碳纤维增强耐热环氧树脂复合材料工艺性能研究

研究了一种低黏度耐高温环氧树脂体系的黏温特性及固化反应动力学,考察了该树脂体系的浇注体及其碳纤维复合材料的力学性能,通过热机械分析(DMTA)研究了树脂浇注体及其复合材料的动态热机械性能.结果表明,该树脂体系在室温下黏度为0.3 Pa·s,50℃下适用期在10 h以上,130℃下可以快速固化反应,适合于RTM等快速成型工艺,Tg达到220℃以上,其碳纤维复合材料具有优良的耐高温性能.     

缠绕角度对碳/环氧厚壁管件轴压性能影响的有限元分析

建立厚壁缠绕管件的轴压有限元模型,分析相同压缩载荷条件下不同缠绕角度对管件轴压模量,径向形变和剪应力的影响,并对厚壁缠绕管件在轴压载荷下的破坏模式和部位进行了预测分析。结果表明:受轴压管件的缠绕角度宜控制在20°以内,对管件端头进行环向缠绕加强可以提高管件的轴压强度和刚度。     

欧拉方程隐式迭代矢通量分裂跨音流场计算

 本文用矢通量分裂格式的有限体积法求解时间相关欧拉方程组。文中证明,矢通量分裂的有限体积法不能再采用物面反射边界条件。二维问题用隐式迭代法解代数方程组,第三维方向上则用强隐格式往返扫描。此法CFL数可达100的数量级,收敛快,占内存少。跨音流场计算结果与实验符合良好,激波只占一两个网格。     

载人机动装置的姿态与轨迹控制

论述了载人机动装置（MMU）在载人航天中的作用，介绍了MMU控制系统的配置，MMU姿控发动机与轨迹控制发动机的协调控制，MMU的姿态测量以及姿态控制逻辑，分析了MMU姿态控制与轨迹控制的相互影响，最后给出MMU舱外活动的姿态控制以及姿态和轨迹连锁控制的数学仿真结果。     

航天主结构复合材料及其软模辅助RTM成型工艺

文章对国内外聚合物基复合材料在航天主承力结构上的应用研究作了简要评述,重点介绍了采用软模辅助RTM工艺成型聚合物复合材料主承力结构的研究进展及应用现状.     

整体复合裙的铺层比优化设计与轴压性能分析

通过有限元法研究了炭纤维无纬带与平纹布铺层的体积比λ对整体复合裙抗轴压性能的影响。分析表明,λ为7∶3时,复合裙的抗轴压性能较好。对用树脂传递模塑(RTM)工艺制备的具有优化铺层方式的复合裙进行了轴压性能试验,试验所得复合裙的轴压刚度与计算值的偏差为9.5%,试验的轴向应变-载荷曲线与计算的轴向应变-载荷曲线趋势基本一致。     

遗忘因子最小二乘支持向量机及在陀螺仪漂移预测中的应用研究

以陀螺仪漂移误差系数时间序列预测为对象，研究并提出了遗忘因子最小二乘支持向量机算法。构造了以多项式、径向基、小波函数为核函数的支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、遗忘因子最小二乘支持向量机（FFLSSVM），比较了它们用于强非线性测试集的泛化性能。实验结果表明：FFLSSVM比由相应核函数构成的SVM、LSSVM自适应性强、预测精度高；三种核函数生成L2（R）子空间上完备基的能力不同，导致三个FFLSSVM逼近任意目标函数的精度有差异；遗忘因子最小二乘小波核支持向量机可有效地用于陀螺漂移误差动态补偿、可靠性辅助决策、故障预测。     

三座标测量机导轨精度的测定与研究

本论文叙述导轨误差的测量方法和导轨误差与三座标测量机的座标测量精度之间的关系。在本论文中主要有如下几点:(1)用导轨误差来表示测头位置的误差。(2)即使在导轨精度方面存在着比较小的误差,座标测量误差也可能是很大的。(3)X 和Y 轴滚动误差的测定装置用自动准直仪和反射镜组成。(4)滚动误差对于三座标测量机的座标测量精度有非常重要的影响。     

基于倾角修正的太阳同步轨道降交点地方时主动控制及应用

研究通过近圆太阳同步轨道卫星倾角修正控制使卫星降交点地方时反向漂移的方法,给出了控制动力学方程,分析了倾角控制的电源、轨控推力器和地面测控系统等约束条件并提出了轨道控制方案。介绍了我国首次太阳同步轨道卫星大倾角修正控制的在轨实践,对轨道倾角控制精度进行了分析和评估。修正过程中利用陀螺常值漂移对姿态机动的影响,使倾角控制对半长轴产生有利的耦合作用,减少了推进剂消耗。在轨实测结果验证了该法对降交点地方时漂移控制的有效性。     

Parameter Optimization Method for Gaussian Mixture Model with Data Evolution

To learn from evolutionary experimental data points effectively,an evolutionary Gaussian mixture model based on constraint consistency（EGMM）is proposed and the corresponding method of parameter optimization is presented.Here,the Gaussian mixture model（GMM）is adopted to describe the data points,and the differences between the posterior probabilities of pairwise points under the current parameters are introduced to measure the temporal smoothness.Then,parameter optimization of EGMM can be realized by evolutionary clustering.Compared with most of the existing data analysis methods by evolutionary clustering,both the whole features and individual differences of data points are considered in the clustering framework of EGMM.It decreases the algorithm sensitivity to noises and increases the robustness of evaluated parameters.Experimental result shows that the clustering sequence really reflects the shift of data distribution,and the proposed algorithm can provide better clustering quality and temporal smoothness.