空间目标监视雷达信号频率的优选准则

随着在轨微小卫星及空间碎片数量不断增加，为保证在轨卫星的运行安全，需要对微小目标进行有效跟踪探测及稳定编目。雷达作为近地空间目标监视的主用设备，在对厘米级小目标进行探测跟踪时，其工作频率是决定其能否可靠探测关键因素，高频有利于探测小目标，并可获得相对稳定的RCS，但高频信号的波束小、搜索能力较低，实现难度大，也使得成本过高。为适于实际工程应用，需从效费比出发，对频率进行优选。本文从目标RCS的角度提出一种空间目标监视雷达信号频率的优选准则，给出该准则下周长波长比ka的取值范围。为了更加清楚地说明该优选准则的应用，给出了直径5 cm和10 cm的目标在该准则下信号频率的取值范围，并与国外工作做了比较，证明该准则可行。     

运载火箭主动段自适应增广控制

针对运载火箭上升段在复杂飞行环境、大不确定性干扰和振动等因素的影响下，传统PID控制方法难以满足高品质控制需求的问题，进行了自适应增广控制(AAC)方法研究，以实现对运载火箭姿态的精确控制。在深入分析自适应增广控制系统整体构架的基础上，通过标称PID控制器设计与基于粒子群优化(PSO)的数字滤波器设计实现了刚体控制及对弹性振动的抑制；继而针对大范围干扰、不确定性和由于滤波器切换产生的弹性振动影响，设计了在线调整算法自适应调节PID控制增益，并对其工作机理与参数设计原则进行研究；然后设计干扰补偿回路和主动减载回路以减小内外扰动、弹性振动和风载荷影响；最后在弹性振动、风干扰和参数不确定性等因素同时作用的状态下进行仿真分析，验证了自适应增广控制系统能够有效应对运载火箭主动段复杂飞行环境的影响，大幅度提升综合控制性能，具有理论研究意义与工程应用价值。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

基于CDKF的快速协方差交叉融合跟踪算法研究

随着目标抗干扰能力的增强，单一寻的制导方式很难完成对目标的稳定跟踪和精确打击，需采用多种探测器作为传感器，提供多种观测数据以实现对目标的稳定跟踪和精确打击。建立了适当的目标运动模型和观测模型，利用中心差分卡尔曼滤波（CDKF）变换处理模型的非线性问题，避免了求解复杂的雅克比矩阵。对于分布式多传感器融合，传统的方法多采用协方差交叉（CI）融合方法，但是这类方法需要寻优求解。而快速协方差交叉（FCI）则不需要进行寻优过程，且计算量小。在此基础上，提出了用于多传感器目标跟踪的CDKF-FCI融合算法。最后，对算法进行了仿真分析，并进一步验证了提出算法的有效性。     

飞机封闭腔室减重降噪优化方法

噪声水平是现代飞机封闭腔室设计的重要指标,设计中单纯地对壁板进行加肋处理虽能显著降低噪声但会大大增加结构质量,为此对由封闭腔室构成的结构-声耦合系统进行了减重降噪优化研究。基于结构-声耦合有限元模型,利用有限元软件ACTRAN计算了频谱加载时舱内的声压响应。通过试验对简化处理及数值计算进行了验证,并修正了相关模型参数。为了降低结构质量,以加强肋为边界对舱门壁板进行了分区,通过对各个区域壁板厚度及肋条截面积的优化设计,使系统动刚度分配更趋合理,降低了声辐射能量以及结构-声腔的耦合性,从而实现了在满足噪声约束条件下减轻结构质量的目标。本文的工作对实际工程中由加肋壁板所构成的类似结构的减重降噪设计有着较好的工程指导价值。     

新能源接入配电网经济性与可靠性优化研究

为寻求新能源配电网的可靠性和经济性最优,实现新能源电源的优化配置,本文提出将可靠性和经济性同时作为两个优化目标,运用自适应粒子群优化法,对新能源电源进行多目标优化配置。以IEEE-RBTS Bus 6主馈线F4为例,通过系统仿真找到新能源配电系统可靠性与经济较均衡的Pareto最优解集,可根据决策者的偏好选择最优方案。本文的研究为新能源电力系统可靠性和经济评估提供了一个新的研究思路。     

空间低温杜瓦瓶凯夫拉支撑结构多约束优化设计

采用新型凯夫拉纤维作为某空间用小型低温杜瓦瓶的支撑材料，在验证其力学性能的基础上，设计了杜瓦瓶的支撑结构，建立了一种新的热力学耦合优化模型，给出支撑结构固有频率、热应力及发射环境下的约束条件，通过一种“离散点加密”新约束优化法计算出了支撑结构满足约束条件范围内的要求的最优设计参数。     

ZL205A合金舱体低压工艺设计及数值仿真应用

针对某ZL205A合金舱体铸件壁薄难充型、壁厚差异大、易产生裂纹等特点,设计了低压底注式浇注工艺。采用立筒缝隙式浇注系统分配充型过程中合金的流量,局部厚大部位放置成形冷铁加快该部位的冷却速度,以控制铸造缺陷的产生。利用ProCast数值仿真软件对工艺进行仿真计算,成功预测了缺陷的产生位置,对工艺方案进行优化,包括倒角过渡、改变型砂使用等,并在优化方案的基础上浇注了舱体铸件,铸件质量良好,没有缩松、缩孔、裂纹等缺陷,符合相关技术要求。     

改善横向波纹隔热屏综合冷却效率的发散冷却结构优化

为改善横向波纹隔热屏综合冷却效果，采用三维数值模拟和基于支持向量机的代理优化模型，在给定的单位面积冷却空气流量下对发散冷却结构参数进行了优化研究。设计变量选取为气膜孔直径、气膜孔排布的展向间距和流向间距，以面积平均综合冷却效率作为目标函数，通过遗传算法搜索获得了设计变量区间内的优化设计点。在隔热屏单位表面积冷却空气流量G_f = 2.647 kg/（m²?s）的工况下，优化后的d、P和S分别为0.8、4和5 mm。研究结果表明，优化的隔热屏冷却结构应具有较小的气膜孔直径d和展向间距P，以及适中的流向间距S。相对于参考结构，优化后的发散冷却结构能够改善沿流向的气膜覆盖，缩减发散冷却起始段局部高温段，起到增强隔热屏发散冷却综合冷却效率的作用。     

一种可变锚框候选区域网络的目标检测方法

目标检测作为计算机视觉领域的热点问题，目前基于深度学习的目标检测方法可以分为2类:两步检测和一步检测，前者有着较高准确性，后者有着较好速度，但是为提高检测的性能两者都引入了锚机制。为提高目标检测系统的性能，基于深度卷积神经网络的两步检测算法引入了注意力引导（AG）模块，通过对候选区域网络（RPN）的锚机制进行引导，使得对于预选锚框形状的选择更具有多样性；同时针对传统的后处理方式非极大值抑制（NMS）算法存在的误检和漏检的问题，提出了一种置信度因子的NMS（Cf-NMS）算法，对于模型的整体性能有着很大的贡献。实验结果说明，所提方法虽然在速度性能上有略微的下降，但是无论是在RPN变体还是现有的先进算法在准确性方面都有提升。