基于物理信息神经网络的气动数据融合方法

为了解决训练传统深度神经网络对大数据的依赖问题，气动数据中包含的物理结构信息需要被充分利用。物理信息神经网络（physics-informed neural network, PINN）是一种非监督的学习算法，采用深度神经网络直接逼近流场偏微分方程的解，因此适用于气动数据的建模。然而训练PINN时，损失函数反映的是抽样点处神经网络所拟合的偏微分方程值的偏差，对于复杂的非线性偏微分方程，这一偏差不能准确反映神经网络所拟合的函数与微分方程解函数的偏差，而且用神经网络拟合初始条件和边界条件时，不可避免存在拟合误差，误差随空间和时间累计，这使PINN的建模精度相比传统的模型没有优势。为了解决这些问题，本文把PINN与流场的计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）仿真结果进行融合，在流场抽样点处的损失函数中增加了PINN在该点的输出与流场在该点的CFD值偏差，从而提高了神经网络的建模精度。根据CFD仿真时使用的模型，融合方式采用瞬时模式或时均模式。测试结果表明该方法能够有效提高PINN的建模精度。     

一种基于信息素图的无人机高效通信覆盖方法

因无人机灵活性强，覆盖效果好，越来越多的实际情境中选择借助多无人机进行高效的通信覆盖。而实际应用中，对于多无人机系统灵活性、低时延、长续航及安全性的要求需重点考量。为提高无人机持续通信覆盖效果，在无人机相对稀疏这一具体情况下，提出了一种基于信息素图的、限制无人机转弯半径的分布式无人机自主规划通信覆盖方法，保证其灵活性、低时延及长续航的性能；通过引入锚节点，设计了信息素向导信息的交互模型，保证了无人机的安全性。该方法在待覆盖区域最大接入时间间隔方面远优于半随机择取航向的方式，同时平均接入时间间隔下降约15%;对比无地理价值描述的普通信息素图，该方法的平均接入时间间隔与最大接入时间间隔均下降约6%。通过无人机间的解耦，避免了分布式方法面临的无人机间异步问题。     

基于双峰对数正态分布模型的DED-TA15钛合金DFR值估计方法

在不考虑客观随机因素的飞机飞行姿态动力学建模和仿真过程中，仿真结果通常与飞行实测数据具有一定的偏差。以飞行实测数据的统计分析为基础，研究了一种具有随机激励的飞行姿态动力学建模方法，并采用随机动力学的研究手段对飞机的飞行动力学问题进行仿真分析。计算结果显示，随机因素对于飞行姿态具有显著的影响，且考虑不确定因素的仿真模型随机响应能够比确定性响应更精准地模拟飞机在真实环境中的飞行状态，为下一步精准分析飞行姿态提供了新的思路。     

扫描振镜激光TC4钛合金焊接性能及熔池流动行为

钛合金广泛应用于飞行器及航空航天发动机，激光焊是连接钛合金的优异焊接方法，目前主要问题是气孔导致的接头性能降低。扫描激光能显著改善激光焊接过程中的匙孔行为及熔池流动状态，从而降低气孔率、细化晶粒，最终提高接头性能。采用光纤激光器对4 mm厚TC4钛合金进行扫描振镜激光焊接，对比分析了以0.4 mm为步长、0.4～1.6 mm扫描幅度扫描前后的焊缝成形、力学性能、晶粒细化程度、熔池流动与匙孔行为。结果表明圆形扫描路径下，激光功率为4 kW、焊接速度为1.2 m/min、离焦量为0、扫描频率为100 Hz、扫描幅度为0.8 mm时，匙孔型气孔受显著抑制，且对应的接头抗拉强度最高，为1 025.03 MPa,达到了母材的96%。与无扫描光束相比较，扫描幅度为0.8 mm的接头上部平均晶粒面积减小了65%;圆形扫描的加入使熔池流动具有方向性，同时扫描激光能扩大并稳定匙孔，减少飞溅与气孔。     

大型抛物柱面天线展开动力学分析与展开过程控制

为揭示大型抛物柱面天线在轨展开过程中各部件的动力学特性，保障可展天线在轨展开过程稳定性，提出了一种基于模块组装的大型抛物柱面可展天线支撑机构动力学快速建模方法与非线性展开过程反馈控制策略。首先，基于绝对节点坐标法建立了天线可展支撑机构基本模块的动力学方程集与约束方程集。然后，通过子模块组装的方式实现对超大型支撑机构的动力学快速建模，并进一步提出逐块缩聚与递归的动力学微分方程高效求解算法。最后，基于非线性展开过程反馈控制策略实现了抛物柱面可展支撑机构该类强非线性系统的展开稳定控制。结果表明，该控制方法能显著降低可展支撑机构展开过程中的速度峰值，有效提高了大型抛物柱面天线展开过程中的展开同步性。     

