低速冲击下复合材料层合板损伤试验与模拟

对复合材料层合板进行四种不同能量的低速冲击试验,测量了不同冲击能量下的凹坑深度,并利用超声C扫描获得了层合板分层形状和面积。依照试验条件,建立复合材料层合板低速冲击三维有限元模型,模型中分别采用hashin失效准则和界面单元模拟层内失效和层间损伤,结合试验与模拟结果,讨论了复合材料层合板在低速冲击下的损伤特征,以及冲击过程中层合板内部损伤的发生及演化规律。     

基于变刚度变阻尼的柔性喷管动态模型

针对柔性接头动态迟滞曲线受控制系统控制位置精度和动态响应速度影响较大的问题,基于电液伺服机构和柔性接头变刚度变阻尼模型,构建了柔性喷管的电液伺服机构-变刚度变阻尼模型,将其和电液伺服机构-定刚度定阻尼模型进行了对比。分析了电液伺服机构主要参数、柔性接头工作参数等对电液伺服机构-柔性接头系统动态特性的影响。分析结果表明:电液伺服机构-变刚度变阻尼模型所构造的迟滞曲线可更准确地与实验结果相吻合,并符合迟滞曲线随频率变化的规律,反馈系数、放大器静态放大系数、电液伺服机构增益、滑阀流量增益等参数对系统动态特性的影响更为明显。该模型为固体火箭发动机电液伺服机构-柔性接头系统动态特性的调整提供理论依据。     

多航天器协同探测效能影响参数不确定性分析

为解决传统基于蒙特卡洛仿真的探测效能不确定性分析评价方法中时间效率低，参数关系映射单一的问题，提出一种基于神经网络的不确定性分析方法，利用人工神经网络在拟合回归分析上的非线性特性，设计了能够替代复杂系统的神经网络结构，能够通过少量仿真计算结果作为训练样本实现模型的收敛并能有效反映被替代系统的原有特性。选择以一个多航天器的天文观测任务作为典型用例，建立了仿真分析模型，并与蒙特卡洛仿真方法结果进行了对比，验证了此方法的准确性和计算效率。     

基于MapReduce的CME参数识别模型并行计算技术

日冕物质抛射（Coronal Mass Ejection，CME）参数识别模型是太阳风预报过程的重要组成部分.在空间环境预报业务中，为提高太阳风预报的准确率，需要提高CME参数识别的精度.模型以计算任务串行的方式运行，运算效率低导致模型运算时间长，不能满足这种需求.CME参数识别模型的物理运算过程相互不独立，其在单节点上的运行方式不能满足并行化要求.基于MapReduce的并行计算框架，改进了CME参数识别模型的计算流程，提出CDMR（CME detection under MapReduce）方法，实现了CME参数识别模型的并行计算，并对比分析CME参数识别模型在串行计算和MapReduce并行计算下的运行时间，提高了模型的识别精度和计算效率.      

某航天器电子设备减振设计与试验验证

某航天器回收系统电子设备在发射过程会经受大量级的随机振动,因此需对其进行减振设计。首先建立电子设备-减振器的减振系统动力学模型,给出减振器的刚度和阻尼特性测量方法和减振系统减振效果的预估方法;然后设计了一种内部填充聚氨酯棒的钢丝绳减振器,通过扫频试验对其刚度和阻尼特性进行测量,并根据所建立的动力学模型预估减振系统的减振性能;最后根据实际飞行环境条件对减振系统进行随机振动试验,结果表明该减振系统性能的预估结果与试验结果具有较好的一致性。以上方法可用于指导后续型号的电子设备减振系统设计。     

基于Kriging代理模型的失效机会测度算法

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。     

高超声速滑翔目标自适应跟踪方法

针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题，提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化，从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程，鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式，基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子，用于放大Singer模型中的机动频率，进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真，并与交互式多模型等方法进行比较，结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小，能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。     

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。     

具有边界保护性能的直升机飞-发一体化控制律

针对直升机飞-发一体化控制和边界保护控制问题，提出了一种基于投影算子的新型边界保护控制律设计方法，基于反馈控制概念设计了指令约束器，通过对控制指令进行修正，实现边界保护控制。基于UH-60直升机和T700涡轴发动机的参数，建立了直升机-传动机构-发动机综合系统的数学模型，采用动态逆和线性二次型调节器（LQR）控制理论设计了直升机飞-发一体化控制律，与基于投影算子的边界保护控制模块进行整合形成完整控制律。采用数值仿真检验了控制律的控制性能，仿真结果表明本文设计的控制律能够实现直升机和发动机的综合控制，在高度、滚转、俯仰、偏航通道实现显模型跟踪控制性能的同时，实现了高度变化率、姿态角、姿态角速率和发动机动力涡轮转速边界保护控制要求。