四结砷化镓太阳电池电路可靠性设计及验证技术研究

四结砷化镓太阳电池在半刚性太阳翼上应用,需要满足长寿命高可靠要求,文章针对新型太阳电池片在轨应用的空间环境适应性考核验证问题,开展了四结砷化镓太阳电池小板试验验证,对试验方案及数据结果进行了分析说明.通过对热、静电放电、辐照的分析及试验,结果表明:四结砷化镓太阳电池可以满足半刚性太阳翼长寿命高可靠应用的要求,相关试验验证情况将为后续四结砷化镓太阳电池在卫星半刚性太阳翼大范围的工程应用提供参考.     

典型星载螺旋天线的大功率微放电效应仿真分析及试验研究

为了对星载螺旋天线的微放电效应进行分析和研究,文章以典型星载双绕背射螺旋天线为例,首先采用HFSS软件对该天线进行微放电设计及阈值仿真分析,从设计上保证天线满足卫星微波系统50 W的功率容量要求;随后用前后向功率调零检测法对天线进行功率耐受和微放电试验,验证天线的功率耐受能力;为了研究天线放电现象及放电对天线性能的影响...     

柔索驱动式航天员虚拟微重力训练系统控制与实验

针对现有的航天员地面微重力训练设备存在成本高、单次训练时间短、模拟精度低等问题,提出了一种柔索驱动的航天员虚拟微重力训练系统。通过采样航天员对作业对象的操作力,控制柔索驱动虚拟物体(末端执行器)运动,使虚拟物体符合在微重力环境中的运动规律。建立了柔索驱动训练系统的动力学模型,分析了系统的特性。针对传统力伺服系统多余力对控制力精度影响较大且难以克服的问题,提出了一种使用弹簧产生柔索张力的并联柔索全位置型控制方法,并引入力/速局部反馈的控制策略。实验结果表明,系统克服多余力效果明显,可以获得较高的驱动力控制精度;虚拟质量在操作力作用下的运动符合在微重力环境中的运动规律,且有较高的模拟精度;系统稳定性良好,可以实现微重力环境中移动不同质量物体的虚拟作业训练。     

矢量调制器在星载相控阵天线中的应用

精确的相位调制技术是星载毫米波有源相控阵天线最关键技术之一。传统的数字移相器构造较为复杂,尺寸较大,相位调制特性有局限性,不是高工作频段、宽扫描角星载相控阵天线发展的最优选择。文章提出采用单片矢量调制器来代替数字移相器及数字衰减器,利用电压来控制矢量调制器的相位调制,提高了相位调制性能,同时具有结构简单、尺寸较小等优点。在此基础上设计了星载毫米波段有源相控阵天线,并且实现了精确的二维波束扫描功能,验证了矢量调制器在星载毫米波有源相控阵天线中应用的技术可行性。     

GEO卫星结构屏蔽设计与性能分析

地球同步轨道(GEO)卫星在轨期间将遭遇空间带电粒子辐射,导致的电离总剂量效应会损伤星上的电子元器件。在对GEO卫星典型结构进行屏蔽设计时,采用钽箔等材料对卫星结构大开口处进行封堵,又用屏蔽厚度的实体相交法求解卫星的屏蔽性能。建立卫星的三维屏蔽厚度模型,对比屏蔽设计前后的总剂量值,同时分析该封堵方法对卫星机热系统的影响。通过对GEO卫星结构三维屏蔽性能的分析,验证了该封堵方法的有效性。     

大型空间结构热弹性非线性有限元分析

由薄壁管组成的大型空间结构在外层空间受到太阳等星体的辐射加热，其热变形是值得关注的。为了准确地预测这种变形，首先推导了一种梁的热弹性几何非线性增量有限元格式，用以分析该类结构的热-力学响应，然后考虑到空间结构热流输入与变形耦合的特性，提出了一种热-力学耦合分析的有限元方法。对哈勃太空望远镜太阳能帆板热变形的实例计算表明，数值解与理论解符合较好。数值算例表明，结构内部热变形的不一致程度越大，考虑几何非线性对于热变形计算结果的影响越大；热流入射方向角和热变形大小是影响耦合效应的主要因素。     

三轴指向机构的装调校准

文章描述了一种三轴指向机构的装调校准方法。机构的结构方案为3个转动单元通过支架连接而成,运动中3个转动单元的转轴始终相交于反射器的焦点。通过对零位状态下的机构装调校准方法的详细论述和单元转轴转角Rx、Ry的计算及调整,使机构满足其几何条件,即3个单元轴线相交于一点。最后对机构零位标定进行校验,验证机构在任意状态下3个转动单元的转轴始终相交于一点。     

卫星推进系统真空充填过程数值仿真

以一维管道瞬变流理论为基础, 利用特征线有限差分法, 建立空间推进系统部件流体动力学模型和液头充填的计算模型, 瞬变管流运动方程摩擦阻力采用平均摩擦损失模型和动态摩擦损失模型, 考虑溶入气体后管流声速的变化, 对某卫星推进系统管路充填过程进行计算.与实验结果对比表明:计算模型较好地描述了发动机充填过程中的管路水击和管流振荡现象, 可为其它推进系统管路充填流动瞬变特性分析提供指导.      

跨传感器异步迁移学习的室内单目无人机避障

针对强化学习策略由仿真环境向实际迁移困难的问题,以提高无人机采用无深度信息单目视觉时的行人规避能力为目标,提出一种基于异步深度神经网络结构的跨传感器迁移学习方法。首先,在仿真环境中仅使用虚拟单线激光雷达作为传感器,通过基于确定性策略梯度(DDPG)的深度强化学习方法,训练得到一个稳定的初级避障策略。其次,用单目摄像头和激光雷达同步采集现实环境中的视觉和深度数据集并逐帧绑定,使用上述初级避障策略对现实数据集进行自动标注,进而训练得到无需激光雷达数据的单目视觉避障策略,实现从虚拟激光雷达到现实单目视觉的跨传感器迁移学习。最后,引入YOLO v3-tiny网络与Resnet18网络组成异步深度神经网络结构,有效提高了存在行人场景下的避障性能。     

基于布尔感知模型的N段有向覆盖与 K重全向覆盖

针对无线传感器网络节点的布尔感知模型，在满足覆盖要求的条件下，文章对N段有向感知中邻近段之间等概率跳变或以恒定角速度ω扫描2种情况，分别给出传感器节点工作在有向感知模型下的分段数Ⅳ与全向模型下的覆盖重数K之间的关系表达式。之后，进一步对节点以恒定角速度∞扫描，考虑时间积累的条件下，给出了时间m、分段数N与覆盖重数K的表达式。通过以上研究，可以将有向感知模型的覆盖问题转化为求取全向感知模型下的覆盖重数问题。