考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模与评价方法

针对现有测试性增长模型忽略了测试性设计缺陷的修正延时过程,进而导致测试性增长模型（TGM）跟踪与预计精度低的问题,提出了一种考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模理论与方法。首先分析测试性设计缺陷识别与修正之间的延时机理,得到剩余测试性设计缺陷（TDL）具有先增后减的铃形变化趋势;在此基础上,分别以Gamma、Raleigh和Delay-S 3种曲线拟合剩余测试性设计缺陷（RTDL）变化趋势,研究建立基于以上3种曲线考虑修正延时的测试性增长模型;最后,以某机载稳定跟踪平台测试性增长试验数据验证测试性增长模型拟合、跟踪及预计效能。研究结果表明：基于该测试性增长试验数据,Gamma曲线可以精确地拟合剩余测试性设计缺陷变化规律,测试性增长模型跟踪和预计精度可达到10^-2数量级。     

火星大气高温光谱建模与非平衡辐射热流预测

火星科学实验室成功着陆后的热环境重构数据表明,气动辐射加热在火星进入防热设计中具有不同于以往认识的重要影响,未知机制和模型不确定性等问题有待进一步研究。探测器高速进入火星大气产生极高温非平衡气动环境,造成火星气动辐射与常规CO₂红外辐射研究显著不同。针对火星大气高温光谱和辐射热流预测,首先,建立适用于火星大气的高温非平衡光谱辐射模型,获得典型高温条件CO₂光谱结构和辐射强度,与NASA和JAXA试验结果对比,结果显示符合较好。其次,依靠激波管和发射光谱测量技术,开展典型进入条件的辐射强度测量试验,数值结果、试验值和NASA试验结果相互符合较好,验证了光谱模型。最后,对探路者号进行气动辐射加热分析,完成典型进入条件下的非平衡流动和辐射特性计算,基于光线法得到光谱辐射强度沿驻点线的变化,表明高速与低速条件的气动辐射机制存在显著差异;基于有限体积法获得进入器表面辐射热流分布,结果显示辐射热流的分布及变化规律与地球再入显著不同,进入速度6 km/s以下时辐射热流随进入速度增加而减小,同时进入器锥身及肩部的辐射热流高于驻点区域。     

飞行器智能设计愿景与关键问题

未来飞行器正朝着多元化、无人化和智能化的方向发展,高超声速、超隐身和变体等新型飞行器不断涌现。而传统飞行器解耦分拆的设计方法越来越难以满足未来飞行器综合性能全面提升的要求,只有通过整体化设计才能充分发掘飞行器的潜能。通过分析传统飞行器设计中存在的问题,提出满足全生命周期要求的飞行器智能设计体系理念,利用知识库的构建将智能赋予飞行器平台系统设计、制造生产和运维这3个阶段,并通过数字孪生技术进行飞行器全生命周期的仿真、分析和预测,以对飞行器设计、运行等数据进行更新,使该体系形成闭环。就飞行器智能设计体系中需要的关键技术及涉及的科学问题等进行了讨论,并给出了未来发展方向以供参考。     

基于量化控制的校准/检测实验室质量管理及实践CSCD

介绍了校准/检测实验室开展质量管理量化控制的思路,以及重点控制项的量化控制方法及初步实践,通过对计量证书质量、质量体系建设、共性问题专项治理、质量培训等方面的量化管控,有效促进校准/检测实验室质量工作的开展。     

基于双力源的叠加式多维力传感器校准装置研究CSCD

介绍了一种基于叠加机原理的双力源多维力传感器校准装置的设计与研制,对装置的测量不确定度进行了分析,通过对三分量力传感器的校准实验,证明了校准装置不仅可以对多分量力传感器进行单分量校准,还能方便地实现耦合误差的校准。     

栅格翼展开等效试验方法研究

为了在运载器真实飞行前对栅格翼展开过程和系统力学性能进行考核,针对现有模拟试验方法不能有效模拟飞行工况栅格翼在气动力作用下展开过程及该过程对壳体和栅格翼的冲击的问题提出了一种等效试验方法,试验结果表明具有很好的可行性和有效性,为后续类似试验提供了有益的参考。     

一种分布式异构多AUV任务分配鲁棒拍卖算法

为了解决异构多自主式水下航行器(AUV)的任务分配问题,提出了一种分布式鲁棒拍卖算法。建立了异构多AUV任务分配分布式拍卖模型,包括任务分配系统(拍卖商)的优化模型及AUV的优化模型。针对现有拍卖算法忽略拍卖商的利益,不符合市场规律的问题,引入任务奖励反馈机制,任务分配系统通过多轮试探拍卖市场,自适应地调整任务奖励,达到保证AUV效用的同时,有效降低任务分配系统成本的目的,促进了任务分配系统参与拍卖。针对水下洋流对任务分配模型产生的不确定性因素,提出了一种鲁棒优化算法对抗不确定性因素,提高了多AUV任务分配系统应对复杂水下环境的能力。仿真结果证明了所提算法的鲁棒性和有效性。      

下肢康复机器人动力学建模约束违约抑制

U-K理论为获得约束多体系统的解析动力学方程提供了新的理念,但由于数值近似和截断误差等因素的影响,动力学方程在位置和速度层面上存在约束违约。Baumgarte约束违约稳定法（BSM）通过约束修正得到稳定的动力学方程。然而,Baumgarte参数的选择通常涉及一个试错过程,可能会出现失效的仿真结果。为此,利用经典的四阶Runge-Kutta法研究了Baumgarte参数选取问题,创建了基于BSM修正后的U-K理论的机器人系统解析动力学方程。以下肢康复机器人为研究对象仿真分析,结果表明:利用所提方法可以有效抑制约束违约,关节角度误差控制在-5×10-3（°）~5×10-3（°）范围内;关节角速度误差控制在-2×10-4~2×10-4 rad/s范围内;机器人末端执行器运行轨迹能够很好地贴近系统预定的目标。      

2024铝合金浸镍层的制备及生长过程

利用磷酸的全面腐蚀特性和氯离子的活化作用,设计了磷酸-氯化镍浸镍反应体系,通过表面电位监测及微观形貌表征对不同磷酸浓度与反应温度下的浸镍过程进行分析。结果表明:磷酸浓度是影响浸镍层表面电位及微观形貌的关键因素,当磷酸浓度为25%,反应温度为30℃时,可制得化学性质稳定、包覆性良好且晶粒尺寸均匀的浸镍层。在此反应体系下,浸镍层在形核后通过球状方式叠层生长,在反应进行600 s后得到厚度约1 μm的浸镍层,其表面电位可达到-0.51 V左右。      

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题,设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型;接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量,并降低优化保守性,为了进一步加强系统稳定性,控制器引入终端代价函数和终端约束;最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证,结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比,这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量,更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。