一种地空3D-Massive MIMO信道模型

为了研究地空3D-Massive MIMO系统信道特性,提出一种基于三维单跳同心圆环散射体的地空3D-Massive MIMO信道模型。相比传统地空3D MIMO信道模型有两方面改进,首先是建立了基于单跳圆环散射体3D几何精确位置关系的球面波天线阵元相位偏移模型,其次采用生灭过程对Massive MIMO阵列上的非平稳特性进行建模。推导了该模型的信道统计特征函数,通过对特征函数理论推导值与蒙特卡洛统计值进行仿真对比,验证了理论推导正确性。此外,对所提信道模型与基于平面波的传统地空3D MIMO信道模型的空间相关性进行了分析及仿真对比,结果表明:在远场环境下,两者基本一致;在近场环境下,传统平面波模型不再适用,两者存在差异。最后,对若干组表征信道特征的仿真结果与公开文献中地空信道实际测试数据进行对比分析。表明本模型作为普遍适用性模型,可以根据信道的测试条件、测试环境和测试结果来优化参数配置以趋近于实际信道,以对特定信道进行精确建模。     

一种基于动模态分解的翼型流动转捩预测新方法

考虑自由转捩的定常/非定常流动Navier-Stokes方程数值求解,对于翼型流动细节的精确模拟和气动力的精确预测均具有十分重要的意义。采用动模态分解(DMD)方法进行流动稳定性分析,再结合e N方法,提出了一套适用于翼型绕流的转捩预测新方法,称为DMD/e N方法。相比于传统的线性稳定性分析方法,DMD方法不需要求解附面层方程和线性稳定性方程,也没有引入平行流假设,具有更好的理论适用性和算法鲁棒性。开展了NLF0416、S809和SD7003等翼型的转捩预测数值验证研究,通过与实验结果以及与传统的基于线性稳定性分析的e N方法的比较,验证了本文所发展的转捩预测新方法在预测翼型的定常流动和非定常流动转捩方面的正确性,也表明了该方法具有解决含层流分离泡的翼型绕流转捩预测的能力。     

基于转子动力学特性分析的局部共振诊断研究

建立了支承局部共振动力学模型,给出了利用振动数据进行局部共振频率预测的方法。进行了转子动力学试验,试验转子含有2个盘和2个支承并固定到柔性摆架上,试验中出现单个支承外传力超限,但盘的振动位移幅值较小,且有上升趋势的现象,符合支承局部共振的特征。利用局部共振频率预测方法对振动数据进行处理,得到了理论预测的局部共振频率。进行了模态试验,得出的局部共振频率与理论预测吻合,同时也验证了局部共振诊断。结合模态振型对摆架进行了改进,改进后,消除了该处局部共振。     

均匀金属微滴打印大高径比金属针肋及其形貌预测

散热器是航天器热控系统的核心部件,采用金属微针肋阵列结构的散热器具有优良性能,能够极大提升散热效率。但微小金属针肋结构有大长径比、弱刚度的特点,切削或铸造等传统成形方法存在切削受力变形、难以填充型腔或脱模等不利因素,使得微针肋阵列高径比受到制约。本文提出均匀金属微滴3D打印直接成形大高径比金属微针肋方法,研究了基板温度、液滴沉积温度与液滴最终形貌的关系,建立了沉积液滴形貌以及微针肋轮廓预测模型,实现了针肋形貌的预测。在相应参数下以锡铅合金为材料进行了微滴打印试验,打印出直径为394μm、高径比超过100的金属微针肋,为将来航天器用高效微针肋散热器的3D打印新途径奠定了基础。     

利用BP神经网络对卫星无热敏设备温度的估测

卫星上测温资源有限，只有部分设备有测温点，难以准确获得其他无测温点设备的温度。基于反向传播（BP）神经网络对复杂非线性系统优秀的拟合能力，建立了估测卫星上无测温点设备温度的神经网络，以在轨有测温点设备温度为输入层，以在轨无测温点设备为输出层，并使用卫星热试验获得的星上温度遥测数据和在轨无测温点设备的热电偶温度数据进行训练和测试。测试结果表明，所建立的神经网络估测精度在1℃以内，可以用来精确估测卫星无测温点设备的温度。针对学习样本对估测误差之间关系进行了研究，计算表明，学习样本的多样性和大数据量能够显著减小估测误差。     

