系级教学档案管理模式研究

系级教学档案有自身的特殊性,并且形式多种多样。通过对系级教学档案的类型分析,坚持科学的系级教学档案整理工作的原则,才能高效完成系级教学档案的管理工作。     

表面涂漆对火箭尾翼热结构的影响

建立了运载火箭的气动加热工程计算方法,计算区域横跨连续流、稀薄过渡流和自由分子流,包括层流、转捩和湍流等各流态。重点研究了尾翼与芯级间的干扰加热,数值求解了自然正交曲线坐标系下尾翼内部二维单层和双层材料热传导方程,给出了典型部位的内外表面温度计算结果,表明表面涂漆对尾翼前缘并不能起到防热隔热效果。     

基于步进式运动模型的单兵协同导航算法设计

基于足部微惯性测量单元(MIMU)和超宽带测距的协同导航技术是一种解决卫星信号受限环境下单兵自主导航难题的有效途径.根据零速修正辅助的惯性解算特点,建立了一种单兵协同导航模型,协同导航状态为各单兵的位置和航向,系统输入为足部MIMU提供的每步位移和航向增量.将算法与相关文献中提出的两种算法进行了对比分析,该算法的优点是...     

分布式接收宽带多目标信号盲检测迭代处理方法

随着软硬件技术的飞速发展和宽带接收机的广泛使用,频谱检测向着高瞬时带宽的方向发展,传统基于信道化处理的频谱检测方法存在搜索速度慢、处理效率低下的问题。文章提出了 1种新的分布式接收宽带多目标信号盲检测迭代处理方法,在无须预先知道信号数目及信号频谱位置的情况下,能够实现特定虚警概率多信号盲检测,具备较高的灵活性和稳健性。首先,在对信号特征进行分析的基础上,通过构造线性模型,将分布式接收多目标信号检测转化为线性模型求解问题进行处理;然后,基于贝叶斯多参数联合求解模型,在对未知参数先验分布进行合理假设的基础上,推导了各未知参数变分分布及信号检测门限的解析表达式,采用变分分布软信息迭代的方式实现多传感器信号、多参数联合估计,并利用每次迭代参数估计结果,对信号检测门限进行更新,通过置零操作实现预设虚警概率下的多信号盲检测;最后,通过仿真实验对所提方法性能进行了分析,并与相关方法进行了对比。仿真结果表明,所提方法能够有效利用多路接收信号信息,实现宽带未知多目标信号的盲检测,有效提升短数据下的算法处理效能,与现有方法相比,在接收单元数目较多以及信噪比较低时具有明显优势。     

基于微波光子技术的实时高分辨雷达成像

为克服传统雷达面临的带宽瓶颈,提升其分辨率,利用微波光子倍频与混频技术对宽带雷达信号进行处理,构建宽带雷达,成功实现了实时高分辨雷达成像。构建的微波光子雷达样机带宽高达12 GHz,实现逆合成孔径雷达成像的二维分辨率优于2 cm×2 cm,成像速率高达100帧/s。在该雷达架构基础上构建了多输入多输出微波光子雷达,在相同的相参累积时间内,能进一步提高雷达成像的方位向分辨率。研究结果表明:微波光子技术是突破传统雷达频率与带宽限制的有效手段,有望在未来实时高分辨雷达探测与成像中发挥重要作用。     

仿尺蠖型火星车设计与验证

针对传统被动悬架式火星车在火星复杂地形运动中可能存在的问题,设计了仿尺蠖型火星车,包括沉陷脱困设计、爬坡设计、防托底设计和抬轮设计;识别了仿尺蠖型火星车移动系统的关键参数,计算得到不同火星车抬升高度的关键参数值和一个尺蠖运动周期的位移值;计算结果表明仿尺蠖型火星车可以解决被动悬架式火星车的上述问题。对所设计的仿尺蠖型火星车开展了地面试验和飞行试验验证,地面试验验证了车轮沉陷脱困能力、越障能力和爬坡能力;作为仿尺蠖型火星车应用的实例,“祝融号”火星车成功经历了飞行试验,它在火星表面的顺利运行表明仿尺蠖型火星车设计措施有效。     

基于有限元--离散元耦合的粒子阻尼减振研究

在侧挂构型发射任务中,中心承力筒与卫星直接连接,其动力学特性对卫星的振动响应有直接影响。首先分析中心承力筒的模态特性,据此完成粒子阻尼器的结构参数设计。随后,使用有限元--离散元耦合仿真方法,确定了阻尼器填充粒子的最佳直径和阻尼器最佳安装位置。仿真结果表明,该方案下星箭界面减振效果可达40%。最后,使用最优粒子阻尼参数开展水平激励实验。实验结果表明,与未安装粒子阻尼器相比,中心承力筒+粒子阻尼器组合体的减振效果可达35%以上,与仿真结果一致。     

连续小推力非开普勒悬浮轨道研究综述

连续小推力非开普勒悬浮轨道在深空探测与地球极地观测任务中有着重要的应用前景.归纳了电推进、太阳帆推进等连续小推力技术的发展历程与现状;阐述了日心、行星悬浮轨道的动力学特性、稳定性、轨道保持策略;分析了三体问题下人工拉格朗日点的优势及其在深空探测方面的应用;讨论了悬浮轨道编队飞行的研究方法与控制策略.最后针对小推力悬浮轨...     

行星软着陆GPS有模型强化学习制导方法

由于距离地球较远、测控延时误差较大、飞行环境十分复杂且难以提前预测，行星软着陆的自主制导技术目前存在水平位置估计困难、导航参考信息匮乏、复杂地形着陆困难等挑战。针对行星软着陆存在的困难和挑战，提出了基于引导策略搜索算法的有模型强化学习制导方法，实现了着陆器在初始状态受到扰动时，无需重新规划，仍能在满足约束条件的情况下降落在指定位置。该方法将迭代线性二次调节器作为控制器，产生初始轨迹；其次，使用多层神经网络拟合制导策略；最后，利用控制器监督策略学习，进而收敛产生可行策略。针对行星表面软着陆的仿真验证结果显示该算法仅通过几次循环，即可以实现初始状态变化的快速软着陆。一方面表明了基于有模型强化学习的数据高效利用率，另一方面也证明了强化学习方法在深空探测领域中具有广阔的应用前景。     

地月低能轨道转移的混沌控制方法

针对航天器在混沌区域的滑行时间过长，提出一种低能地月轨道转移的混沌控制方法。首先通过地月圆形限制性三体问题(CRTBP)的庞加莱截面图，将混沌区域进行分层并分析其规律，再利用混沌轨道对初始状态高度敏感的特性，在尽可能减少运送时间的前提下实现地月低能轨道转移。该方法的优点是利用混沌区域的固有规律，不需要依靠周期轨道特性。仿真结果表明，本文提出方法仅需施加2~4次脉冲，明显缩短混沌区域的滑行时间，从而实现地月低能转移。