增材制造工艺规程的标准化工作探析

增材制造是依据三维模型数据将材料连接制作成物体的过程,通常是逐层累加的过程,其广泛应用于航空航天、国防军工、汽车制造、注塑模具等领域。通过分析企业在编制增材制造工艺规程中遇到的问题,总结实际工作中工艺标准化的规范性经验,从工艺文件编号的确定等方面提出解决方法和建议。     

基于数字孪生的智能脉动管控

为提升飞机总装脉动生产线智能化水平,开展了基于数字孪生的智能脉动管控研究。基于数字孪生五维模型理论构建了飞机总装脉动生产线数字孪生应用架构,从反应式计划调度、物流精准配送、智能作业指导、产线健康监视、资源迭代优化配置5个方面开展了技术研究,为复杂产品装配的智能制造应用提供参考。     

基于主被动一体隔振指向平台的柔性航天器高精高稳指向方法

面向天文卫星、遥感卫星越来越高的指向精度和稳定度需求,解决指向控制和振动抑制相互制约的矛盾,文章提出了采用同时具备振动隔离和指向调节能力的Stewart平台以实现柔性航天器高精高稳指向的方法。建立了整星柔性动力学模型,设计了主被动一体隔振指向控制器,并基于该模型对传递率进行仿真,验证了理论分析结果。通过数字仿真验证了主被动一体隔振指向平台的振动抑制性能和指向控制性能,结果表明:能同时满足振动隔离和指向调节需求,可为具有高精度指向航天器的发展提供参考。     

火星车低气压无风热环境模拟试验技术

为模拟火星车工作时所处大温差、低气压环境,文章以自主研制的调温热沉系统和压力控制系统为依托,实现试验容器热沉系统温度在-135~27℃间任意快速调节,均匀性优于±5℃;试验容器内气体压力控制值与目标压力值之差在±10 Pa之内。在国内首次完成无风环境下的火星车温控模拟舱验证试验,为火星车热分析模型修正以及后续火星车有风热环境试验提供了参考。     

航天特因环境影响及有关选拔训练项目和模拟方法

航天员在航天活动中不可避免将遇到特殊而复杂的航天环境因素作用,其对人体会产生特殊影响,常人很难耐受和适应。而在地面模拟航天特殊因素环境并通过试验来选拔和训练航天员,是提高航天员对这些环境的适应和耐受能力的有效方法。文章简要介绍了航天特因环境及其对人体的影响,航天特因环境选拔训练项目以及载人航天环境模拟方法。     

基于合成射流的旋翼翼型动态失速控制研究

针对直升机旋翼工作环境下来流速度和迎角(Angle of attack,AoA)耦合引起的动态失速问题,建立了基于合成射流的旋翼动态失速控制的数值模拟方法。采用运动嵌套网格方法,通过对翼型的平移和旋转实现变来流速度-变迎角的耦合。以积分形式的雷诺平均N-S方程为主控方程,空间离散使用Roe格式,时间离散为隐式LU-SGS方法,以OA209翼型为研究对象,在翼型上表面放置合成射流激振器,开展了射流位置、动量系数、无量纲频率以及偏角等参数对轻度失速、深度失速下翼型动态失速控制的研究。研究发现,轻度失速下,射流位置靠近气流分离点时(20%c附近,c为翼型弦长),对逆压梯度引起的轻度失速控制效果最佳。深度失速下气流分离点虽在5%c之前,但射流位于前缘分离泡后端(10%c附近)时控制效果较好。大迎角需要较大的动量系数才能有效控制。射流频率对涡结构的尺寸和数量会产生一定影响,能改变气动特性波动幅度。较小的射流偏角对轻度失速的控制更有效,而深度失速则需要较大的偏角。     

基于Elman神经网络的战斗机空战轨迹预测

轨迹预测是空战态势感知中的关键问题。针对传统轨迹预测方法模型简化程度大、预测精度偏低的问题,提出了基于Elman神经网络的战斗机空战轨迹预测方法。首先,以一对一空战为背景,建立了基于Elman神经网络的目标机空战轨迹预测模型;其次,在利用空战训练测量仪(ACMI)中记录的空战数据基础上,选取了一对一空战轨迹,并构建了训练样本和测试样本;然后,通过仿真分析了不同算法进行轨迹预测的精度。结果表明,与传统粒子滤波算法相比,Elman网络模型预测误差更小、预测效果更好,可以更加准确地进行目标机空战轨迹的预测。     

飞机电动滑行系统驱动特性及节能减排性能分析

针对某中程飞机设计了基于主起落架机轮驱动的飞机电动滑行系统（AETS），并对其进行了仿真分析。利用MATLAB/Simulink对AETS进行了建模，分别构建了驱动电机模型、机械系统模型和排放性能评估模型；在此基础上进行了驱动能力、稳定性及节能减排性能的仿真。结果表明:所设计系统驱动能力良好，稳定性优异，节能减排效果明显。利用所设计系统驱动目标飞机在地面上滑行最大速度可达4.91 m/s，基本满足滑行要求；当外在负载波动时，其滑行速度能够平稳调节；在相同条件下，当滑行距离为1 500 m时，利用AETS代替主发动机驱动飞机滑行可节省燃油75%以上，减排CO、HC、NO_X等有害气体67%以上。      

基于IMU/FADS/无线电的火星上升器组合导航方案

以火星采样返回任务中火星表面上升为背景，研究了基于惯性测量单元（Inertial Measurement Unit, IMU）、嵌入式大气数据传感系统（Flush Air Data Sensing System, FADS）和无线电信标的组合导航方法。首先，在传统的IMU导航框架中加入由无线电测量获得的相对距离、速度信息，以及由FADS获取的动压、温度数据，建立了基于IMU、无线电和FADS的导航观测模型；然后，基于无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）技术对测量信息进行了融合，并压制了过程噪声和测量噪声，从而对上升器的状态进行了联合估计；最后，在数值仿真中，将UKF与自适应无迹卡尔曼滤波（Adaptive Unscented Kalman Filter, AUKF）技术进行了对比，在比较不同滤波器性能的同时，验证了组合导航方法的有效性。