从城市规划与发展角度对军民合用机场的反思——以济宁曲阜机场为例

以济宁曲阜机场为例,结合菏泽机场规划,说明了济宁曲阜机场存在机场位置与旅游景区位置发生偏离、对济宁城市空间扩展引导不足、限制菏泽机场规划、影响济宁综合交通枢纽建设以及机场容量无法满足旅客量增长等问题,这些问题具有一定的普遍意义,希望能促进规划和决策者对军民合用这一机场建设方式采取更为谨慎的态度.     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

多目标融合的冗余空间机械臂碰前轨迹优化

面向在轨对接与装配任务,提出了多目标融合的冗余度空间机械臂碰前轨迹优化方法。通过分析任务特点,阐述了空间机械臂碰前的多重任务目标。针对由空间机械臂连续轨迹跟踪、碰撞姿态控制及碰撞冲量幅值优化三个目标组成的第一类任务,通过设置任务优先级融合多目标并采用基于主任务零空间的方法实现对碰前轨迹的优化;而对由空间机械臂点到点规划、碰撞姿态控制及碰撞冲量幅值优化三个目标组成的第二类任务,通过设置任务权重将多目标融合并采用遗传算法对碰前轨迹进行优化。以典型七自由度机械臂为例开展仿真实验,验证了提出的轨迹优化方法的有效性。     

挠性航天器的鲁棒多目标姿态控制器设计

航天器挠性附件的振动难以直接测量且对航天器的姿态控制精度产生不利影响。为解决这一问题,提出一种基于观测器的鲁棒多目标姿态控制系统设计方法,借助特征结构配置的参数化方法,给出了含有自由参向量的控制器以及观测器的完整参数化形式。通过对自由参向量的多目标优化选取,使控制系统具有良好的鲁棒性和干扰抑制能力,并避免了控制输出饱和现象的发生。对一个挠性航天器的设计实例表明了方法的有效性。
     

静电悬浮微加速度计气膜阻尼分析

气膜阻尼对静电悬浮微加速度计系统的动态特性有着重要的影响。本文首先根据流体力学理论,构建了描述微加速度计内部气体压膜阻尼特性的线性Reynolds方程和描述微加速度计内部气体滑膜阻尼特性的线性Navier-Stokes方程,推导出悬浮质量块在轴向和径向运动时的气膜阻尼系数,并进行比较。然后采用ANSYS软件进行仿真分析,结果表明,解析误差在10%以内。     

群雄逐鹿，“龙”登顶

由于航天飞机计划远未实现通过可重复使用来降低成本的目标,还发生了两次航天飞机失事,14名航天员遇难的灾难性事故,最终导致美国下决心终止耗资巨大的航天飞机项目,启动“星座”计划。     

基于统计学方法的卫星在轨热变形快速分析

为使用在轨实测温度数据辅助完成成像载荷视轴指向的在轨标定,首次将应用于地统计学中的普通克里格法用于卫星在轨温度场的无偏估计,提出了一种基于统计学方法的在轨热变形快速分析方法。应用热试验过程中星上少量温度实测数据进行卫星温度场的无偏估计,并将温度计算结果赋值到有限元模型,进而完成了热变形分析。应用此种方法,相比通过热物理方法进行温度场分析,可将热变形分析的工期缩短数日,且载荷变形的分析结果与试验实测结果的误差在1′左右,可较准确地得到载荷视轴在热变形作用下的指向变化。文章可为卫星在轨热变形的快速分析提供参考。     

旋翼减摆自润滑衬套疲劳试验温度设计与控制

以高分子材料自润滑衬套为研究对象,其摩擦阻尼为旋翼摆振铰提供减摆阻尼,在直升机飞行时,摆振铰作周期摆振运动,产生大量的热,引起衬套温度升高,易造成摆振自润滑衬套阻尼值剧烈变化。通过建立旋翼支臂摆振铰自润滑衬套摩擦生热模型,计算了摆振铰摩擦总热流量,按摩擦副接触面最高温度相等假设计算热流量分配。对传热过程应用有限元稳态热进行求解,获得了直升机旋翼运转时摆振铰摩擦副的温度分布,再进行自润滑衬套疲劳耐久性试验装置水冷散热等同性分析,最终确定了试验装置控制温度参数,为旋翼摆振铰自润滑衬套疲劳耐久性考核试验设计和验证提供参数。     

改进的模拟退火算法在翼型设计中的应用

通过研究模拟退火算法的机理和应用,对标准模拟退火算法进行了改进,并应用到翼型气动优化中。改进算法与标准算法相比,在耗费机时基本一致的情况下,优化了初始翼型NACA0012,使其设计点的阻力分别减小了30.16%和32.95%。由此可见,模拟退火算法在翼型气动优化设计中具有实用性和有效性,并且改进算法的优化效果更理想。