直缝式等离子体合成射流激励器特性的实验研究

为了研究一种新型的直缝式等离子体合成射流激励器,采用高速纹影技术和电参数测量的方法,对激励器的瞬态流场特性和放电特性进行了研究。实验结果表明:在相同出口面积的情况下,直缝式等离子体合成射流激励器的初始射流速度是直孔式激励器的1.4倍。直缝式激励器速度衰减更快,喷气时间更短,和外部气流的动量交换更加迅速。实验中首次对直缝激励器的三维流场进行描述及分析,发现其前驱激波及射流形态具有更好的平面度,存在较大的均匀区。直缝式等离子体合成射流激励器在提高工作频率、扩大流动控制区间等方面具有一定优势。     

高超声速飞行器时间协同再入制导

从饱和打击任务需求出发,针对多高超声速飞行器时间协同再入制导问题进行研究,提出时间可控再入制导律和协同再入制导架构,在改善现有制导律实时性、在线约束管理等性能的基础上,重点解决再入飞行时间不可知、不可控问题,最终实现时间协同再入飞行。协同再入制导结构分为两层,其中底层提出了基于神经网络的时间可控再入制导律,以实现再入飞行时间的可知性与可控性为目标;上层根据不同再入阶段特点设计相应的协调函数,生成时间协调信息。该结构适用于集中式或分布式的通讯结构,同时上层协调策略可以根据任务需要进行有针对性的设计与拓展。最后,通过仿真验证了时间可控再入制导律对时间的可控性和协同再入制导结构的有效性。     

环路热管地面实验平台的热设计

文章旨在建立环路热管的地面实验平台,模拟环路热管在太空轨道运行的热环境。首先建立了地面实验舱的物理模型,对其如何实现在地面模拟太空中该环路热管的热环境进行了热分析计算,其次确定了满足环路热管轨道运行最冷工况和最热工况下的实验舱的壁面温度,最后对实现该轨道环境所需要的壁面绝热材料、制冷剂、制冷设备进行了选择,初步完成了实验平台的热设计。计算结果表明,在同时考虑舱内对流和辐射换热的条件下,要实现空间热边界条件,实验舱内舱的壁温要保证在-62.1~-10.9℃之间变化。     

针对SF6分解气的多参数综合监测平台设计

设计了SF6分解气多参数综合监测平台,选择多频正弦调制方法研发了基于FPGA的多通道锁相放大电路,并对多通道锁相放大原理进行了理论推导,提出一种多频调制信号的频率分配原则.搭建针对多组分气体的多参数综合监测平台,给出温度、压强、微水、SF6纯度等传感器的集成方案.实验结果表明,本系统平台能够从较低浓度的H2S、HF、CO混合气体中正确解调出二次谐波信号,不同气体的二次谐波之间干扰性较小,对弱吸收的CO气体信号提高2个数量级,实现了多组分微量气体的同时监测.     

AMS-02航天探测器热控制系统静力分析与实验研究

基于阿尔法磁谱仪(AMS-02)发射、着陆和在轨运行三种工况,用有限元方法对AMS-02热控制系统进行了静力学分析.考虑了发射和着陆极限工况下运载工具与AMS-02的载荷耦合,AMS-02热控制系统的设计载荷系数用沿AMS-02坐标系三个坐标轴方向的重力加速度和角加速度等效表示.计算得到了AMS-02热控制系统各组件的位移和应力.数值分析结果与实际测试结果进行了比对,吻合较好,验证了该静力分析方法的有效性,为最终优化设计提供了依据.     

放置倾角对轴向槽道热管传热特性影响的实验研究

对常温梯形轴向槽道热管在不同放置倾角下的传热特性进行了实验研究，着重分析了热管的放置倾角对轴向温度分布、最大轴向温差、总热阻、当量换热系数、最大传热量的影响，旨在为航空热管的地面性能测试提供参考。实验结果表明：热源在下垂直放置热管的蒸发段和冷凝段的当量换热系数分别是水平放置热管的1．5倍和2．5倍。热源在上倾斜放置的热管，水平放置的热管、热源在下倾斜放置的热管的平均总热阻成一个数量级递减，蒸发段的最大输入热流量依次递增一个数量级。     

毛细芯蒸发器启动和运行特性

通过对毛细芯蒸发器(相当于环路热管在没有连接蒸气管路的情况)进行试验研究,巧妙地避开了工质循环和冷凝器等带来的影响,专注于研究毛细芯孔隙率和热源功率对蒸发器启动和运行特性的影响。结果表明:在某些条件下,毛细芯蒸发器启动时温度会出现剧烈的波动;毛细芯孔隙率越大,产生温度波动所对应的热源功率越小;毛细芯相同时,热源功率越大,越容易出现温度波动,并且温度波动的程度越剧烈。温度波动的原因是毛细芯孔隙率与热源功率等外部参数不匹配。     

放电电阻对等离子合成射流激励器特性的影响

设计了一种射流出口为竖直圆孔的等离子体合成射流激励器(PSJA),旨在研究在不同放电电阻时激励器的特性。实验中通过电参数测量、高速纹影观察获得了放电电阻为300、200、100 Ω的激励器放电特性及瞬态流场特性。结果表明:放电过程由于限流电阻的存在,可分为两个阶段,即急剧放电阶段和缓慢放电阶段。这一模式在满足较高初始能量注入的同时可以持续为激励器提供能量,有效提高了稳定性。同时,观察到较小的放电电阻,可以获得较大的射流速度,流动控制能力更强。但减小放电电阻,会导致放电电流增大,射流速度不稳定,工作稳定性变差。在实际应用中,需要综合考虑并确定最终的电阻值,确保两个放电阶段能量的合理分配。      

地球同步轨道目标物深度学习检测方法

针对欧空局SpotGEO竞赛中地球同步轨道目标物的检测问题,提出面向低精度CCD空间图像的深度学习检测方法。在图像预处理环节,分别采用高斯过程回归和模板匹配实现前景/背景分割和多帧图像配准。根据地球同步轨道物体的运动特征,采用拓扑扫描提取候选目标物。在此基础上,提出一套基于深度学习的目标物筛选方法。该方法利用卷积神经网络,依次对拓扑扫描前后候选目标物进行筛选,显著减少噪声点数量,提高检测效率。仿真结果表明,该方法达到98%的目标检测准确率,适用于存在光污染、云层遮挡等干扰的复杂环境。     

基于在线约束限制的飞行器预测校正制导

针对传统预测校正算法在再入过程中弹道性能与约束无法保障等问题,提出了一种基于倾侧角参数化的离线弹道优化与在线预测校正相结合的再入制导方法。基于平衡滑翔条件对过程约束进行分析,并证明了倾侧角剖面对射程的单调性。离线部分通过控制量参数化(CVP)方法构建控制模型,并使用序列二次规划(SQP)方法对弹道进行优化,从而大幅度提高弹道性能。在线部分利用Gauss-Newton法实时对弹道进行迭代求解,得出满足终端约束的倾侧角剖面,引导飞行器平稳、精确地飞向末端能量段并满足射程约束,Gauss-Newton法求解弹道具有收敛速度快、精度高的特点。针对高升阻比飞行器导致平衡滑翔条件难以成立以及飞行过程中的强干扰使约束超出的问题,提出了一种约束限制方法,对再入时的过程约束进行了有效的保障。仿真结果表明,本文方法对投放偏差、飞行器参数与大气模型等不确定因素具有良好的鲁棒性,对弹道性能的保障具有工程应用价值。