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。     

多航天器协同探测效能影响参数不确定性分析

为解决传统基于蒙特卡洛仿真的探测效能不确定性分析评价方法中时间效率低，参数关系映射单一的问题，提出一种基于神经网络的不确定性分析方法，利用人工神经网络在拟合回归分析上的非线性特性，设计了能够替代复杂系统的神经网络结构，能够通过少量仿真计算结果作为训练样本实现模型的收敛并能有效反映被替代系统的原有特性。选择以一个多航天器的天文观测任务作为典型用例，建立了仿真分析模型，并与蒙特卡洛仿真方法结果进行了对比，验证了此方法的准确性和计算效率。     

AR模型在火箭发动机遥测数据中的应用

针对火箭发动机氧离心泵的遥测数据信号非平稳和非线性的特点,提出一种基于AR模型双谱方法分析、处理和提取火箭发动机氧离心泵开始测试、火箭飞行、火箭关机等三个阶段的故障信息,探讨了二次相位耦合与火箭发动机氧离心泵故障的关系。首先对两个频率二次相位耦合信号进行了AR模型双谱仿真,获得二次相位耦合信号的一般规律,然后采用AR模型双谱方法对此氧离心泵测点三个阶段的遥测数据进行二次相位耦合分析。结果表明,采用AR模型双谱方法可用于识别火箭发动机氧离心泵的故障。该氧离心泵发生故障主要是二次相位耦合引起更强烈的非平稳振动造成的,论证了通过二次耦合相位分析火箭发动机离心泵故障的有效性和可行性,可为氧离心泵后续的性能改进提供依据。     

镍基合金薄板不同温度下的弹道冲击行为

为研究航空发动机机匣在高温下的包容性能力,通过实验和数值模拟研究25℃和600℃下GH4169合金薄板受球型子弹冲击后的变形行为。弹道冲击实验通过轻气炮实施,子弹以不同初始速率冲击靶板。分析温度和冲击速率对靶板的变形、临界击穿速率、破坏变形模式以及能量吸收的影响。结果表明:高温下靶板的变形更大,靶板被击穿所吸收的能量更小,临界击穿速率更小;高温下靶板被穿透后由弯曲作用引起的花瓣状变形更明显。数值模拟研究通过有限元软件LS-DYNA实施,数值模拟中选用Johnson-Cook本构模型。采用高温分离式霍普金森压杆(SHPB)实验技术对GH4169高温合金进行测试,获得了材料在高温高应变率下的力学特性并拟合了Johnson-Cook本构模型参数。数值模拟研究的结果和实验结果进行了对比,显示了良好的一致性。     

谱估计理论在弹道数据参数化建模中的应用

针对高超声速飞行器防御作战中目标运动规律的描述问题，提出一种基于经典和现代谱估计理论的弹道数据参数化分析和建模方法。该方法将弹道数据视作非平稳随机信号，研究其变化规律：首先，通过线性消势法消除信号的线性趋势，将其转变为平稳信号，以便于进行谱估计；然后，采用Welch算法给出大致的谱图，结合该谱图和改进的协方差法确定自回归参数模型的阶数，以避免模型阶数选择准则引起的不确定性问题；最终，给出弹道数据的参数化模型。仿真结果表明，使用本文算法建立的弹道数据参数化模型与动力学模型具有较高的一 致性。     

最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务，如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时，延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成，导致任务数据丢失，所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略，提高地月中继卫星的资源利用率，减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究，在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上，以最小化数据丢失量为优化目标，建立了地月中继卫星任务调度模型，并设计了一种基于离散烟花算法（DFWA）的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明，基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法，是一种合理、有效的调度方法。     

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

封闭式仿生螺旋缠绕软体夹持器的设计与研究

针对目前软体夹持器缺乏螺旋缠绕变形的理论研究及传统多指软体夹持器夹持力不足的问题，开展了针对纤维增强结构的仿生软体夹持器螺旋缠绕变形特性的研究，提出了一种新的封闭式抓取方式。首先，设计了仿生软体夹持器，该夹持器由软体夹持装置、软体夹持套、紧固套及连接装置组成。其次，基于Mooney-Rivlin模型建立了驱动压强与驱动器螺旋缠绕变形后端面扭转角度的非线性数学模型，并对夹持器封闭式抓取的末端闭合特性进行了分析。然后，开展了单元驱动器螺旋缠绕变形的仿真及实验，结果证明了理论模型的正确性。最后，进行了仿生软体夹持器封闭式抓取实验。结果表明:封闭式仿生软体夹持器具有较大的负载能力及良好的目标适应性。