低轨遥感卫星全时在线测控技术综述

本文分析了低轨遥感卫星实现全时在线的4个随时需求,概述基于中继、北斗以及移动通信卫星系统等开展低轨遥感卫星天基测控的现状,提出了对应的天基测控方案,对比分析了各种途径的特点,提出构建天地基综合测控服务体系、发展多手段一体化综合测控终端、优化遥感卫星分级分类测控运管策略等设想,为实现低轨遥感卫星全时在线、随时指控应用探索了一种发展路径。     

基于终端滑模的卫星编队飞行有限时间控制

针对考虑参考星机动的编队飞行相对位置控制问题,给出了一种基于终端滑模的有限时间控制方法. 基于编队卫星相对运动动力学模型,设计了有限时间终端滑模控制器,同时证明了该控制器作用下系统状态误差可在有限时间内收敛. 以编队构型重构和考虑参考星机动时的构型保持控制为例,利用本文控制方法进行了仿真分析. 仿真结果表明,基于终端滑模的有限时间控制方法相比于传统的线性滑模控制方法,在保证编队飞行控制高精度的同时,有效提升了误差的收敛速度,验证了该方法的有效性和优越性.     

姿态角幅值约束下的太阳帆Lissajous轨道保持控制

太阳帆航天器以两姿态角作为轨道控制输入时, 其轨道动力学方程具有非仿射非线性特性. 通过人工平动点处线性化获得的线性系统可完成太阳帆航天器轨道保持控制器的分析与设计. 由于线性近似模型为有误差模型, 存在近似有效范围约束, 表现为轨道高度约束和姿态角幅值约束. 本文研究了姿态角幅值约束对线性近似模型有效性的影响, 通过计算给出满足近似误差要求的姿态角幅值约束. 当控制输入存在幅值约束时, 控制器轨道修正能力受到束缚. 通过研究姿态角幅值约束下的最大允许入轨误差, 设计了最大允许入轨误差下线性二次型调节器(LQR)用于轨道保持控制, 并将控制器应用于太阳帆日地三体系统非线性模型中, 实现了日地人工L₁点Lissajous轨道最大允许入轨误差的控制收敛和良好精度下的轨道保持控制.     

电磁监测试验卫星矢量磁场探测方法

电磁监测试验卫星是中国第一颗近地轨道电磁场科学探测试验卫星, 探测空间背景磁场是其重要任务之一. 空间背景磁场探测需要在卫星平台上对空间矢量磁场进行长期稳定准确探测, 电磁监测试验卫星采用磁通门磁强计和基于CPT效应的绝对磁场校准装置(Coupled Dark State Magnetometer, CDSM)分别探测空间相对矢量磁场以及绝对标量磁场, 通过数据处理, 使最终的矢量磁场探测数据具有准确性. 这种数据处理方法在理想模型下拥有解析解, 实施过程中载荷的噪声、 准确度及稳定性影响模型的准确性, 会产生数据校准误差. 通过对在轨磁场探测的模拟确定了这种数据处理方法的性能, 验证了在载荷设计性能的基础上电磁监测试验卫星的磁场探测可以实现1 nT的准确度.     

Recent Advances in Chinese Meridian Project

To develop an understanding of near-Earth space's response to solar activities and the coupling among different layers in geospace, China has initiated a ground base program to monitor China's geospace environment called the Meridian Space Weather Monitoring Project (Chinese Meridian Project). The effort consists of a chain of 15 ground-based observatories located roughly along 120°E longitude and 30°N latitude. Each observatory is equipped with multiple instruments to measure key parameters such as the baseline and time-varying geomagnetic field, as well as the middle and upper atmosphere and ionosphere from about 20 to 1000 kilometers. This project started collecting data in 2012. We will give a brief introduction to the Chinese Meridian Project, and present recent scientific results mainly in ionospheric and atmospheric studies.     

无人机自馈能刹车系统设计

近年来,一种飞机自馈能刹车系统被提出,将模块化的自馈能刹车装置安装在机轮附近,回收机轮着陆时的旋转动能,并将其转换成液压能,用于刹车作动。为了提高无人机刹车系统的可靠性和安全性,提出了一种利用齿轮组进行取能的专用取能机构,设计了自馈能刹车系统的紧凑型专用取能机构,研制了高可靠、高集成化的自馈能刹车系统样机,完成了环境试验、惯性台试验、装机滑行试验,实现了自馈能刹车,大大提高了飞机刹车系统的可靠性、维护性和保障性。     

某型机翼内翼结构几何优化设计

某型机翼内翼结构布局优化模型,包括两类设计变量:位置变量和尺寸变量。本文利用PCL语言实现了在MSC.PATRAN环境下的参数化建模,以最小重量为目标函数,在强度和位移约束条件下,利用网格法进行位置寻优,并使用MSC.NASTRAN软件给出了最优尺寸变量。通过计算表明,本方法效率较高,结构重量稳定下降,优化效果明显。可以解决此类工程问题,具有一定的实用价值。     

基于复合形与神经网络的机翼结构优化设计

从元件位置和元件尺寸两个方面考虑,提出了一种全局结构优化设计方法。利用NASTRAN完成尺寸优化,利用神经网络对NASTRAN优化结果进行映射,用复合形法进行位置寻优,最终完成了机翼结构的优化。算例表明利用神经网络来预测NASTRAN优化结果有较高的精度与适用性,本文所提方法可行、正确,具有很高的效率。     

飞行器气动加热环境与结构响应耦合的热结构试验方法

阐述了将结构热试验和气动加热计算相结合,实现气动热分析与热试验相耦合的试验控制方法。为飞行器的气动加热和结构热响应耦合分析提供了一个解决思路,同时为结构热试验热载荷条件的制定提出了新的方法,对应用复杂防热结构的飞行器的气动热分析和结构热试验具有重要的意义。     

Integration of high-fidelity model of forward variable area bypass injector into zero-dimensional variable cycle engine model

Forward Variable Area Bypass Injector (FVABI) is one of key components which contributes to modulate the cycle parameters of Variable Cycle Engine (VCE) under various operation conditions. The modeling method of zero-dimensional FVABI was reviewed and its deficiency was analyzed based on FVABI flow characteristic. In order to improve the accuracy of VCE performance simulation, the high-fidelity modeling method of FVABI was developed based on its working characteristics. Then it was coupled with the zero-dimensional VCE model and the multi-level VCE model was built. The results indicate that the geometric and aerodynamic parameters can affect the interaction between the two airflows and the zero-dimensional FVABI model is too simple to predict the component performance accurately, especially when the FVABI inner bypass is chocked. Based on the performance curves for single bypass mode and the regression model of multi-scale support vector regression for double bypass mode, the high-fidelity model can predict FVABI performance accurately and rapidly. The integration of high-fidelity FVABI model into zero-dimensional VCE model can be done by adjusting iterative variables and balance equations. The multi-level model has good convergence and it can predict VCE performance when the FVABI inner bypass is chocked.