生相变情况下液体节流至两相后，由于空化吸热导致流体温度降低，对于液氢，0.5MPa的压降可产生接近3 K的温降。对于液体节流，节流前压力对节流过程影响可忽略，〖JP2〗而节流前温度和节流背压对节流过程起主导作用；对于液氢在在轨运行工况下，考虑到节流制冷量的充分利用，同时保证换热过程体积含气率不高于90%，推荐TVS系统中节流背压范围为75～143 kPa。     

Establishment of atmospheric weighted mean temperature model in the polar regions

Due to the special geographical location and extreme climate environment, the polar regions (Antarctic and Arctic) have an important impact on global climate change. Atmospheric weighted mean temperature (Tm) is a crucial parameter in the retrieval of precipitable water vapor (PWV) from the zenith wet delay (ZWD) of ground-based Global Navigation Satellite System (GNSS) signal propagation. In this paper, the correlation between weighted mean temperature and surface temperature (Ts) is studied firstly. It is shown that the correlation coefficients between Tm and Ts are 0.93 in the Antarctic and 0.94 in the Arctic. The linear regression Tm model and quadratic function Tm model of the Antarctic and the Arctic are established respectively using the radiosonde profiles of 12 stations in the Antarctic and 58 stations in the Arctic from 2008 to 2015. The accuracies of the linear regression Tm model, the quadratic function Tm model and GPT2w Tm model which is a state-of-the-art global Tm model are verified using the radiosonde profiles from 2016 to 2018 in the Antarctic and Arctic. Root Mean Square (RMS) errors of the linear regression Tm model, the quadratic function Tm model and GPT2w Tm model in the Antarctic are 3.07 K, 2.87 K and 4.32 K respectively, and those in the Arctic are 3.53 K, 3.38 K and 4.82 K, which indicates that the quadratic function Tm model has a higher accuracy compared to linear regression Tm model, and the accuracies of the two regional Tm models are better than that of GPT2w Tm model in the polar regions. In order to better evaluate the accuracy of Tm in the PWV retrieval, the PWV values of radiosondes are used for comparisons as the reference value. The RMS errors of PWV derived from the two Tm models are similar for 1.28 mm in the Antarctic and 1 mm in the Arctic respectively. In addition, the spatial and temporal variation characteristics of Tm are analyzed in the polar regions by spectral analysis of Tm data using fast Fourier transform. The results show that the Tm has obvious seasonality and annual periodicity in the polar regions, and the maximum difference between warm season and cold season is about 63 K. After comparing and analyzing the influences of latitude, longitude and elevation on the Tm in the polar regions, it is found that latitude and elevation have a greater influence on the Tm than the longitude. As the latitude and elevation increase, the Tm decreases, and vice versa in the polar regions.     

拓扑数据分析在复杂脑网络分析中的应用

针对复杂脑网络分析中网络结构变化阈值选择中没有公认的标准确定合适阈值这一问题，基于拓扑分析中的持续同调性理论，本文提出一种多尺度大脑网络建模分析方法，该方法在大脑全尺度距离范围之内，通过不断增加阈值，运用Rips过滤算法捕获网络的动态持续拓扑特征，并用条形码和持续图对拓扑特征可视化，最后通过计算持续图之间的Bottleneck距离和Wasserstein距离分析持续特征的稳定性。实验结果表明，该方法能更准确地提取大脑网络的拓扑结构特征并提高诊断分类的准确性。     

某小型无人机中长波辐射特性测量及辐射强度反演

随着“自杀式”无人机集群的饱和式攻击在战场上发挥巨大威力,如何有效拦截是各国近年来研究的重要方向,而红外探测是最热门也是最高效的探测拦截手段之一。为此,开展某典型无人机目标中长波红外探测试验,获取典型某无人机目标辐射特性数据,完成中长波红外辐射强度反演。同时,考虑环境变化对红外探测的影响,为使用红外探测手段完成无人机目标拦截提供实测效果演示。本文研究结果可作为论证中长波对无人机目标探测差异的依据,以支撑探测体制的选择。     

基于改进YOLO V5的无人机航拍图像小目标检测方法

本文针对无人机航拍目标检测技术中目标聚集、目标较小及实时性差等问题,将YOLO V5的主干架构进行改进,简化Neck网络,提出了一种提高检测速度又能准确识别的无人机航拍图像检测技术方案。经过仿真实验测试,改进后的YOLO V5网络在保持识别精度的同时,检测速率提升了31%,满足无人机在航拍作业时对于准确性与实时性的要求。     

基于LabVIEW的超精密磨床嵌入式监控系统

针对超精密磨削机床的监控需求,基于NI–sbRIO硬件平台开发了一套应用于超精密磨床状态监测和数据采集的嵌入式监控系统,使用FPGA对温度、振动、声发射等信息进行实时数据采集,并使用实时处理器对数据进行分析和处理,实现对机床的实时状态监测和数据存储。通过FPGA编程取代硬件数据采集卡,成本低,灵活性强。试验表明,该系统能够胜任超精密磨床的监控任务。