基于多圆锥曲线法的着陆器奔月轨道设计与特性分析

针对载人登月任务中人货分运飞行模式,精确快速设计了着陆器(LM)的奔月轨道,分析了轨道窗口特性。以着陆器的奔月出发时刻、纬度幅角和加速脉冲为设计变量,基于多圆锥曲线法动力学模型,利用序列二次规划（SQP）优化算法对奔月轨道快速求解。在地心白道系下提出了近月点伪经度判别准则,该方法可为轨道设计参数初值提供正确参考。最后以伪倾角为窗口特性分析参数,发现了近月点窗口、近地点出发位置的变化规律。仿真结果表明,本文提出的伪经度搜索方法能够快速求解着陆器地月转移轨道,同时揭示了环月到达轨道(LLO)与近地出发轨道(LEO)之间的内在联系,研究结论可为未来载人登月工程提供借鉴。     

四旋翼无人机动态面控制

针对四旋翼无人机（UAV）飞行器系统欠驱动特点,引入动态面控制方法,对四旋翼UAV的位置和姿态进行控制。考虑到飞行器速度和角速度难以测量,设计高增益观测器得到UAV的速度和角速度的估计值。相对于反演法,动态面控制的设计更简洁,并且通过引入滤波器来求取控制信号中的系统状态的导数项。另外,常用的时标分离方法不能给出全局稳定性分析,本文引入动态面设计控制律保证系统所有信号半全局一致有界,同时给出系统全局稳定性证明。仿真结果表明,四旋翼UAV能快速精确完成目标跟踪。      

基于IPTA数据的毫秒脉冲星综合稳定度评估

利用脉冲星极其稳定的自转频率可以形成一种天文时间基准，部分毫秒级脉冲星的稳定度甚至超越了原子钟，但其观测稳定度易受多种噪声源的影响。一般来说，不同的脉冲星的噪声大部分是相互独立的，因此可以通过加权综合和滤波算法构建综合脉冲星时，有效去除计时残差中的噪声。针对此问题，采用10颗毫秒级脉冲星的国际脉冲星计时阵列（international pulsar timing array, IPTA）数据进行了稳定度评估分析，其中7颗脉冲星的观测数据长度在10年以上。综合考虑单颗脉冲星稳定度评估的结果和观测数据的长度后，筛选出了4颗脉冲星用于构建综合脉冲星时。同时对比了经典加权算法、小波分解算法和维纳滤波算法的综合脉冲星时稳定度结果。结果表明：脉冲星的长期稳定度优于短期稳定度，2颗脉冲星在1年处稳定度达10-15量级，8颗在1 000天处也达到了10-15量级，其中PSR J1600-3053在5年处稳定度达到了最佳，为7.023×10-16 。此外，三种算法中，维纳滤波建立的综合脉冲星时稳定度最佳，在5年处达到了1.502×10-15，优于参与构建的其他所有脉冲星的5年稳定度。     

基于压力敏感漆技术的尾迹对涡轮动叶前缘气膜冷却影响研究

为探究上游尾迹影响下的涡轮动叶前缘气膜冷却特性,采用压力敏感漆技术,研究了尾迹对涡轮动叶前缘带有三排径向复合角圆柱形气膜孔的气膜冷却效率的影响,获得了不同吹风比(1.0～3.0)和尾迹斯特劳哈尔数(0,0.12,0.36)条件下前缘区域全表面气膜冷却效率分布的实验数据。结果表明:有尾迹时,随着吹风比的增加,叶片前缘大部分区域气膜冷却效率逐渐增加,仅有压力面侧气膜孔附近冷却效率逐渐降低。随着尾迹斯特劳哈尔数增加,前缘靠近压力面侧孔排下游的径向平均气膜冷却效率最大增加幅度达0.07,前缘正中间孔排附近径向平均气膜冷却效率最大降低幅度达0.13,前缘靠近吸力面侧孔排下游的径向平均气膜冷却效率最大降低幅度达0.18。整体看来,尾迹使前缘大部分区域气膜冷却效率降低。     

