无人机自主编队制导律设计

自主编队是无人机集群作战的关键技术.提出了一种基于视线的三维无人机双机与多机自主编队方法.制导律采用横纵分离的经典PD控制方式进行设计,建立了加入制导律的双机、多机的质点相对运动学模型,通过求解该模型在平衡点处的雅克比矩阵的特征根,来判断制导律的稳定性.仿真结果表明:设计的制导律能有效导引无人机构成编队,并保持编队飞行.     

干滑动摩擦下SiC/Al复合材料摩擦磨损性能

采用摩擦磨损试验机研究不同滑动距离下的SiC颗粒增强铝基复合材料( SiC体积含量为9%)的摩擦磨损性能。在载荷45 N(5 MPa)、转速200 r/min、转动距离分别为5000 r、10000 r以及20000 r条件下,进行连续干滑动摩擦实验。结果表明：在长程连续干滑动下,其摩擦系数变化可分为磨合区、缓慢上升区、加速上升区3个阶段;随着摩擦距离的增加,基体表面的温度急剧升高,进而发生黏着磨损,产生塑性流变区,多种摩擦方式并存使得该条件下摩擦系数与磨损量均增加。     

树脂交联结构特征对复合材料纵向压缩性能的影响

通过选择不同官能度的环氧树脂,调节树脂单体配比,获得了不同固化交联结构的环氧树脂基体,并与国产T800级碳纤维复合制备成碳纤维复合材料;研究不同交联结构的环氧树脂基体对其 T800级碳纤维复合材料纵向压缩性能的影响。研究结果表明,随着三官能团树脂含量升高,树脂基体的交联密度增大,树脂基体模量增大,其对应碳纤维复合材料单向层合板泊松比降低;碳纤维复合材料的纵向压缩强度随着树脂基体交联密度的增大而增大;树脂基体交联密度对单向复合材料层合板纵向压缩模量的影响不明显。     

连续纤维热塑性复合材料热成型仿真研究北大核心CSCD

连续纤维热塑性复合材料(CFRTP)拥有优异的力学性能、抗疲劳性和设计灵活性,在航空航天、汽车、能源和海洋工程等军民领域具有广泛应用。为了满足大规模高效低成本制造的需求,可在CFRTP产品开发阶段使用仿真模拟手段代替昂贵的“试错”实验。本文详细概述了CFRTP热成型模拟仿真的各类仿真方法研究进展,总结了各类方法的优势及其局限性。最后展望了CFRTP热成型模拟仿真的国内未来研究重点及发展趋势。     

C/C复合材料致密化制备技术发展现状与前景

综述了C／C复合材料致密化制备技术，分析比较了化学气相渗透工艺、液相浸渍工艺及化学液－气相沉积工艺的优缺点。认为化学气相沉积工艺在过去一些年中发展很快，但它的工艺周期长；液相浸渍工艺繁杂，其浸渍炭化和石墨化工序需反复多次（通常4－6次），因此其效率也比较低；而液－气相沉积工艺周期短、效率高，很有发展潜力，当前急需开展该沉积技术原理的研究及改进其实验设施。     

碳/碳复合材料的高温持久性能测试及分析

为了研究碳/碳复合材料作为高温结构材料的高温持久性能,用化学气相沉积(CVD)法制备了T300碳纤维增强热解碳的单向碳/碳复合材料,并用特殊设计的设备测定了该材料在2000℃,2100℃高温下的断裂寿命,结果高于室温下的断裂寿命。这种测试方法可能对于碳/碳复合材料正式用于高温结构具有重要意义。     

卫星姿态变结构控制病态时的一种控制方法

为解决用反馈线性化方法实现卫星姿态滑模变结构控制(VSC)中病态时确定逆矩阵方法的参数导致的控制精度与控制能量间的矛盾,提出将广义逆矩阵用于求解控制律,并给出了广义逆矩阵的求解方法。计算和比较结果显示,该法不仅控制精度高,而且能大幅节约控制能量。     

两传感器最优信息融合Kalman滤波器及其在跟踪系统中的应用

针对两传感器信息融合，提出了一种在标量加权下的最优信息融合Kalman滤波器。该信息融合滤波器考虑了局部滤波误差的相关性，避免了局部滤波误差方差阵的逆短阵的计算，也避免了加权短阵的计算，只要求计算加权系数，便于实时应用。一个跟踪系统的仿真例子验证了其有效性。     

高温热处理与C/C复合材料性能关系研究

采用整体炭毡为增强坯体,经过化学气相渗透(CVI)及树脂浸渍/炭化(PIC)工艺制备成整体毡C/C复合材料样品,对样品连续进行了3次2 500℃以上的高温热处理(HTT)。材料性能测试结果表明,3次HTT后材料z向抗拉强度由16.7MPa下降到8.87MPa,抗压强度由129.0MPa下降到72.7MPa,抗弯强度由35.7MPa下降到17.6MPa,抗剪强度由34.4MPa下降到18.7MPa;xy向室温(RT)~1 000℃的平均线膨胀系数由1.55×10-6K-1降低到1.13×10-6K-1;800℃的热导率由106.91 W/(m.K)降低到61.27 W/(m.K),比定压热容由2.56 kJ/(kg.K)下降到1.93 kJ/(kg.K);z向变化趋势基本相同。     

进化神经网络在复合材料格栅结构设计中的应用

根据Kolmogorov多层神经网络映射存在定理,利用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替实际结构优化过程中存在的大量有限元计算,从而提高优化效率。以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构的优化问题进行了分析研究。算例表明,在相同(有限元)样本数据的情况下,进化神经网络通过自适应调节网络结构和权值,可获得比BP神经网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力。该方法可为解决大型复合材料结构优化设计提供一条高效途径。