微小型航空燃气轮机离心叶轮拓扑优化设计

离心叶轮是微小型航空燃气轮机中的关键部件,要求其在满足气动性能的前提下,尽量减轻结构重量,传统设计制造技术已基本发挥到极致,但增材制造技术及拓扑优化设计方法的发展为其进一步优化设计拓展了新的空间。针对某型航空微型燃气轮机离心叶轮减重设计问题,依托增材制造和拓扑优化设计技术,在现有设计的基础上,首先对离心叶轮进行静强度分...     

高性能树脂基复合材料轻质结构3D打印与性能研究

树脂基复合材料轻质结构具有轻质、高性能等优点,广泛应用于航天航空、高速列车和船舶等领域。通过对传统树脂基复合材料轻质结构制造工艺的综述分析,发现传统制造工艺具有过程复杂、周期长和生产成本高等缺陷,限制了树脂基复合材料轻质结构的发展。3D打印是一种先进的零件成形工艺,可实现复杂结构零件的快速制造,为高性能复合材料轻质结构的一体化制造提供了可能。介绍了树脂基复合材料轻质结构3D打印的研究进展,提出了基于连续纤维增强热塑性复合材料3D打印的高性能复合材料轻质结构的一体化制造工艺,并对其性能开展了初步研究。     

变截面加筋板尺寸-布局一体化设计

为了提高加筋板结构的开口补强效率,文中提出了一种新型变截面加筋构型。通过丰富加筋结构层级,有效抑制了开口引发的失稳变形扩展,从而提高了结构的承载能力。在优化设计中,为了合理缩减设计变量的数目,文章采用函数变量来分别描述加筋层级与布局的变化规律。进而基于代理模型,实现了尺寸-布局一体化设计。最后,与等尺寸、等布局优化方法及等布局、尺寸余弦分布的优化方法的结果进行对比,凸显了文中所提出的一体化设计方法的简洁与有效。     

激光合成金属间化合物基复合材料研究进展

对激光合成颗粒增强金属间化合物基复合材料进行了研究,包括Ni3Al/WC、NiAl/TiC、Ti3Al/TiC和MoSi2/SiC,用扫描电镜、能谱仪和X射线衍射仪对材料成分和组织特征进行了分析,提出并讨论了影响激光合成金属间化合物基复合材料的关键问题.激光合成具有多种强韧化方法协同、提高金属间化合物强度和塑性的特点,有利于金属间化合物性能的综合改善.     

激光熔覆制备原位自生TiC颗粒强化Ni基合金复合涂层的研究

为了在碳钢表面获得耐磨、耐蚀、抗热疲劳等综合性能优良的TiC颗粒强化Ni基合金复合涂层 ,利用3kW连续波快速轴流CO2 激光器进行了一系列的激光表面熔覆实验研究 ,光斑直径 3 5mm ,扫描速度 3 10mm/s,送粉速率 3 2 6 g/min。实验结果表明 :利用送粉式激光表面熔覆技术 ,可以在碳钢表面直接原位合成TiC颗粒增强的Ni基合金复合涂层 ,涂层与基体呈良好的冶金结合 ,涂层宏观质量完好 ,无裂纹 ,但有少量的气孔。涂层组织由γ 奥氏体枝晶、CrB、TiB2 、M2 3 C6和TiC组成。经激光表面重熔后 ,涂层显微硬度达HV0 2 110 0 ,是基材显微硬度的 4 5倍     

一种嵌入式软件安全漏洞的代码加固方法

软件定义的概念和技术的发展和应用，装备嵌入式系统的功能主要由软件定义完成，导致装备嵌入式软件规模性和复杂性都在急剧增加，软件安全问题已经成为嵌入式系统乃至装备产品研制和运行维护的核心关注点.借助主流软件代码安全性检测技术，对装备嵌入式软件的漏洞行为和结构分析，建立装备嵌入式软件漏洞特征和系统不安全行为属性规约，通过对软件属性规约的逻辑演算，形成软件安全性加固需求，提出基于安全规约属性模板的漏洞加固代码生成技术，对软件代码中潜在的安全漏洞进行修复和加固，实现装备嵌入式软件强制安全保障.     

基于改进DQN的复合模式在轨服务资源分配

针对开展在轨服务前的资源分配非线性多目标优化问题，构建复合服务模式下的在轨资源分配模型，基于对DQN （Deep Q-Network）方法的收敛性和稳定性改进，提出了一种在轨服务资源分配方法。该方法能够应对同时包含"一对多""多对一"的复合服务模式，并在满足预期成功率的前提下优先分配重要服务对象，兼顾资源分配综合效益和总体能耗效率，达到了以期望成功率、较少资源投入尽快完成任务的综合目标。仿真实验表明，改进DQN方法能够在任务执行前依据服务对象重要程度自主分配航天器资源，收敛速度快、训练误差低，在分配效益和总体能耗的优化方面具有明显的比较优势。     

基于多智能体混合学习的多星协同动态任务规划算法(英文)

针对多星协同动态任务规划问题,以往多采用基于启发式的重规划算法,但是由于启发式策略依赖于具体任务,使得优化性受到影响。注意到协同规划的历史信息对后续协同规划的影响,本文提出了一种基于策略迭代的多智能体强化学习和迁移学习的混合学习算法求解该问题近似最优策略。本文的多智能体强化学习方法利用神经网络描述各颗卫星的强化学习策略,通过协同进化的方法迭代搜索具有最优拓扑结构和连接权重的策略神经网络个体。针对随机出现的观测任务请求导致历史学习策略失效,通过迁移学习将历史学习策略转换为当前初始策略,保证规划质量前提下加快多星协同任务规划速度。仿真实验及分析结果表明本文算法对动态随机出现的任务请求有良好的适应性。     

弱模型依赖通用智能姿态控制技术

超高速跨域飞行、敏捷机动等是新一代飞行器发展方向,而长时高速飞行产生的气动外形变化带来的气动参数大范围改变等问题,都对控制系统设计提出了更高的要求。为提高飞行器对模型不确定性的适应能力及控制方法对不同外形、复合执行机构的通用性,深入研究了弱模型依赖的通用智能姿态控制技术,分层次地开展了基于深度学习(DL)的自适应姿态控制、基于深度确定性策略梯度算法(DDPG)的通用姿态控制、弱模型依赖的多维复合控制等技术研究,显著提高了控制系统的鲁棒性和通用性,对人工智能技术在飞行器姿态控制中的应用具有一定的指导意义。