考虑能量最优的集群航天器避碰规划

针对传统集群聚集算法在航天器集群规划应用中存在燃料消耗大、不均衡以及耗时过长等问题,提出了向心聚集的能量最优聚类避碰算法。该算法首先基于集群相对运动方程与有限时间的能量最优模型,建立了自适应的向心聚集的能量最优模型;在此基础上,对于耗时较长且碰撞的问题,提出一种基于能量最优的聚类避碰算法,以模块间安全距离矢量作为避碰约束,将能量消耗作为聚类算法指标进行改进。仿真验证表明,该算法可以自适应选取集群聚类的中心,有效避免碰撞,减少集群聚集总能量的消耗以及模块间能量消耗的不均衡性,使得工质消耗达到全局最优,且耗时仅有常规遗传算法的万分之一。该算法为集群快速安全聚集提供了思路。     

后缘隔板对充气式机翼翼型气动力影响分析

以充气式机翼为背景,研究了安装后缘隔板充气式翼型的气动特性。以翼型E387为基础生成的钝后缘翼型为研究对象,采用大涡模拟方法对安装中部隔板的充气式翼型进行了流场数值计算,并与未安装隔板的情况进行了对比。总结了后缘中部隔板对充气式翼型气动特性影响的变化规律,为充气式机翼设计提供参考。     

预浸带缠绕过程缠绕层温度场变化研究

为了研究工艺参数对复合材料缠绕层的温度分布的影响,采用经典热力学理论针对预浸带缠绕过程中的传热机制进行分析;基于缠绕过程中的周期性变化规律,同时以变化的旧层初始温度为传热模型的初始边界条件,构建预浸带缠绕温度分布模型,并通过Matlab编程获得一维热传递模型的精确数值解。理论分析了缠绕初始温度、缠绕速度及芯模温度对缠绕层温度变化的影响。结果表明,对缠绕层温度影响程度依次为芯模温度＞缠绕速度＞缠绕初始温度;而且无论影响参数如何变化,缠绕层的温度分布始终为内层温度较低,并随着径向位置增大,缠绕层温度也在逐渐升高,直到外层最高温度。此外,通过实验对比分析,说明该温度分布模型满足工程要求,可为缠绕工艺研究提供指导。     

可见光/激光组合的相对位姿测量研究

针对可重构航天器模块超近距离对接场景下特征点消失问题,提出一种可见光/激光的高精度相对位姿测量方法。该方法先通过可见光/激光组合对初始相对横滚角误差进行校零,完成粗校准环节;然后通过激光二维双镜反射法进行精确的相对位姿解算,获得高精度相对位姿数据。仿真结果表明,在现有技术条件下,该方法在模块相对距离在100cm内可不依赖视觉特征点,实现±1.2mm和±0.03°的相对位姿测量精度,为模块航天器对接后续的超近距离高精度位姿控制奠定基础。     

利用分集技术改善空地通信链路抗衰落性能

结合空地通信系统的设计,简要分析了空地通信链路的特性,介绍了用分集技术改善空地通信链路抗衰落能力的方法。     

纳秒脉冲电子束冲击强化金属表面的研究

讨论了纳秒强脉冲电子束(功率密度为10⁹W/cm²)辐射金属表面后产生的强化作用.纳秒脉冲电子束瞬间在材料表面局部区域注入巨大能量,使金属表面微区瞬间产生高温高压和冲击作用,并产生骤热急冷过程,使材料表面硬度、耐腐蚀性和其他物化性能发生明显变化.文中讨论了脉冲电子束导致快速熔凝的热传导过程,并分析了从扫描电镜照片观察到的金属急冷过程的显微结构.纳秒强脉冲电子束注入是金属材料表面改性的新手段.     

基于北斗系统的物联网技术与应用

2020年7月31日,中国北斗三号全球卫星导航系统全面开通服务,成为信息社会万物互联和万物智能的基础.本文结合中国北斗三号系统的服务类型与物联网应用北斗的主要模式,通过对物联网架构和关键技术的分析,提出了以北斗定位和时间基准数据为主要感知信息,以北斗短报文等特色服务为主要信息传输手段,融合互联网和人工智能技术的北斗物联...     

铝铜铁准晶抗高温氧化行为的研究

利用真空非自耗电弧炉制备了 Al6 2 .5Cu2 5Fe1 2 .5合金。采用 X射线 ,扫描电镜及热重方法对Al-Cu-Fe准晶的结构及恒温氧化行为进行了分析。研究结果表明 :Al-Cu-Fe准晶具有优良的抗氧化性。原因是氧化使铝元素向准晶表面扩散并富集 ,形成一层薄而致密的 Al2 O3氧化膜 ,从而延缓了氧化速度。在 80 0℃下 ,Al6 2 .5Cu2 5Fe1 2 .5准晶的氧化动力学符合抛物线规律。首次原位观察了 Al-Cu-Fe准晶在等温氧化过程中形貌变化 ,发现在 70 0℃和 80 0℃氧化时 Al-Cu-Fe准晶表面具有明显不同。通过等温氧化增重实验定量比较了 Al6 2 .5Cu2 5Fe1 2 .5准晶粉末与其它 Al-Cu-Fe系晶体合金的抗氧化性能 ,结果表明 Al-Cu-Fe准晶相抗氧化性能最好 ,说明准晶结构对其氧化行为具有重要影响     

基于专家知识和多媒体的雷达故障诊断系统

提出了一个基于专家知识和多媒体的雷达故障诊断系统模型,介绍了系统的构造和应用,着重分析了故障诊断模块建造过程及系统的工作机制.     

结合离线知识的时变结构模态参数在线辨识

飞行器的结构模态参数在线获取对其高效、可靠运行具有重要意义。传统时变结构模态参数辨识方法存在辨识虚假结果较多,抵抗测量数据中的极端异常值能力差等问题,难以有效应用于在线过程。建立一种基于长短时记忆网络的时变结构模态参数在线辨识网络模型,通过数据集构建过程离线地引入先验信息,同时结合模型自身特性,有效提升制约在线辨识应用的可靠性。实验结果表明：在不同时变规律下,与传统辨识方法相比,在线辨识模型能有效缓解虚假结果问题,同时保证辨识结果的连续性;采用α稳定分布模型对脉冲噪声进行建模,验证了其在测量数据包含由于偶发因素产生的极端异常值时在线辨识鲁棒性。