基于TEC的空间站末端回路温控系统建模及其热力学性能分析

针对空间站中间回路温度波动过大,高温时导致科学载荷工作温度超出允许范围的问题,设计了一种基于热电制冷器(TEC)的末端单向流体回路温控系统。该系统包含一个TEC温控模块,当中间回路温度过高,末端回路冷却功率不足时,该模块可提供额外的制冷量,降低流入冷板的工质温度,形成针对科学载荷的相对低温区域,恢复回路的冷却能力。分别建立了温控系统数学模型与数值仿真模型,并完成了热负载扰动、中间回路温度扰动、末端回路流量扰动和并联支路热扰动等4种扰动对系统热力学特性影响的仿真分析,验证了TEC模块的温控性能。结果表明:在科学载荷发热功率增加30%、中间回路的温度升高5K、末端回路流量减小至0.0015kg/s等多种工况下,所设计的温控系统能够将载荷温度控制在1K以内,实现科学载荷精确温控。      

基于流形结构重建的多目标气动优化算法

在多目标优化中，Pareto解集是一个分段连续的k维流形，这一规律被传统进化算法所忽略。本文提出了一种基于流形结构重建的多目标优化算法，首先利用流形结构重建方法完成解集分布从目标空间到设计空间的映射，建立解集的概率分布，并在目标空间中扩展流形结构，从而借助解集在目标空间的推进来指导优化算法的快速演化。数值算例表明本文算法对于具有不同特征的Pareto前沿具有很好的适应性，能够极大提高算法的收敛效率。多目标气动优化算例验证，本文算法相比于常规多目标进化算法能够减少约80%的计算量，极大程度缩短了气动设计的周期。     

自制等离子喷枪冷却系统的设计及测试

等离子喷枪是制备热障涂层中的研究重点。目前关于等离子喷枪的研究多集中于喷嘴(阳极)、阴极,鲜有关于喷枪冷却系统方面的研究;喷枪冷却系统的优劣直接影响喷枪的工作寿命和喷涂过程的稳定性,同时制备热障涂层的质量也与冷却效果紧密相关。本文利用三维模型,详细阐述了自制的喷枪冷却系统通道及工作原理,并对设计进行了理论计算,对自制的喷枪进行点火试验和喷涂测试,结果显示自制的喷枪冷却系统功能良好,喷枪工作稳定,涂层质量较好。     

考虑局部遮挡的太阳能无人机能源控制

针对太阳能无人机在飞行状态下可能出现的太阳能电池局部遮挡情况，开展相应的太阳能电池最大功率点追踪算法和能源控制研究。通过将发光亮度引入相对吸引力计算过程对萤火虫算法进行改进，实现了局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的高效追踪。以此为基础，设计了考虑局部遮挡情况下太阳能无人机的太阳能电池/蓄电池混合能源状态机控制规则。以"蒲公英I"无人机为例，建立了太阳能电池阵列模型，开展了考虑局部遮挡情况下太阳能电池最大功率点追踪仿真实验；基于"蒲公英I"飞行剖面，开展了考虑局部遮挡情况的混合能源控制仿真试验。研究结果表明：改进的萤火虫算法可以实现在局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的有效跟踪，与萤火虫算法相比收敛时间更短、且功率波动幅度更小；采用改进萤火虫算法和状态机能源管理策略，在考虑局部遮挡的飞行状态下可以实现太阳能电池/蓄电池之间的合理功率分配与控制。     

太阳能飞机循环飞行的高度剖面能量策略

为满足设定的太阳能飞机多日连续飞行条件，依据飞行过程中当前时刻的飞行高度、光伏输出功率、动力电池组余量等系统状态参数，研究如何分配动力电池组充放电和电推进系统输入等功率。所用策略立足于实时功率平衡，充分利用正午前后的光伏峰值功率用于飞机爬升及充电，在午后下滑过程中利用全部光伏输出，以最大化利用光伏资源；在光伏有效输出不足时则以一定的维持功率下滑，使能量的综合损失最小。方法能够提高以预定夜间飞行高度连续多日续航的成功率，提升飞行高度、纬度、季节范围或搭载能力，或者拓展这几种飞行条件的组合域，优化太阳能飞机的适用性。     

机载移动端场面引导软件设计与仿真研究

为了减轻飞行员在繁忙机场场面运行的工作负荷，提升场面运行安全与效率，设计了一种基于移 动电子设备运行的场面引导软件。其采用可扩展架构和模块化功能设计，通过无线通信网络与综合场面监视系 统交联，实现场面引导功能。仿真测试表明，机载移动端场面引导软件能够为飞机在场面滑行操作提供路径引 导信息和冲突告警提示，可提升运行效率和安全性，具有一定的使用价值。     

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前，目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时，随着脑科学研究的不断深入，人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻，利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)，提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法，包括：基于演算侧抑制的目标检测算法，基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明，将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域，有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

全模颤振风洞试验三索悬挂系统多体动力学分析

全模颤振风洞试验需要通过软支撑系统模拟飞行器的自由飞行状态并调整模型姿态达到配平状态。参考NASA双索悬挂方案，提出了一种两电机驱动的三索悬挂系统，利用后方两索的同向/反向联动实现模型俯仰和滚转姿态的调整，利用弹簧刚度以及钢绳张力设计实现支撑频率要求。基于柔性多体动力学方法，建立了包括飞行器刚体模型、柔性索、滑轮、弹簧、气动力模型、伺服电机控制在内的复杂系统动力学模型，其中，利用任意拉格朗日-欧拉（ALE）变长度索单元描述钢绳，利用不约束物质坐标的索结点约束描述钢绳与滑轮相互作用，利用索结点物质输运速度约束描述伺服电机绞盘，利用飞行力学的气动力模型描述吹风下的气动力。基于该模型，通过小扰动响应辨识研究了弹簧刚度、钢绳张力、连接点位置等因素对支撑频率的影响规律，并分析了系统姿态调整能力，俯仰调整范围达到-12.5°~12.5°，滚转调整范围达到-45°~45°。采用滑轮处电位计测量的钢绳相对位移作为反馈信号，基于设计的控制律利用多体动力学求解器与Simulink对风洞吹风下的姿态调整过程进行仿真，模型达到配平状态，获得了吹风下的索拉力和伺服电机功率，为系统设计提供基础。     

A survey of safety separation management and collision avoidance approaches of civil UAS operating in integration national airspace system

Recent years have witnessed a booming of the industry of civil Unmanned Aircraft System (UAS). As an emerging industry, the UAS industry has been attracting great attention from governments of all countries and the aviation industry. UAS are highly digitalized, informationized, and intelligent; therefore, their integration into the national airspace system has become an important trend in the development of civil aviation. However, the complexity of UAS operation poses great challenges to the traditional aviation regulatory system and technical means. How to prevent collisions between UASs and between UAS and manned aircraft to achieve safe and efficient operation in the integrated operating airspace has become a common challenge for industry and academia around the world. In recent years, the international community has carried out a great amount of work and experiments in the air traffic management of UAS and some of the key technologies. This paper attempts to make a review of the UAS separation management and key technologies in collision avoidance in the integrated airspace, mainly focusing on the current situation of UAS Traffic Management (UTM), safety separation standards, detection system, collision risk prediction, collision avoidance, safety risk assessment, etc., as well as an analysis of the bottlenecks that the current researches encountered and their development trends, so as to provide some insights and references for further research in this regard. Finally, this paper makes a further summary of some of the research highlights and challenges.     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。