基于强化学习的在轨目标逼近

从强化学习的角度,对在轨目标逼近问题进行研究,设计了一种整合制导与控制的端到端的算法.首先对在轨目标逼近问题进行数学建模;然后对强化学习算法原理进行简介,根据问题特点分析不同强化学习框架的优劣,确定以DDPG作为算法框架,并设计了基于强化学习的在轨目标逼近算法;最后通过仿真验证,分析了基于强化学习逼近算法的优劣性.     

燃烧室头部激励的等离子体强化燃烧特性实验研究

等离子体助燃是一种新型的强化燃烧技术，近年来受到国内外学者的广泛关注。本文开创性地研制了基于旋转滑动弧等离子体的强化燃烧头部，建立了某型航空发动机三头部燃烧室实验件的等离子体助燃实验平台，验证了该等离子体强化燃烧技术应用于型号发动机燃烧室的可行性。实验研究等离子体助燃在不同余气系数和不同输入电压条件下对平均出口温度、燃烧效率、温度分布系数以及熄火边界的影响。实验结果表明，与正常燃烧相比，施加等离子体助燃后的燃烧效率有明显的提高，在输入电压为U0=240V，余气系数为 α=0.8时，等离子体助燃的燃烧效率提高3.24%。实施等离子体助燃后，燃烧室出口温度分布场分布得到明显的改善，在富油工况α=0.8，出口温度分布系数减少39.8%。等离子体助燃输入电压越高熄火边界扩展程度越明显，相比于正常工况条件下，等离子体助燃U0=240V的熄火边界扩宽了7.34%。     

基于DDQN的运载火箭姿态控制器参数设计

探索了利用深度强化学习算法训练智能体,以代替人类工程师进行火箭姿态控制器参数的离线设计方案。建立了多特征秒的火箭频域分析模型,选定了设计参数。选择深度强化学习算法中的双深度Q学习(Double Deep Q Network,DDQN)算法,通过记忆回放和时间差分迭代的方式让智能体在与环境交互过程中不断学习。设计了对应的马尔科夫决策过程模型,进行了智能体的训练和前向测试。结果说明该方法对于运载火箭姿控设计具有一定参考价值。     

航空航天制造机器人高精度作业装备与技术综述

新一代航空航天产品的研制与批产对制造精度与加工质量提出了更高的新要求。以机器人为核心的智能制造技术与装备是解决该难题的有效途径。然而,工业机器人较低的定位精度与弱刚性结构属性严重制约了其在航空航天部件高精度加工作业中的推广应用。本文在阐述国内外机器人装备在航空航天制造业的应用现状的基础上,重点介绍了机器人作业刚度强化策略与定位误差精确补偿方法的研究现状,并分析了现有高精度控制方法存在的问题及技术难点。最后探讨了机器人作业装备在航空航天制造领域的技术发展趋势,为面向航空航天产品的机器人高精度制造技术的研究提供参考与借鉴。     

一种利用水下激光冲击处理涡轮叶片残余应力的方法

为提高涡轮叶片疲劳寿命,探索了一种利用水下激光冲击强化方法处理涡轮叶片残余应力的技术。利用波长532 nm、脉宽10 ns、能量1.2～1.5 J、光斑直径1.0 mm的YAG激光器,对涡轮叶片榫齿部位进行了激光冲击强化处理。结果表明,水下激光冲击强化方法能有效消除、调整机械加工残余应力。当激光功率密度大于2.5 GW/cm~2且小于7.5 GW/cm~2时,随着功率密度的增加,表面残余应力也相应增加;当功率密度大于10.0 GW/cm~2后,表面残余压应力随功率密度的增加而明显降低;功率密度等于7.5G W/cm~2时,表面残余应力为-419.5 MPa,为最佳。