翼身组合体的变可信度优化设计

基于信赖域思想,发展了一种变可信度优化设计方法组织和管理不同可信度模型,有效利用低可信度模型建立近似模型,进行优化设计,高可信度模型仅修正优化近似模型,使最终优化结果收敛到高可信度模型上.采用全位势边界层有粘无粘迭代方法作为低可信度模型,多重网格Navier-Stokes方程方法作为高可信度模型,对翼身组合体进行优化设计,优化结果表明:发展的变可信度优化方法优化效率高,且能保证优化精度,具有实际的工程应用价值.     

基于数据驱动的变循环发动机多变量自适应控制算法研究

本文针对变循环发动机包线范围大,自适应控制需求高的问题,在增广线性二次型调节器(ALQR)基础上,提出一种基于数据驱动的自适应ALQR(DA-ALQR)控制算法。构建了多变量系统自适应控制准则函数,以梯度下降法对控制器参数进行调整,借助基于数据驱动的动态线性化建模方法,递推进行输出对输入梯度的近似计算,实现了对ALQR控制参数的自适应调整。仿真结果表明,所设计的DA-ALQR控制器参数随发动机状态变化得到了有效调整,相较于ALQR控制算法,闭环系统动态性能得到了大幅度提升,推力在单外涵模式表现出较快的响应速度,在双外涵模式表现出更小的超调,转速同样表现出了超调减小和响应速度加快特性,验证了所提出方法的有效性。     

空间风化对C型小行星的光谱影响研究概述

C型小行星主要由硅酸盐矿物和含碳有机质组成，保存了太阳系形成初期的原始物质，是认识太阳系形成初期的重要物质，对研究水和生命起源与演化具有重要科学意义。目前对小行星物质组成的认识主要基于光谱特征分析，但长期的空间风化作用会改变小行星表面物质的光谱特征，所以认识小行星的物质组成需要准确厘清空间风化对光谱的影响。随着中国小行星探测工程的推进，迫切需要深入认识C型小行星的光谱特征及对空间风化的响应规律。为此，分析了C型小行星的反射率、水和有机质吸收等光谱特征以及空间风化的影响，提出研究存在的主要问题，进而指出了该研究方向的未来发展趋势和研究重点。     

基于相似变换的涡扇发动机智能动态推力估计方法

智能推力估计面临飞行包线大、工作状态多变带来的数据采集和处理问题，获得的训练数据难以覆盖整个飞行包线的各种过渡工作状态，为此本文提出一种基于相似变换的推力估计数据处理方法。通过机理分析选择推力估计器输入，以相似变换对推力估计的输入和输出数据进行处理，并设计了基于输入延迟的深层动态神经网络来实现动态推力估计。非训练数据区域的动态仿真结果表明，相似变换后，深层动态神经网络的最大推力估计误差降低了62.20%，平均误差降低了43.50%；未进行相似变换时，相比深层静态神经网络，深层动态神经网络的最大推力估计误差降低了43.42%，平均误差降低了2.35%，仿真结果表明了本文所提出的数据处理方法和动态推力估计结构有效性。