复合推进剂线粘弹本构方程的细观力学分析(Ⅰ)球形颗粒增强效应分析

从基体和微粒本构关系出发, 应用Ｅｓｈｅｌｂｙ 等效夹杂理论及宏观平均理论的分析方法, 确定复合体的本构关系, 从细观层次揭示弹性微粒对粘弹基体的增强效应。     

信息融合在空战中的应用

主要讨论航空电子系统中的信息融合及在空战中的应用,介绍了信息融合的结构和一般方法,在综合应用场合,信息融合通常先进行同类信息融合,再进行不同类信息融合,在现代空战的应用中,信息融合可帮助分析,处理和综合各类信息源信息及人类专家知识,并结合空战中信息融合应用实例,讨论基于Ｋａｌｍａｎ滤波,模糊逻辑和专家诉信息融合的设计及实现。     

弹性飞行器操纵机构最优位置的确定

本文研究了弹性飞行器操纵机构最优位置的确定。在具有速率反馈的控制系统中,把控制作用看作等效阻尼,推导了由气动弹性效应所决定的舵面最优位置准则,给出了表征舵面位置与陀螺位置协调关系的公式。附有实例验证。     

扁平体空间非合作目标多指外包络抓捕构型设计

针对空间非合作目标抓捕问题,提出了一种扁平体空间非合作目标多指外包络抓捕最优构型设计方法。该方法的核心在于：选择抓捕机构的主手指并控制它跟踪包络点;根据抓捕机构的多指几何关系计算从手指可行抓捕构型;利用外包络抓捕约束条件,以及碰撞检测约束条件,筛选出有效包络构型。与已有方法相比,该方法采用主 从抓捕的简洁模式,可以大大降低抓捕构型优化的计算量,适用于空间非合作目标实时在轨抓捕。进一步,引入了抓捕安全裕度的概念,用于量化抓捕机构多指形成的抓捕包络空间和空间非合作目标运动包络之间的安全裕度。考虑到形成抓捕构型之前尽量避免空间非合作目标与抓捕机构发生碰撞,避免产生二次碎片,在设计抓捕外包络构型时选择最大抓捕安全裕度构型作为最优构型。将该算法分别应用到四边形和正五边形运动目标包络问题中,仿真结果表明了其有效性。     

空间站姿态控制和动量管理研究

空间站在利用控制力矩陀螺 (CMG)进行姿态控制的过程中 ,由CMG产生的内力矩使空间站角动量重新调整分配 ,会引起控制力矩陀螺角动量随时间的累积 ,从而导致角动量的饱和。本文在空间站姿态控制与动量管理 (ACMM )线性化模型基础上 ,首先建立了不考虑扰动抑制下的控制系统稳定模型 ,其次分析了考虑扰动抑制下的控制器设计 ,引入线性系统有关理论 ,利用内模原理实现对扰动抑制的鲁棒控制 ,最后通过仿真验证了系统的有效性     

惯导减振系统结构参数的优化

利用随机振动理论,建立了惯导减振系统的集中参数分析模型。以各元件等效的质量、刚度和阻尼系数作为优化参数,以惯导系统的加速度均方值最小为优化目标,分别从解析与数值途径推导出惯导支架结构参数的优化计算公式,结合Lagrange乘子法和Powell算法对支架结构参数进行数值优化。数值算例说明了方法的正确性,为惯导系统结构减振优化设计提供了新思路。     

β-氢氧化镍结构及其复合电极电催化性能研究

采用沉淀转化法制备纳米结构β-氢氧化镍,用X射线衍射(XRD)、比表面仪(BET)、场发射扫描电子显微镜(FE-SEM)、透射电子显微镜(TEM)等进行结构和形貌表征。结果显示,所得β-氢氧化镍呈片状和棒状的混合纳米结构,片层厚度约为35 nm,棒长为50~80 nm,且比表面积约为68 m2/g。用线性电位扫描对β-氢氧化镍与二氧化锰复合电极的电催化性能进行研究,发现含有10%M nO2/10%N i(OH)2的催化材料,在-0.7 V(vs.SCE)的极化电位下可获得约87 mA/cm2的电流密度,与单一的M nO2催化材料(约68 mA/cm2)相比有更佳的催化活性。     

低轨卫星高能效载波功率资源联合调度算法

结合多波束低轨（multi-beam low earth orbit, MB-LEO）卫星通信场景，研究了一种多目标载波功率联合优化（joint subcarrier scheduling and power control resource allocation, JSSPC-RA）算法。通过求解整数混合规划非凸优化问题，得到了不同通信需求下MC-DS-CDMA子载波和子载波功率的联合调度方案，实现了系统用户未满足容量和卫星总功耗的最小化。仿真结果表明，相对于传统的载波功率均分策略，JSSPC-RA算法能够在满足系统吞吐量需求的前提下大幅节省卫星总功耗；同时，通过调节权值系数，JSSPC-RA算法可以生成用户吞吐量需求与卫星总能耗折中的系统设计方案，适用于频谱、能量资源高度受限的MB-LEO卫星系统。     

机器人运动规划方法综述

随着应用场景的日益复杂，机器人对旨在生成无碰撞路径（轨迹）的自主运动规划技术的需求也变得更加迫切。虽然目前已产生了大量适应于不同场景的规划算法，但如何妥善地对现有成果进行归类，并分析不同方法间的优劣异同仍是需要深入思考的问题。以此为切入点，首先，阐释运动规划的基本内涵及经典算法的关键步骤；其次，针对实时性与解路径（轨迹）品质间的矛盾，以是否考虑微分约束为标准，有层次地总结了现有的算法加速策略；最后，面向不确定性（即传感器不确定性、未来状态不确定性和环境不确定性）下的规划和智能规划提出的新需求，对运动规划领域的最新成果和发展方向进行了评述，以期为后续研究提供有益的参考。