一种在轨卫星控制分系统风险等级预测方法

使用2009至2020年某卫星控制分系统质量案例数据，提出一种基于BP神经网络的在轨卫星控制分系统技术风险等级预测模型。挖掘历史相关数据，建立在轨卫星控制分系统风险评价体系。排除风险源中的冗余信息，将重要信息数据离散化后，以BP神经网络进行训练，最终得到在轨卫星控制分系统风险等级预测模型。通过试验验证该模型可准确有效预测在轨卫星控制分系统风险等级，为卫星在轨风险控制提供支持。     

重力梯度力矩作用下近地卫星自旋运动规律分析

为研究近地卫星自旋运动规律，建立了近地卫星在受摄动影响的轨道上运行并受重力梯度力矩作用下的姿态运动模型，推导了自旋角速率满足一定条件下自旋运动的进动角、章动角、自旋角的解析解，对重力梯度作用下的自旋姿态运动规律进行了仿真分析，并用仿真计算结果验证了解析解的正确性。在轨道面缓慢进动情况下，当卫星绕最大主惯量轴自旋时，给出了自旋角速率取值范围表达式，在该取值范围内卫星自旋运动能够跟随轨道面一起进动，自旋轴以恒定的平均角速率进动，章动角在小范围内波动。建立的自旋姿态运动模型和分析结论可用于近地卫星姿态失控后的姿态确定和预测、在轨姿态设计及在轨备份等。     

Klobuchar电离层模型误差分析及预测

电离层延迟误差是全球导航卫星系统（global navigation satellite system，GNSS）中的重要误差源之一。目前在电离层延迟改正模型中，应用最广泛的是Klobuchar参数模型，但是该模型的改正率仅能达到60%左右，无法满足日益增长的精度需求。将国际GNSS监测评估系统（international GNSS monitoring & assessment system，iGMAS）发布的高精度电离层格网数据作为对照，对Klobuchar电离层模型误差进行计算和分析，结果发现在中纬度区域误差存在明显的周期性特征。为进一步提高Klobuchar电离层模型在中纬度区域的改正精度，建立了基于粒子群优化反向传播（back propagation，BP）神经网络的Klobuchar电离层误差预测模型,并以2019年10月的采样数据为例进行误差预测。结果表明，用该模型对中纬度区域电离层延迟提供误差补偿，可将精度提高到90%左右。     

基于定子电流的无刷直流电机轴承故障诊断

为了在无刷直流电机发生轴承故障早期检测出轴承故障特征,本文就无刷直流电机轴承故障信息的提取提出了一种新的方法。该方法选择电机的母线电流和三相电流最大值作为轴承故障信息的提取对象,避免了相电流由于谐波含量过大及不连续带来的诊断效果不佳的后果。同时,本文选择小波包算法作为轴承故障信号提取的方法,能够更好地对轴承故障信息进行辨识。实验结果证明,通过对母线电流和三相电流最大值进行小波包分解能够很好地进行无刷直流电机轴承故障信息的提取。     

基于比例因子的离心泵圆弧叶片造型研究

针对中低比转速离心泵,提出了能够统一各种圆弧叶片造型方法的比例因子法,推导了叶型参数的计算公式,分析了比例因子对叶片安放角、叶片长度等的影响,并采用数值模拟方法对不同比例因子下的泵内流场进行了性能预测.结果表明,不同比例因子下的叶型参数、流动参数及性能参数变化范围很大.比例因子较小时,节流损失较大,泵扬程较低;比例因子较大时,脱流损失较大,泵效率较低,存在较优的比例因子区间[0.15,0.35],使叶片安放角平滑变化,泵的综合性能较优,对应的曲率半径比为1.4～1.9.采用Pfleiderer方法及本文的角度平均法获得的叶片安放角变化较为平稳,可用于离心泵的初步设计.