空中加油对接过程的动力学建模与仿真

空中加油的成功与否主要依赖于加油锥套与受油插头的顺利对接,对对接过程中产生的动力学行为的研究是实现顺利对接的前提。利用多刚体系统动力学建立对接过程的动力学模型,求解出加油锥套与受油装置间的广义速度;并依据建立的接触动力学模型,得到局部接触点间的相对速度。基于非线性连续碰撞理论,提出对接过程中碰撞力的计算方法,并在机械系统动力学仿真软件ADAMS的环境下,构建加油锥套和受油装置的对接虚拟样机。通过对虚拟样机的动力学仿真,得到了对接过程中的碰撞力及速度响应曲线,同时,得出能够实现成功对接时各参数的具体范围。结果表明,制约对接成功的主要参数是初始相对速度、加油锥套的俯仰角和相对偏距。该研究对空中加油的对接和受油机的导航控制具有重要的意义。     

空中加油问题的最优化研究

通过对空中加油在作战使用中的问题进行分析,针对受油机往返各加１次油的情况,给出了空中加油的数学模型,并采用跗算法对问题进行了优化计算,实际计算表明,所建模型具有良好的适应性,能够适合不同的作战环境和不同作战要求,采用跗优化算法研究空中加油问题,优化效率高、具有全局性,并易于计算机实现,所得的加油方案是合理的。     

基于自适应动态逆的自动空中加油轨迹跟踪

针对自动空中加油(AAR, Automated Aerial Refueling)的受油机轨迹跟踪控制问题,采用导引环与姿态控制环分离的控制策略,提出了基于非线性路径跟随导引和自适应神经网络动态逆的受油机轨迹跟踪控制方法.该方法将改进的非线性导引应用于受油机横、纵向导引控制,使用自适应神经网络在姿态角速率回路补偿外界干扰和系统模型误差,并利用比例-积分型姿态角速率误差动态方程设计自适应神经网络权值更新律.仿真结果表明:在受油机接近加油机过程中,该方法有效提高了受油机轨迹跟踪控制系统的抗干扰能力和对模型不确定性的自适应能力,能够满足自动空中加油的控制要求.     

基于三分图的非共面卫星分布式加注任务规划

分布式加注规划的目的在于规划加注过程的交会路径,使任务在满足约束的情况下整体燃料消耗最优。针对异面圆轨道卫星间的分布式加注策略,建立了分布式加注任务规划问题的数学模型,把该规划问题归结为非完全赋权三分图的匹配问题,并将整体最少燃料消耗作为规划目标。其次,进行了算法的流程设计,采用了Kuhn-Mundres图论算法和整数遗传算法相结合的LSGA算法加快了收敛的速度保证了全局最优。最后,选取了两个具有小角度轨道偏差的异面卫星星座对该问题进行分析。计算得到了优化后的双冲量机动下加注任务的服务关系与燃料代价,规划算法的有效性也得到了验证。     

低温推进剂在轨加注技术与方案研究综述

为了探究适用于低温推进剂在轨加注的相关技术与方案,通过文献调研与对比分析,介绍国内外在轨加注技术的研究现状,梳理低温推进剂在轨加注的关键技术,研究现有加注技术与方案对低温推进剂的适用性,并提出我国开展相关研究的思路与方向。研究表明：1）气液分离、蒸发量控制、质量测量和流体驱动循环等技术是直接影响推进剂在轨加注系统结构与加注性能的关键技术;2）低温推进剂具有沸点低、表面张力小等特殊性,对气液分离、系统热防护等技术的性能要求更高;3）表面张力式气液分离、纤维镜或射频质量检测、多层隔热材料、热力学排气系统（TVS）以及无排气加注等先进技术方案对低温流体和微重力环境均具有更好的适用性,将成为实现低温推进剂在轨加注的关键突破口。     