碳/碳复合材料室温和700 ℃面内剪切疲劳试验

为了研究高温环境碳/碳复合材料面内剪切疲劳特性,以含防氧化涂层的[±45] 4S 铺层碳/碳复合材料为研究对象,开展了 室温和700 ℃下的拉/拉疲劳试验。结果表明：碳/碳复合材料面内剪切剩余刚度变化呈横向的“S”形,对比室温环境,在700 ℃下 碳/碳复合材料面内剪切疲劳在中期损伤时的刚度降低趋势更为明显,在室温时发生疲劳断裂的剩余刚度为初始刚度的82%,而 在700 ℃下则降低至初始刚度的68%;在室温环境下碳/碳复合材料在33%和66%循环数后的面内剪切剩余强度分别为初始强度 的95.20%和85.70%,当温度升高为700 ℃时,分别为96.43%和85.59%。基于损伤因子的刚度和强度表征,考虑温度、应力水平的 影响,建立了碳/碳复合材料剩余刚度、剩余强度模型,较好地拟合了试验数据,高精度地获得了室温和700 ℃下碳/碳复合材料面 内剪切疲劳剩余刚度、剩余强度理论曲线,为后续复杂碳/碳复合材料结构件疲劳寿命预测提供了重要数据。     

成语译法的分类研究

成语是语言中的精华。在人类的语言交流中，成语往往是翻译的难点。为了提高成语的翻译水平，对成语的译法进行了分类的研究。指出了中西方文化对成语翻译的影响，提出应先区分中西方文化的相通或不同，并依据各种成语在内容、结构等方面的不同特点，分别运用死译、直译、活泽和意译等译法进行翻译。     

基于自适应模拟退火算法的航空电磁阀优化研究

电磁阀是组成航空发动机数字电子控制系统的重要部件,其响应的快速性是制约航空发动机数字电子控制系统性能的重要因素。根据某型航空电磁阀的设计原理构建了一种电磁阀数学模型,并使用设计参数及实际的试验、试车数据对所建成的航空电磁阀数学模型进行了验证。验证结果显示,所设计的电磁阀数学模型具有较高的动静态的精度,在此基础上,设计了一种基于自适应模拟退火算法的航空电磁阀优化方法,并对电磁阀的线圈匝数、阀芯质量、工作气隙的宽度和模型管直径等4个重要参数进行了优化。研究结果证实,相比于原设计方案,参数优化后的电磁阀开启响应时间缩短了50%,关闭响应时间缩短了45.4%。     

针对弹载卫星导航接收机干扰方向测定的算法研究

在弹载应用中,卫星导航接收机动态范围大,干扰方向相对接收机变化迅速,高动态导致自适应抗干扰算法产生的零陷深度变浅、范围变大,同时破坏了零陷附近接收的卫星信号,严重影响了 自适应空时滤波的抗干扰性能.研究弹载卫星导航接收机干扰方向的测定方法,通过干扰测向将天线零陷对准干扰方向,在指定方向形成波束,从而提高了接收机的抗干扰...     

基于SCSO-BP神经网络的卫星姿态控制系统故障预测

近年来,随着人工智能的迅速发展,基于人工神经网络的卫星姿态控制系统故障预测方法得到了越来越多的重视。在反向传播(Back Propagation ,BP)神经网络中,权重和偏置是重要的可调节参数,与神经网络的预测性能密切相关。BP神经网络的初始权重和偏置为随机生成,设置不当容易导致网络在训练过程中陷入局部极值,进而影响预测性能。为了提高BP神经网络的预测性能,提出了一种将沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization ,SCSO)算法与BP神经网络相结合的预测方法。在训练过程中,首先通过SCSO 算法对BP神经网络权重和偏置进行预训练,在此基础上,利用精调后的BP神经网络对卫星姿态控制系统周期渐变故障数据的未来趋势进行预测。实验结果表明,与原始BP神经网络预测方法相比,SCSO-BP预测方法能够有效减小预测误差,具有更好的预测精度。