支持径向交会对接任务的宽波束中继方法研究

针对神舟飞船和天和空间站径向交会对接形成组合体的工作模式下，神舟飞船宽波束中继S终端对中继卫星视场缩小导致测控覆盖率降低的现象，提出一种基于组阵和时空分集技术的宽波束中继S链路的设计构想，通过在天和空间站宽波束中继S终端内部增设功分器和合路器，以及在组合体径向对接口的对接总线内部增设高频电缆。利用天和空间站的宽波束中继S发射天线和接收天线，传送神舟飞船的宽波束中继S信号。神舟飞船宽波束中继S终端，同时接收和处理组合体对接总线内部高频电缆和神舟飞船I/III象限收发的宽波束中继S信号，解决了中继卫星过顶遮挡导致的测控覆盖率降低的问题，提升了链路可靠性。经仿真分析，相比单独工作模式，测控覆盖率提升了25.3%。对于接收链路，采用时空分集技术，对3个方向的宽波束中继S信号进行互相关解算和最大比合并，获得信号合并增益，有效提升了接收信号的信噪比和有效带宽。     

基于径向基函数代理模型的M形杆刚度优化

在航天任务的执行中, 超弹性杆主要用于大型空间可展天线和太阳帆等展开和支撑。为了提高超弹性杆在展开状态下的刚度, 提出了一种新型M形超弹性杆, 并对M形超弹性杆的刚度进行了研究。采用ABAQUS建立M形超弹性杆的弯曲、压缩和扭转的有限元模型, 利用显示动力学法对屈曲过程进行非线性数值模拟。采用全因子法进行实验设计, 利用径向基函数(RBF)建立M形超弹性杆屈曲过程性能参数的代理模型。以弯曲刚度、扭转刚度和压缩刚度为优化目标, 以质量为约束, 选取黏结段长度和内侧带簧片圆心角为自变量建立优化模型。采用粒子群(PSO)算法进行M形超弹性杆参数优化, 得到最优刚度下, 黏结段长度为7.894 5 mm, 圆心角为26°, 并且得到刚度随其变化规律。      

EMA伺服控制系统研究

机电作动器（EMA）作为先进飞机的主要作动系统有着体积小、效率高、重量轻的优势，是未来航空作动器的主要发展方向。在介绍EMA的工作原理之后建立了EMA的机械传动机构与永磁同步电机（PMSM）的非线性模型，构建了含有电压前馈的三闭环EMA控制系统。考虑到机械传动系统对EMA位置环的影响，针对位置环构建了基于径向基（RBF）神经网络的PID控制器，将其与EMA三闭环PI控制系统进行仿真并比较控制结果，结果显示RBFPID控制器的控制精度与响应速率得到明显提高。     

四旋翼的改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制

针对非线性、强耦合并带有不确定性干扰的四旋翼无人机模型，提出了一种改进粒子群算法-径向基(PSO-RBF)神经网络自适应滑模控制器。在对RBF神经网络自适应滑模控制器进行控制量平滑改进的基础上，利用改进的具有全局寻优能力的PSO算法来调整RBF神经网络的拟合参数，从而进一步提升网络的拟合能力。根据实际四旋翼的模型参数，搭建四旋翼的动力学模型，通过Lyapunov理论验证了系统的稳定性。仿真结果表明：与RBF神经网络自适应滑模控制器和双闭环PID控制器相比，改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器可以在一个控制周期内寻找到合适的控制量，其调节时间分别提升约50%和75%；改进PSO-RBF神经网络自适应滑模控制器具有轨迹跟踪速度快且准、抗干扰能力强和鲁棒性好的特点。     

航空发动机风扇叶片伸根段造型设计与优化

探索了航空发动机风扇叶片伸根段造型的优化设计方法,利用它在保持叶身气动设计不变的情况下使风扇叶片振动特性得到改善。建立了基于非均匀有理B样条NURBS (non-uniform rational B-spline)桥接曲线的伸根段造型方法,实现气动叶身与榫头侧面间的光滑连接；通过改变桥接曲线控制顶点的位置实现伸根段造型的参数化设计,并在相关假设条件的基础上提取了完全定义伸根段造型所需的8个设计变量；以风扇叶片共振裕度最大化作为伸根段设计目标,在径向基函数网络(RBFN)与粒子群(PSO)算法的基础上建立了伸根段造型优化设计流程,其原理是构造RBFN近似模型来逼近和预测风扇叶片共振裕度与伸根段设计变量间的隐式目标函数,在此基础上使用PSO算法搜索使共振裕度达到最大化的伸根段设计变量组合。结果表明:某大涵道比宽弦风扇叶片采用上述流程,通过优化伸根段造型使风扇叶片轴向一弯模态的自振频率得到提高,与转速3倍频激振间的共振裕度提高约2%。      

非结构嵌套网格中的一种改进型径向基函数插值方法

非结构混合网格拓扑关系相对复杂,在嵌套边界区域进行流场信息插值传递容易有精度的损失。利用已知的解析函数作为插值样本,对线性插值(LINE)、距离倒数权重插值(WA)、逆二次径向基函数插值(IQ)、Wendland暞sC2径向基函数插值四种方法的精度进行对比,筛选出精度较高的C2径向基函数;提出一种改进的C2径向基函数插值方法,通过调整径向基函数的作用半径来控制插值矩阵条件数,进而消除使用径向基函数插值在嵌套边界区域出现的数值奇性问题;选用MD30P/30N 多段翼与三维AEDC典型外挂物分离模型对该插值方法进行验证。结果表明:改进后的径向基函数插值方法能够有效消除嵌套边界区域数值奇性,同时计算收敛速率更快,插值精度更高。     

GPS接收机的自主完善性监测算法研究

完善性监测是 GPS接收机研制过程中的重要技术问题之一 ,其功能是在接收机不能用于导航服务时向用户提供告警信息。文中对基于最小二乘残差法的 GPS接收机自主完善性监测 (RAIM)算法进行分析与研究 ,并给出了检测门限的求解方法 ,最后对将该算法应用于 GPS/GL ONASS组合接收机时存在的问题进行了探讨。这一算法在某型号接收机的相关实验中取得了较好的效果。     

基于径向基函数的变量预测模型模式识别方法

针对变量预测模型模式识别方法中4种数学模型不足以反映特征值之间复杂关系的缺陷.因此,提出了一种基于径向基函数的变量预测模型(VPMRBF)模式识别方法,把提取的特征值输入到VPMRBF分类器中,然后通过训练样本建立反映特征值之间复杂关系的径向基函数预测模型,最后把测试样本的特征值作为径向基函数预测模型的输入,以预测误差平方和为依据完成分类.该方法充分有效地利用并且结合径向基函数和变量预测模式识别方法的优点,实现了故障特征提取到故障识别的全程诊断. 滚动轴承故障诊断实验分析结果表明:与径向基神经网络、支持向量机和变量预测模式识别方法相比,VPMRBF的识别率分别提高了4.75%，1.75%和5.25%.