沈阳TES卫星站干扰排查总结及分析

引言 民航沈阳卫星站初建于1994年,现在已由最初的1个地面站发展成为4个,分别是C波段的民航TES站、PES站、军民航联网TES站及Ku波段地面站,其中前两个站指向鑫诺一号（SINO-1）卫星,军民航联网站指向亚太六号（APSTAR-6）卫星,Ku波段地面站指向亚洲四号（ASIASAT-4）卫星。近来,民航C波段TES卫星网内发现干扰,已严重影响了该网的稳定运行。     

碳基复合材料结构800℃光纤高温应变测量

本文采用自主研制的光纤高温应变复合传感器对碳基复合材料结构样件在常温～810℃范围内的高温应变测试特性进行了研究。在马弗炉内对两件碳基复合材料结构试件分别进行三次常温～810℃重复加热实验,高温应变热输出测试结果具有很好的重复性。在万能试验机上,在800℃高温环境下对碳基复合材料结构试件进行了拉伸实验,光纤高温应变复合传感器的测量值与高温引伸计的测量值具有较好的一致性。与此同时,在本文实验结果中,光纤高温复合传感器测试结果的跟随性、平滑性要优于高温引伸计的测试结果。     

卫星通信网络上行干扰排查分析

民航沈阳卫星地球站（下称本站）装有使用亚太6号C频段转发器的TES远端站设备和使用鑫诺1号卫星C频段转发器的TES远端站。两套室内设备安装在同一卫星设备机房内．室外设备安装在同一个天线场地。中频电缆安放在同一个地下电缆管道中。2007年11月,亚太卫星公司通过开关本站的上行载波、同时比较相应的频谱图后确认,本站存在着上行干扰．要求本站排查并消除干扰。本文将介绍干扰测试和分析推断过程,供同行分享干扰排查经验。     

深空探测器约束简化与任务规划方法研究

针对深空探测器现有的任务规划方法在处理系统间复杂约束时存在的约束复杂度高、实时响应能力差、计算效率低等问题,提出一种新的约束简化方法和启发式连续任务规划方法。首先,在时间线规划模型中根据两两子系统间的实时状态关系定义启发式因子,并利用该因子在规划周期内的取值建立子系统间时间线临时从属关系,从而合理地降低规划过程中的约束复杂程度;然后,在规划算法中采用时间线状态扩展策略,根据时间线临时从属关系对各子系统间的状态进行横向和纵向扩展,从而实现对目标任务规划进行快速排序。仿真结果表明由启发式因子建立的时间线临时从属关系有效简化了任务规划过程中的时间约束和资源约束、提高了任务规划的效率和灵活性。     

考虑动态不确定因素的深空探测器任务规划

针对现有的任务规划方法在响应深空动态不确定因素的扰动情况时存在的不确定因素识别度低、响应策略单一等问题,文章提出了一种考虑动态不确定因素的深空探测器任务规划算法。首先,对不确定扰动按从轻到重四个等级进行划分,并采用模糊神经网络评估不确定扰动属于哪种扰动级别,根据评估结果选择对应的扰动响应策略;然后,采用基于分层任务网络规划（HierarchicalTaskNetwork,HTN）的局部任务修复方法,对受到扰动的子系统对应的复合任务重新进行任务分解,完成对初始规划方案的调整修复。仿真结果表明所提出的算法可以有效地对深空动态不确定因素进行评估和响应,从而提高了任务规划的可靠性和灵活性。     

四作动器驱动摆动伺服系统动特性研究

介绍了一种四作动器驱动的摆动伺服系统动特性研究方法。基于推导的摆动机构空间运动方程,设计了运动控制系统,通过控制四个伺服作动器同步运动,驱动摆动机构来实现正弦扫描运动。试验获得了摆动伺服系统的频率特性,并识别了结构谐振频率及振型,通过分析定位了结构弱刚度部位,为结构改进和控制系统设计提供了重要依据。本研究可为其它类似复杂伺服系统的动特性评估提供借鉴。     

含气率对液力透平影响的非定常分析

为了研究含气率对液力透平内部压力的影响,以比转速为84.5的单级单吸离心泵反转作液力透平并对其内部流场进行CFD瞬态数值模拟,获得了气体在液力透平内的分布规律以及气液两相介质下透平内部流场的压力脉动变化规律。结果表明:从蜗壳进口到叶轮出口,含气率逐渐增加,含气率等于0.2时蜗壳出口、叶轮进口气体的尾迹效应明显,分布不够均匀。叶轮出口有气体聚集现象,气体体积分数越高,聚集现象越明显。进口含气率对透平蜗壳、叶轮内各点的相对压力分布影响明显,各点的相对压力随着透平进口含气率增加而降低。含气率小于0.05时其对透平内各监测点的压力脉动主频幅值影响不大,含气率大于0.05后其对液力透平内各监测点的压力脉动主频幅值有影响,含气率越高,压力脉动主频幅值越小。不同含气率下液力透平蜗壳周向、径向以及叶轮内的压力脉动主频均等于叶轮叶片的转动频率。      

基于神经网络-遗传算法的液力透平叶片型线优化

提出了一种叶片型线的多工况优化设计方法,该方法包括叶片型线参数化、优化的拉丁超立方试验设计、CFD技术、GA-BP(genetic algorithm-back propagation)神经网络与遗传算法.具体采用三次非均匀B样条曲线参数化叶片型线,优化的拉丁超立方试验设计方法在设计空间内获取训练GA-BP神经网络的样本点,各个样本点性能分析由CFD技术完成,随后开展GA-BP神经网络的学习训练,最后采用GA-BP神经网络和遗传算法相结合的优化技术求解液力透平叶片型线的多工况优化问题.基于上述优化方法对一液力透平进行了叶片型线的优化改进,结果表明,在保证扬程不小于相应初始扬程的约束条件下,优化后的液力透平效率在3个指定工况下分别提高了3.91%,3.59%和3.09%, 证明采用此方法优化叶片型线具有一定的可行性.      

基于高维机器学习方法的离心泵扭曲叶片优化

提出将高维表示方法与机器学习中的支持向量机方法结合对离心泵扭曲叶片优化.选用1台中比转速离心泵为研究对象,通过对扭曲叶片3条叶片型线的参数化,分离控制变量并确定代理模型的训练空间.经过对离心泵扭曲叶片水力模型的算法学习,得到以叶片型线参数为自变量,效率为目标函数的离心泵代理模型,运用遗传算法求解并反馈叶片型线参数.采用...     

基础激励结构的试验模态分析

阐述了基础激励结构的试验模态分析理论和原理,引进了结构响应和界面力方程。给出了结构约束状态和自由状态下的结构响应与基础激励之间的关系式。讨论了界面力的直接和间接测量方法。用一个四自由度集中参数模型对两种方法进行了原理性试验验证。