“会学习”运载火箭的制导控制技术

“会学习”运载火箭具备“边飞边学”和“终身学习”的特征。对于“会学习”运载火箭制导控制技术具备的5个能力需求,即飞行状态在线辨识与感知、制导控制在线重构、经验知识自学习、“终身学习”和箭上强计算能力等进行了分析,研究了支撑“边飞边学”的在线辨识与控制重构、轨迹在线规划、目标在线变更等技术和支撑“越飞越聪明”的数据挖掘、自我学习、持续优化和决策评估等技术。最后,对“会学习”运载火箭的智能控制技术进行思考与展望。     

空间绳网捕获性能及误差影响分析

针对空间绳网的抓捕过程,确定了抓捕成功的评价标准,研究了多种非理想因素对绳网抓捕过程的影响。使用弹簧质点法建立了绳网的动力学模型,并建立了计入摩擦力的绳网碰撞动力学模型。以绳网边长为度量确定了抓捕目标的理论极限包络。提出了理想工况和非理想工况下界定绳网抓捕成功的判据,并重点研究了发射速度误差、发射同步性和抽出阻力差异对绳网抓捕性能的影响。结果表明:以展开率80%作为抓捕成功的界定标准过于严格,空间绳网具有较高的抓捕容错能力。     

一种再入类弹道模型的目标跟踪算法研究

针对当前机动目标跟踪算法中跟踪模型与再入目标实际运动差别较大,影响跟踪精度的问题,根据弹道导弹再入段的特点,分析目标运动状态,推导出一种基于再入类弹道目标模型的目标跟踪算法,并与基于CA模型的目标跟踪算法做了性能比较,结果表明,该算法具有可行性,可以提高对目标的跟踪精度。     

卫星通信系统邻星干扰分析方法研究

针对多星组网频率复用卫星通信系统的邻星干扰问题,对一种卫星通信系统邻星干扰分析方法进行了研究。首先计算地面站能否同时接收到邻星信号,若无,则不存在邻星干扰,若有,则需分析干扰的影响。其次计算邻星是否在接收天线主波束范围内,若不是,可认为两星的极化方式对接收系统无影响;若是,考虑双星完全重叠的极限情况,分析最严重的邻星干扰,并给出了综合考虑天线、降雨、倾角、冰晶等因素导致的去极化效应的信噪比计算模型。该方法已成功用于我国某卫星星座通信系统设计并通过了在轨测试,误码率满足系统设计要求。研究可为我国其他多星组网频率复用卫星通信系统的研究和设计提供参考。     

三维等离子体MHD气动热环境数值模拟

电磁流动控制技术是一个多学科交叉融合的重要研究方向,在高超声速飞行器气动特性优化、气动热环境减缓、边界层转捩和等离子体分布等流动控制方面显示出广阔的应用前景。考虑高超声速飞行器绕流流场中发生的离解、复合、电离和置换等化学反应,气体分子振动能激发以及化学非平衡效应,耦合电磁场作用并基于低磁雷诺数假设,通过数值模拟求解三维非平衡Navier-Stokes流场控制方程和Maxwell电磁场控制方程,建立磁场与三维等离子体流场耦合数值模拟方法及程序,采用典型算例进行考核。在此基础上,开展不同条件下磁场对再入三维等离子体流场以及气动热环境影响分析。研究表明:建立的高超声速飞行器的等离子体流场与磁场耦合计算方法及程序,其数值模拟结果与文献符合,外加磁场使飞行器头部弓形激波外推,磁场强度越强,激波面外推距离越大;不同磁场强度环境下,流场中温度峰值大小略有变化,变化幅度较小;磁场对绝大部分区域的热流有减缓作用,作用的大小与飞行高度、马赫数以及磁场的配置紧密相关;当前的计算条件下,飞行的高度越高,磁场的作用越明显。     

火星探测器表面材料催化特性数值模拟研究

针对火星探测器高超声速进入过程中的表面材料催化作用及其对气动热环境影响这一问题,建立了变壁面温度的火星大气表面材料催化作用模型,并基于火星大气物理化学模型和求解三维热化学非平衡N-S方程的数值方法,对典型火星探测器防热大底进行了数值模拟,获得了不同催化特性下的高超声速非平衡流场和气动热数据,分析了表面材料催化特性对气动热环境影响的规律性。研究结果表明：表面催化特性对壁面附近组分分布影响很大,催化反应进程主要受O原子浓度限制;有限催化热流随催化效率增大而增大,完全催化峰值热流比催化效率为1的有限催化峰值热流高25%~64%;表面温度随催化特性的变化规律与热流变化规律类似。有限催化模型能根据表面材料的催化特性精细化预测表面热流和温度,为防热设计提供更精确合理的参考标准。     

红外隐身涂料的研究进展

介绍了红外隐身材料国内外研究进展情况,包括构成红外隐身材料的填料、树脂及其红外性能的各种影响因素,最后还介绍了与雷达隐身材料的兼容性问题。     

纤维织物增强树脂基复合材料的重载摩擦性能

采用高强纤维与聚四氟乙烯纤维混编织物增强树脂制成自润滑复合材料,在重载摩擦工况下进行了摩擦试验,研究了不同的高强纤维、基体树脂对表面温度、应力、摩擦因数及压缩强度的影响,并对自润滑复合材料的“PTFE转移润滑膜”的减摩机理进行了分析.结果表明,重载条件下织物A/改性酚醛树脂综合性能优异,摩擦过程中摩擦表面形成“PTFE转移润滑膜”,摩擦因数达到0.018.     

基于正交试验设计的进化算法初始种群生成法

针对进化算法求解多元优化问题时搜索空间较大、易陷入局部最优解等问题,提出了基于正交试验设计的进化算法初始种群生成法。采用正交试验设计思想,以搜索空间维数为因素,维数上分割的节点为水平,在满足约束条件的样本点邻域δ范围内按一定比例选择适应度较优个体,组合生成初始种群。与常规随机生成种群法对比,初始种群正交生成法在搜索空间内进行了大范围的拉网巡查,解决了初始种群生成较为盲目的问题,保证了种群的多样性,加快了算法的收敛速度,为更优初始种群个体的生成提供了保证。     

基于粒子群算法的海上风机叶片优化算法研究

提出了一种针对不同风场条件提高海上风力发电机叶片气动效率的方法.风力发电机叶片是风机效率的核心部件,叶片在不同海上风场条件下功率差别很大,这导致了风机效率的降低.通过引入改进粒子群优化算法(PSO),基于修正动量叶素理论(BEM),对叶片沿展向的弦长分布和扭转角进行针对特定风场条件的气动优化.以美国再生能源实验室提供的5MW海上风机叶片作为算例,结合我国东海风场条件,叶片优化后平均功率提高了6.7％,取得了理想效果.结果表明,该优化方法具有较高的气动优化效率.