含多部位损伤搭接结构应力强度因子三维有限元分析

应力强度因子(Stress intensity factor,SIF)分析是含多部位损伤(Multiple site damage,MSD)结构剩余强度和裂纹扩展寿命预测的基础和关键。考虑接触与摩擦,建立了含MSD搭接结构的三维有限元模型,研究了不同裂纹长度、铆钉类型以及损伤模式下裂纹尖端SIF分布情况和变化规律。结果表明,搭接件孔边裂纹Ⅰ型SIF起主导作用,Ⅱ型和Ⅲ型SIF可忽略不计。由于次弯曲、铆钉变形和板厚度等因素,SIF在外表面最小,接触面一侧较大,最大值多位于蒙皮内部。MSD会使裂纹间的干涉作用增强,SIF增大,且裂纹间距离越近干涉作用越强。裂纹长度相同时,埋头铆钉的孔边裂纹SIF积分均值大于平头铆钉,且接触面的SIF埋头铆钉大于平头铆钉,外表面则相反。     

基于子阵级非周期的有限扫描阵列研究

对基于子阵级非周期的有限扫描阵列进行研究,采用数值仿真和遗传算法对基于不同子阵规模的非周期阵列进行优化设计,分析4?4和2?2两种子阵规模对接收多波束应用中伴随波束方向图的影响,研究表明子阵规模过大会引起伴随波束方向图的旁瓣抬升,通过减小子阵规模可以避免该问题,论证了设计的基于2?2子阵的非周期八角阵可应用于有限视场扫描相控阵中。     

数字全息测量超高速撞击碎片云实验研究

在中国空气动力研究与发展中心(CARDC)超高速碰撞中心(HIRC)7.6 mm超高速碰撞设备的基础上，搭建纳秒级脉冲激光数字全息系统。提出滤波片和衰减片组合布置，减弱超高速碰撞等离子体自发光、提高信噪比的方法。实验获得了2.25 mm铝球弹丸以4.0 km/s的速度撞击0.5 mm厚铝板形成碎片云的全息图。采用小波变换算法对碎片云全息图进行重建，得到超高速撞击碎片云的三维结构和碎片大小。碎片云的轮廓呈椭球型，分为碎片云的前端、核心和外壳，碎片主要分布在弹丸破碎形成的碎片云核心，存在大碎片，且分布较集中，对后板的损伤也严重     

DRO计算及其在地月系中的摄动力研究

针对远距逆行轨道（DRO）的航天工程应用问题，研究了DRO的计算方法以及轨道特性，分析了DRO在实际力环境中的主要摄动因素，为DRO的精确建模和标称轨道设计奠定一定的理论基础。首先，利用仿真算例验证流函数法在计算DRO周期轨道族中的有效性。然后，利用该方法，通过改变雅可比常数，延拓计算DRO周期轨道族，获得不同共振比的DRO，仿真结果表明整数共振比的DRO在地月惯性坐标系中的轨迹是封闭的曲线，而共振比非整数的DRO则不封闭。最后，通过轨道外推分析影响DRO稳定性的主要摄动因素，仿真结果表明太阳引力和月球轨道偏心率是影响DRO稳定性的主要摄动因素。在动力学模型中，使用标准星历表示行星的运动状态，当积分时间多于10天时模型误差为km量级，因此在地月系这样大尺度的空间范围内，可以使用星历模型近似的分析DRO在真实力环境中的运动状态，为任务轨道设计提供依据。      

空间柔性充气密封舱用新型填充防护结构碎片撞击计算分析与实验研究

为实现空间柔性充气密封舱在轨对空间碎片的防护需求,设计了一种以玄武岩纤维布和Kevlar纤维布填充的多层柔性防护结构。应用Christiansen撞击极限方程对Nextel/Kevlar填充防护结构在不同结构参数下的撞击极限进行计算分析,得出了防护层总间距、Nextel纤维布层数和Kevlar纤维布层数对防护结构撞击极限的影响特性,为柔性防护结构强重比的优化设计提供了依据。利用二级轻气炮对玄武岩/Kevlar纤维布填充防护结构进行超高速撞击实验研究,获取了防护结构在低速区、高速区和超高速区的撞击数据,并以Nextel/Kevlar填充防护结构撞击极限计算曲线为参照对实验结果进行分析,验证了玄武岩/Kevlar纤维布填充防护结构可对空间柔性充气密封舱起到防护空间碎片撞击的效果。     

全极化微波无线能量接收表面研究

文章针对单一极化能量接收装置的微波吸收能力有限，无法适应多极化的需求提出了一种新型的微波能量接收方法，能够吸收任意方向极化入射电磁波，并转化为直流能量，方案由双线极化谐振单元组成周期阵列平面，并在背后引入射频功率合成网络，分别对接收下来的垂直与水平极化分量进行功率合成，创新性地引入了3dB定向耦合器，将等相位不等幅度的垂直与水平极化微波分量重新分配为不等相位等幅度的能量，分别输入到两独立的整流电路中，转换为直流。整流电路根据输入功率而优化的，该方案使得任意线极化入射条件下，两个整流电路的射频功率相等，可工作在恒定转换效率上；射频功率合成电路的使用增大了进入整流管的微波功率，提升了能量转换效率。实验结果表明，工作频率为2.325 GHz时在0.15 mW/cm2的入射功率密度下，整流天线实物针对各角度线极化微波的RF to DC能量转换效率在57.23%到58.13%的范围内小幅波动变化，验证了设计方案的有效性。     

基于卷积神经网络双层壁三维热应力预测方法

为实现三维物理场的预测，提出一种利用卷积神经网络（CNN）对双层壁冷却结构外壁三维热应力快速评估方法。针对双层壁冷却结构外壁平板状的结构特征，沿壁厚方向将温度场切分为多个切片。将温度作为卷积网络输入张量的基本元素，不同厚度位置的切片对应输入张量的通道维度，从而实现将三维温度场输入进网络，并输出在热载荷作用下的三维等效应力场。结果表明：训练收敛后的网络在测试集上的平均绝对误差为1.23 MPa，平均相对误差为15.10%，对峰值应力的平均绝对误差为16.10 MPa，平均相对误差为11.81%。对于双层壁冷却结构的热应力预测问题，CNN能够很好地完成温度到应力的映射。使用深度学习方法探究热弹性问题的潜在机理有望实现。