对GEO卫星在轨加注的服务航天器组网方案优化

对地球静止轨道（GeosynchronousOrbit,GEO）卫星在轨加注燃料以延长其工作寿命蕴含着巨大的经济价值,而执行加注任务的服务航天器在轨组网方案直接影响在轨加注任务全局。文章以GEO卫星为在轨服务对象,开展了提供加注服务的航天器最优组网方案研究。提出了1个燃料存储站加N个加注飞行器的服务航天器体系架构,燃料存储站承载大量燃料,长期在轨稳定运行;加注飞行器机动运行,执行对GEO卫星加注任务,当加注飞行器燃料不足时,返回燃料存储站获取燃料。燃料存储站的质量、运行轨道,加注飞行器的数目、质量与运行轨道、对GEO卫星提供加注的加注飞行器任务分配等是组网方案研究的重点,建立了以对GEO卫星加注任务的响应时间短、服务系统成本低为互斥评价准则的服务航天器组网方案的多目标优化设计数学模型,分析了组网方案优化问题的求解方法及流程,采用多目标粒子群算法对服务航天器组网方案进行了优化设计,通过分析一组非支配优化设计结果对于2个互斥评价准则的平衡性,提出了1个燃料存储站加4～6个加注飞行器的服务航天器最优组网方案。     

加油机喷流对受油机的气动干扰机理

针对软式平台(HDB)、软式吊舱(HDP)和硬式平台(FB)3种典型加油方案研究了喷流对加油流场的影响。采用结构化多块网格和雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程,通过带涡轮动力模拟器(TPS)和翼身组合体构型DLR-F6对数值方法进行了验证。通过对3种典型的空中加油方案进行数值模拟,并和不考虑喷流效应的空中加油流场进行对比,详细研究了不同加油方案中加油机喷流对受油机气动特性的干扰作用。结果表明:受油机升力系数、阻力系数以及低头力矩与无喷流相比均有增大。受油机在硬式平台加油方案中受喷流影响最小,但其横航向气动特性在软式吊舱加油方案中受加油机喷流影响较大。喷流对受油机的气动干扰主要表现在提高受油机来流动压、改变局部迎角以及对周边气流的引射作用,这些因素会导致受油机表面压力与无喷流相比发生较大变化。其中,局部迎角的改变是由喷流的加速效应及其对尾涡的耗散作用导致的。     

推进剂管路接头内腔残液在轨吹除过程研究

为研究推进剂在轨加注后残留在管路接头内腔的情况,使用气液两相非稳态模型计算了吹除过程中管路接头内腔气液两相流场变化情况.吹除初始时刻直管路内流场压力出现小幅震荡,管路接头内腔中存在漩涡状流场将残液卷吸入直管路中,是残液得以吹出的主要机理.结果表明管路接头内腔中的绝大部分液体可以被吹除出去,残液吹除效果良好.     

N-fold Bernoulli probability based adaptive fast-tracking algorithm and its application to autonomous aerial refuelling

Recently, deep learning has been widely utilized for object tracking tasks. However, deep learning encounters limits in tasks such as Autonomous Aerial Refueling (AAR), where the target object can vary substantially in size, requiring high-precision real-time performance in embedded systems. This paper presents a novel embedded adaptiveness single-object tracking framework based on an improved YOLOv4 detection approach and an n-fold Bernoulli probability theorem. First, an Asymmetric Convolutional Network (ACNet) and dense blocks are combined with the YOLOv4 architecture to detect small objects with high precision when similar objects are in the background. The prior object information, such as its location in the previous frame and its speed, is utilized to adaptively track objects of various sizes. Moreover, based on the n-fold Bernoulli probability theorem, we develop a filter that uses statistical laws to reduce the false positive rate of object tracking. To evaluate the efficiency of our algorithm, a new AAR dataset is collected, and extensive AAR detection and tracking experiments are performed. The results demonstrate that our improved detection algorithm is better than the original YOLOv4 algorithm on small and similar object detection tasks; the object tracking algorithm is better than state-of-the-art object tracking algorithms on refueling drogue tracking tasks.     

卫星在轨推进剂补加量测量方法精度研究

卫星在轨推进剂补加量的精确测量技术是在轨补加任务的关键技术之一。本文结合型号攻关结果，提出2种在轨推进剂补加量测量方法数学模型，分别是压力-体积-温度(PVT)法和超声波流量计法。首先，PVT法是一种通过补加前后受体卫星贮箱剩余量反算补加量的间接测量方法，而超声波流量计法是利用超声波顺逆流相位差进行测量的直接测量方法;其次，在推进剂补加量测量模型的基础上，进一步通过取变分的手段提出2种模型的精度分析解析模型，解析的精度分析模型不仅可用于定性分析影响测量精度的因素，还可量化评价各个因素对测量精度的影响;最后，利用现有在研单机的精度水平及精度分析解析模型分析了2种方法的测量精度，验证了方法的有效性。