极区横向地理系空间稳定型惯导算法研究

针对地心惯性系和当地地理系的空间稳定型惯导系统导航算法在极区导航失效的问题,提出了适用于空间稳定型惯导系统的极区导航算法。该算法通过伪经纬网构建了横坐标系参考框架,建立了横向地理系空间稳定型惯导系统力学编排,并在此基础上重新推导了通用的误差模型。最后,通过极点附近区域与穿越极点区域仿真分析了算法的极区有效性。仿真结果表明该算法在极点附近区域解算的伪航向角误差小于3′,伪经度误差小于4′;在穿越极点区域解算的伪纵摇角、伪横摇角误差小于0.3′,伪航向角误差小于3′,伪东向、伪北向速度误差小于1m/s,伪经度、伪纬度误差小于4.2′。该算法克服了极区导航计算溢出、误差放大等问题,提高了系统的极区导航精度,能够满足极区导航要求。     

不同基准钟对BDS实时钟差估计的影响分析CSCD

BDS原始观测量是站星之间的相对时间延迟,在实时卫星钟差估计过程中需要引入一个基准钟,求解该基准约束下的钟差产品。基于两种不同的基准约束条件实时估计BDS卫星钟差,并从实时钟差的估计精度、钟差频率特性(频率漂移率、频率准确度、频率稳定度)及钟差预报精度等方面分析其对BDS实时钟差估计的影响。算例结果表明,在两种不同的基准模式下,估计得到的BDS实时卫星钟差性能基本一致,在实际使用中可根据情况采用不同的基准钟进行钟差估计,为BDS实时卫星钟差估计时基准钟的选择提供了参考。     

天梯动力学与控制研究进展

简要介绍了天梯系统的组成和初始部署形式。在此基础上，针对天梯初始部署和运行中存在的复杂动力学与控制问题，分别从天梯动力学建模、天梯稳定性、天梯绳索振荡、攀爬器运动引起的绳索振荡及振荡抑制、天梯初始部署动力学五个方面分析归纳了天梯动力学与控制的发展状况，最后对天梯动力学与控制的发展方向进行了总结及展望。     

卫星拒止情况下低精度惯导系统航姿算法研究

在卫星拒止情况下,低精度MEMS惯导系统由于惯性器件性能较差,无法长时间保持姿态精度。从重力矢量及飞行器的动力学特性出发,提出了一种基于动态检测和Kalman数据融合的航姿算法。该算法从导航与飞控一体化的理念出发,实时判断飞行器机动和飞控状态,在低动态时利用Kalman滤波器对水平加速度和惯性解算的姿态角进行数据融合,估计和修正水平姿态误差,从而提高水平姿态精度。经过飞行仿真验证,该算法可有效完成飞行器的动态检测,并保证在系统机动情况下水平姿态误差在2°以内。     

热障涂层二向应力状态分析与危险点预测

热障涂层剥落是航空发动机热端部件失效的主要形式，研究热冲击环境下涂层的失效机制对提升发动机使用寿命具有重要意义。基于二维轴对称有限元模型、二向应力状态分析方法、唯像学和累积损伤理论建立了热障涂层危险点位置预测方法，阐明了热障涂层在热冲击环境下的失效机制。研究表明随氧化层厚度增加，陶瓷层内部轴向应力与剪切应力的峰值点沿余弦曲线的波峰向波谷方向移动；与传统应力分析方法相比，二向应力状态分析法得到的轴向应力与剪切应力峰值位置更加接近，有利于危险位置预测；基于唯象学寿命预测模型与疲劳累积理论相结合的方法，进一步确定出危险点位置在陶瓷层波峰至波谷轴向距离的3/10处，与实际陶瓷层内开裂的位置基本吻合，验证了危险点预测方法的准确性。     

基于深度强化学习的复杂地形适应机器人设计与实验

针对行星表面轻量化自主探测任务，基于仿生思想设计了一种仿海胆结构的十二足球形机器人，其具备自主改变构型以贴合复杂地形的能力，可实现无倾覆、高容错的全向运动；基于数据驱动方法，对该机器人设计了一种数据高效的无模型强化学习运动策略，可实现无先验知识的从0到1步态训练以及步态的实物样机快速部署。通过在平面地形和非结构化地形中对其进行仿真实验，验证了经过训练的机器人具备自主运动、适应非结构地形等能力；通过与常用基准策略进行对比，证实了本文提出的运动策略具有训练高效、鲁棒性好的优势；最后通过开发原理样机，开展实物实验验证了仿真环境中所生成的步态在真实物理环境中的动力学可行性。     

未知纬度条件下基于空间圆拟合的SINS初始对准方法

传统的捷联惯导系统(SINS)晃动基座初始对准算法,如积分双矢量方法和多矢量Wahba方法等均需要精确的纬度信息,粗对准偏航角误差较大.针对此特点,提出了一种未知纬度条件下基于空间圆拟合的SINS初始对准方法.根据重力矢量在惯性系中绕地轴旋转包含北向信息的特征,以初始时刻凝固载体坐标系作为惯性系,首先对重力矢量在凝固载体系内进行投影并滤波,对其矢量端点进行空间圆拟合,然后通过三角几何关系得到导航坐标系,从而完成对准过程.通过仿真验证,证实了该对准方法不需要已知对准点的精确位置信息,相比于积分双矢量方法与多矢量Wahba方法,偏航角对准精度分别提高了12.37'与5.10'.     

基于天基边缘计算的在轨智能技术

针对低轨互联网星座的发展以及天基应用不断拓展对计算能力的需求,开展基于天基边缘计算的在轨智能技术研究,这对提升星地带宽利用率和实时决策效率具有重要意义.提出了以低轨卫星为核心的天基边缘计算架构,在此基础上,进一步提出了一种基于深度模仿学习的智能计算卸载模型,以及该模型的在轨分布式联邦学习训练方案.基于空天地海一体化网络...