基于蜂窝纸板的系留平台缓冲分析与试验

为保证系留气球平台在空投着陆中的安全，必须对其中的压力气瓶进行缓冲分析与实验。文章采用蜂窝纸板作为气瓶缓冲材料，采用LS-DYNA软件，并依据蜂窝纸板实际参数处理材料模型，仿真分析了在不同蜂窝纸板厚度、不同跌落速度和不同着陆姿态下的缓冲过程。根据仿真结果，设计了蜂窝纸板缓冲结构和加速度检测模块，采用吊车起吊跌落进行了实验验证。仿真分析和实验结果均表明，蜂窝纸板厚度为500mm，跌落速度低于10m/s时，气瓶缓冲后加速度低于20g_n，可满足空投着陆应用要求。文章基于LS-DYNA的蜂窝纸板缓冲有限元分析是可行的，研究结果对于气瓶类装备的着陆缓冲结构设计有参考价值。     

捕获型线对内转式进气道外压段几何与气动特性的影响

以直内收缩锥流场为基准流场，构建了一套内转式进气道外压段的设计与性能快速分析程序.进而以矩形捕获型线为例，研究了决定捕获型线形状、位置的3个参数(中心距、旋转角和宽高比)对进气道外压段几何与气动特性的影响，将捕获型线为矩形、带圆角矩形及圆形时的外压段进行了对比.结果表明:捕获面平均半径是可作为评价外压缩段设计的一个重要几何参数，平均半径越大，总压恢复系数越高；对于矩形捕获型线而言，当中心距增加时，前缘长度、弧长、湿润面积单调增加，外收缩比单调减小，而旋转角和宽高比对外压段几何参数的影响比较复杂；在矩形捕获型线的3个参数中，中心距对总压恢复系数的影响最显著.此外，当捕获型线的中心距与面积保持不变时，圆角半径对外压段几何与性能参数影响不大.      

月表陨坑检测轻量化深度学习方法

针对目前基于深度学习的陨坑检测方法存在的模型参数量大和检测速度慢的问题，提出了一种轻量化的深度学习陨坑检测方法。首先，采用通道剪枝方法删减卷积神经网络中冗余的卷积核，得到结构紧凑高效的陨坑检测模型。然后，使用轻量化的深度可分离卷积操作替换基础陨坑检测模型中的标准卷积操作，进一步降低了模型的复杂度。仿真实验结果表明，所提出的轻量化陨坑检测模型能够保证较高的像素预测精度，并且能够适应亮度、图像噪声等干扰因素的影响。同时，与轻量化处理前的模型相比，参数量减少了99.2%，检测速度提升了94%。     

展向压力分布可控的前体/压缩面气动设计方法及其流动特性

为了诱导高超声速前体/压缩面近壁低能流形成强展向流动，提出了一种基于展向压力分布可控的高超声速前体/压缩面一体化气动设计方法。其基本原理为：给定外锥波后流场中某一个站位的展向压力分布，通过坐标变换求得对应点的空间位置，再基于流线追踪方法获得前体/压缩面的气动型面。研究结果表明：展向压力梯度是诱导前体/压缩面低能流排移的主导机制；在设计点（Ma=7.0、H=28 km）条件下，常规前体的展向压力梯度主要集中在一级压缩面，可在一级压缩面上形成偏转角3°左右的展向流动，但在后续压缩面上则展向流动较弱；相比常规前体，采用展向压力分布可控的前体，可以使0°～40°扇形角范围内的展向压力梯度增强7倍左右，并使一级压缩面上低能流偏转角增大5°左右，同时使二级和三级压缩面上展向压力梯度显著增加，综合效果可使诱导的低能流偏转角相比于常规前体的可增大7°左右，边界层厚度可降低超过20%，进气道扇形区内的总压恢复系数提高1.56%。