基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题，在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上，提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络，保留捷径连接中的卷积神经网络结构，既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递，并融入注意力机制构建多层残差网络，注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息，有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析，结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系，剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%，比未融入注意力机制方法平均降低18.9%，有效提高了预测精度。     

内装式空射运载火箭重力出舱机箭耦合动力学分析

研究了以运输机为平台的内装式运载火箭空射过程载机和火箭的耦合动力学建模。建模针对两个阶段：第一阶段，火箭固定于载机机舱内，两者构成一个整体，按照普通刚体的力学方法处理；第二阶段，火箭解锁后，沿着舱内的发射筒向外滑行，载机和火箭形成两刚体相互作用的耦合系统，基于牛顿-欧拉法建立系统动力学模型。载机在空射火箭过程中，油门和升降舵满偏，在加速前飞的同时拉大姿态俯仰角，火箭在自身重力分量和惯性力的作用下，沿着机舱内的发射筒加速向外滑行，直至与载机分离。数值仿真分析了空射过程载机的重要力学参数的变化过程，验证了载机操控策略的可行性和安全性，可为未来中国空射运载火箭技术设计提供数据参考。     

电磁力作用下槽道流速度响应的放大机理

在电解质溶液中,电磁场产生的电磁力可以控制流体的运动,从而达到很好的减阻、增升、减振等效果。但由于所施加的电磁力较大,导致控制效率很低,因此以较小的电磁力诱导出大的流动响应成为提高流动控制效率的关键。以层流槽道流动作为研究对象,在槽道的下壁面施加沿展向余弦分布的展向电磁力,推导了线性条件下流向响应速度的解析解,并通过直接数值模拟对非线性条件下的响应进行了计算。结合解析解和数值解,揭示了流场中速度响应的放大机制,讨论了电磁力和流场参数对响应放大效果的影响。结果表明:当振幅较小时,速度响应处于线性范围内,其放大倍数与Re~2成正比,随着渗透深度的增大,先迅速增大后缓慢减小;随着展向波数Kz的增大单调减小。随着振幅的增大,放大倍数进入非线性范围,其值逐渐减小,但速度响应值先增大后减小。在振幅处于10~(-3)～10~(-2)量级时,速度响应可达到的最大值超过0.2,此时的放大倍数在102量级。因此,利用流场的放大效应,是实现高效流动控制的重要环节。     

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志，飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围，可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象，基于过失速机动飞行试验的数据，开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性，研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法；针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性，进一步构建深度神经网络，对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计，过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°，融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

航天器多通道近场无线能量传输系统设计

针对航天领域空间交会对接、航天器配电、在轨服务与维护等领域对无缆化的需求，提出了多通道近场无线能量传输系统，建立了多通道磁耦合近场无线能量传输系统数学模型，分析了影响系统传输效率的重要参数，并对关键参数对系统效率的影响进行了仿真分析。通过线圈高效耦合设计，实现了多通道近场无线能量传输系统的效率最优。所提系统解决了能量的无线传输，并实现多负载接收的问题。通过一台1 000 W多通道近场无线能量传输样机进行了实验研究，结果表明，所提多通道近场无线能量传输装置具有传输效率高的特点，解决了航天器无线能量传输的多负载问题。      

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

CFRP反射器型面主动控制和作动器位置优化

研究了运用压电陶瓷作动器对碳纤维增强复合材料（CFRP）格栅反射器的型面主动控制。首先，采用了一种具有独立电压自由度的梁单元，以及考虑高阶剪切变形的板单元，对主控格栅反射器进行有限元建模；运用能量变分哈密尔顿原理推导了主控格栅反射器的有限元控制方程，并给出了反射面型面残余均方根（RMS）误差最小的电压最优控制方法。然后，研究了在典型载荷下，反射面残余RMS误差最小的PZT作动器位置分布的优化配置问题；提出了一种将遗传算法和梯度投影方法相结合的改进优化方法，用来求出在限定作动器数量的条件下，作动器几何位置的优化配置，使控制后反射面的残余RMS误差最小；给出的数值算例验证了方法的正确性和有效性。最后，研制了格栅反射器型面主动控制的实验样机，针对反射器的初始制造误差进行了型面主动控制，验证了控制方法的可行性和有效性。