空间站流体回路/热管耦合式热辐射器性能研究

空间热辐射器担负着航天器内部多余热量向外太空排散的任务，是航天器热控系统的关键设备，尤其是载人航天器，辐射器需要满足长寿命、高可靠度、高稳定性的要求，目前已发射的载人航天器均采用流体回路辐射器。对中国空间站流体回路/热管耦合式辐射器进行试验研究，得出辐射器散热性能的变化规律。首先论述试验方案和试验过程，并给出试验结果数据;然后通过对试验数据分析，得出辐射器传热热阻，以及散热能力随流体回路参数及外热流参数的变化规律;最后基于试验数据，完善辐射器仿真分析模型，并与试验典型工况进行对比分析，实现仿真模型与试验数据的良好吻合，仿真模型可用于辐射器在轨工作性能预示分析。实验分析结果对航天器空间辐射器设计具有一定的参考意义，可为航天器整舱热平衡试验方案及辐射器在轨工作状态设置提供数据支持。     

天线罩误差对制导回路稳定性影响分析

针对雷达寻的导弹天线罩寄生回路影响制导控制系统稳定性的问题，建立考虑天线罩误差的三维非线性制导回路模型，提出一种基于状态方程形式的天线罩误差斜率对制导回路稳定性的影响分析方法。推导获得了天线罩误差斜率对制导回路系统矩阵影响的定量形式，并基于线性时不变系统的稳定性判据，计算给出天线罩误差斜率影响下的导弹制导回路稳定条件。计算分析和仿真结果表明：寄生回路正反馈时会引起导弹姿态的振荡发散问题，严重影响制导回路稳定性。     

新型电热结构防除冰性能研究（英文）

创新性地开发机翼电热防/除冰系统仍然是航空航天领域面临的巨大挑战，提高电热防/除冰系统的能量利用率受到了防除冰领域专家的广泛关注。本文创新性地设计了一种多孔电热防除冰结构，多孔基体通过模板法制备得到。电热结构从上至下由绝缘涂层、导电层、电热层和隔热层组成。研究了导电银浆层厚度及导电液含量在不同功率下绝缘层和隔热层的温度变化。结果表明，室温条件下，当输入功率为4 W、银浆层厚度为300μm时，绝缘层的温度最高可达134℃。在-20℃的冰脱落实验中，发现当输入功率为18 W时，顶层温度可快速达到0℃，而底层温度维持在-12.5℃左右，能量损失较少。本文可为电热防除冰材料体系的设计提供理论指导。     

基于脑机接口的无人机编队控制系统设计

随着脑机接口（BCI）技术的不断发展，越来越多基于脑机接口的应用被不断研究并实现。为提高无人机编队的工作效率，针对无人机编队的常用控制命令，本文设计了一种8目标的稳态视觉诱发电位（SSVEP）脑机接口控制无人机编队系统。该系统允许用户通过脑机接口的8个命令对无人机编队进行队形切换等灵活控制。本系统采用典型相关分析（CCA）方法对脑电进行解码，并将解码结果使用Leader-Follower的方法对无人机编队进行控制。来自6例健康受试者的试验结果表明，研究所设计的脑控无人机编队系统具有较好的性能，平均识别准确率高达97%，验证了基于非侵入式脑机接口技术控制无人机编队的可行性。     

自适应1553B总线通信功能系统级测试方法设计

一些通信卫星通过自适应1553B总线通讯，因此总线控制端在上电前对终端设备的内部遥测参数容量、存储位置是未知的，而是在系统上电后及运行期间动态地维护当前所有终端设备的状态信息，并由总线控制端通过对终端设备的轮询确定终端设备的总线接入状态，并动态获取终端设备的自描述信息，从而解决综合电子总线自适应性能单一、普适性差、数据动态交互机制弱的缺陷。针对某通信卫星自适应1553B总线通信功能，提出一种精准快捷的通信卫星1553B总线测试系统，通过1553B总线终端监视与处理设备，分别对1553B总线的自描述信息动态轮询获取功能和A/B总线自适应轮询功能进行测试，实现对自适应1553B总线实时监视与分析功能。实验表明，该测试系统有效验证了卫星1553B总线自适应通信功能，为总线通信的有效性和实时性提供保障。