用参数辨识法进行直升机悬停性能拓展

准确计算直升机在不同飞行状态的有效气动参数对于确定直升机飞行性能具有重要意义。然而,由于复杂的旋翼空气动力现象以及直升机状态和环境条件的变化,准确预估气动参数有较大难度。为此,采用无量纲分析法建立直升机悬停状态的数学模型,首先对参数重组,确定了几个悬停状态重要参数,包括气动参数和直升机状态参数;然后,以直-9×型直升机为例,结合实际试飞数据,提出了用最小二乘法对该模型进行参数辨识的方法;最后,通过相关性分析,确定了辨识方法的可行性,并将辨识结果有效地用于直升机悬停性能拓展。结果表明,这种利用参数辨识进行性能拓展的方法是可行的,由于辨识结果是利用实际试飞数据确定的,拓展结果具有较高的可信度。这种数据处理方法可有效减少试飞周期,节约试验成本。     

太阳帆航天器动力学建模与求解

 太阳帆航天器动力学建模与求解是姿态控制与结构振动抑制的基础,具有重要的理论与工程意义。针对带有控制杆和控制叶片的太阳帆航天器,进行结构的合理简化。应用矢量力学基本原理,推导出考虑弹性振动的太阳帆航天器姿态动力学方程,再对其进行简化,分别得到基于控制叶片和控制杆的两类太阳帆航天器的姿态动力学方程,联立太阳帆支撑杆振动方程,结合非约束模态的定义对运行于超地球同步转移轨道的太阳帆航天器动力学方程进行了求解及分析,结果表明所建立的太阳帆动力学模型可准确地描述柔性太阳帆航天器的动力学特性。     

基于UKF的微小卫星姿态确定方法研究

围绕某日-地空间环境组网探测系统中三轴稳定微小卫星定姿分系统的设计需求,基于陀螺、太阳敏感器、磁强计和星敏感器4种敏感器,研究了微小卫星在速率阻尼模式、太阳捕获模式、对日对地定向及维持模式、试验模式下的系统建模方法,以及基于Unscented卡尔曼滤波(UKF)的组合定姿方法。数值仿真结果表明,本文定姿方法的姿态确定精度满足该系统中三轴稳定微小卫星在轨运行的定姿精度要求,为该微小卫星半物理仿真系统的研究及其在轨运行时的姿态确定提供了依据。     

大尺寸薄壁钛合金筒体结构的离心精密铸造

采用离心精密铸造方法,初步研究了铸造大尺寸薄壁钛合金筒体(直径660 mm,高750 mm,壁厚4 mm)的可行性。结果表明:离心转速较小时,Ti-6Al-4V筒体无法完整充型,而较大的转速可实现完整充型。对于完整充型的筒体,其内部疏松缺陷数量随转速提高而减少。对于给定转速和具有均匀温度场的型壳,筒体中疏松缺陷数量随熔液路径增长而增加。采用Y2O3面层型壳可获得无α壳层的表面质量良好的精密铸件,其内部疏松可通过热等静压消除。铸件的晶粒度随铸件截面厚度变化改变较大,需通过微合金化和后续热处理等措施加以调整。     

基于相似理论的月球车月面牵引性能预测

引入相似理论对月球车的轮土交互系统进行研究,建立了月壤-车轮交互系统的地面力学相似模型,针对原位月壤内聚力较小的特点,提出了一种无需改变车轮尺寸、以模拟月壤为土壤介质的模型试验方法,对月面重力环境下月球车轮的牵引性能进行预测.利用室内土槽试验和颗粒流仿真相结合的方法对该模型试验方法的有效性进行验证,验证结果与模型试验的理论分析结果较为接近,表明该法具有较好的可行性和有效性,可考虑用于预测月球车的月面牵引性能.     

“嫦娥二号”卫星L2点角动量管理

对“嫦娥二号”(CE-2)卫星进入环绕日地拉格朗日L2点的李萨如轨道后卫星喷气卸载所产生的影响进行了研究.提出了一种利用光压力矩辅助卫星太阳电池翼角度调整进行角动量管理的方法.在轨试验表明,太阳光压强度足够对飞行在L2点环绕轨道上的CE-2卫星进行角动量管理,可以大幅度减少动量轮在轨喷气卸载的次数,有利于CE-2卫星的轨道维持.     

绳驱动拟人臂机器人的动力学建模及张力分析

与传统的机械臂相比,绳驱动拟人臂机器人采用串并混联的结构形式,模拟了人手臂肌肉的并联驱动方式,但是,绳索的引入也增加了动力学分析的难度.将绳驱动拟人臂机器人视为基座、大臂、小臂和末端四连杆串联机构,采用迭代牛顿-欧拉法建立动力学方程的递推形式,考虑绳驱动的冗余特性和绳索的单方向受力性,提出基于动态最小预紧力的张力分配算法,求解出各绳索的驱动力.与未进行张力分配的方法及基于静态最小预紧力的方法相比,所提出的算法可使各绳索驱动力根据动态最小预紧力进行实时调节,满足了不同工作条件下机构的刚度要求.     

基于涂层传感器的金属结构疲劳裂纹监测

针对飞机金属结构在服役过程中的裂纹扩展实时监测需求,提出一种现代表面技术与电位法原理相结合的疲劳裂纹监测研究方案.在结构易出现裂纹的热点部位制备了一种具有绝缘隔离层、导电传感层和封装保护层3层结构的裂纹监测涂层传感器.然后进行了疲劳裂纹监测试验,结果表明:通过分析涂层传感器电阻(电位)的变化可以实现对2A12-T4铝合金连接结构多个部位的裂纹同时进行有效监测.此外,还对表面制备涂层传感器的试样与原始试样的疲劳特性进行了对比研究.结果表明:应用现代表面技术在2A12-T4铝合金表面制备涂层传感器,对其疲劳性影响甚微.     

SVM和神经网络在电能质量扰动分类应用中的对比

提出了一种电能质量动态扰动特征向量的提取方法,分析比较了多种分类器对电能质量动态扰动的分类能力。首先采用小波包分解算法对电能质量信号某一频段内的信息进行精细分解从而提取出特征向量,然后针对该特征向量构造了相应的BP神经网络、学习向量量化(Learning vector quantization,LVQ)神经网络、自组织特征映射(Self-organizing map,SOM)神经网络及支持向量机(Support vector machine,SVM)分类器,并模拟实际电网中的复杂扰动信号提取其特征向量集,对多种分类器的分类能力进行对比。仿真结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。