量子科学实验卫星微振动地面测试与估计方法

介绍了卫星微振动地面测试和信号估计方法.根据量子科学实验卫星特点,对动量轮运行状态下光学载荷的微振动线位移及角位移进行估计.通过地面微振动测试系统,测量了动量轮运行下光学载荷的微振动加速度;应用小波积分方法,精确估计了卫星结构敏感点的振动线位移和振动角位移.通过工程实测证明了微振动测试与估计方法的有效性.研究结果对于高精度科学实验卫星微振动地面试验具有一定工程应用意义.

     

几何尺度对GAW-1两段翼型升力特性的影响

在大型飞机和高速飞机的起降过程中增升装置空气动力性能的好坏对飞机有着举足轻重的影响.飞机增升装置通常采用多段翼型形式.在飞机设计阶段,一般是采用风洞实验的方法对多段翼型的气动性能进行评估.由于风洞的尺寸和动力所限,实验的模型和实验雷诺数都小于实际飞行情况.在数据的使用时,一般认为实验数据进行雷诺数修正即可.通过实验研究发现,即使雷诺数相同,几何尺度对两段翼型升力特性的影响也是非常显著的.建议在风洞实验中重视几何尺度对气动性能的影响.该研究结果和研究思路可供增升装置的设计和实验研究人员参考使用.     

自转旋翼气动特性分析及试验研究

从理论分析和试验验证两方面对自转旋翼气动特性进行了研究.采用叶素理论,以数值积分的方法建立自转旋翼气动模型,通过建模计算分析得出自转旋翼气动特性桨盘分布及与参数的关系.从原理性到实用性对试验模型和方案进行了设计.通过风洞试验,既验证了理论计算方法和结果正确可行,又发现了实践中存在的最小风速和最低预转速规律等问题.     

飞轮扰动经验模型参数的识别与改进

对飞轮扰动模型参数的精确识别是研究光学卫星高稳定度、高分辨率成像的基础. 目前, 飞轮的扰动模型识别主要有两种: 经验模型和分析模型. 经验模型需要识别的参数是谐波级数和幅值系数, 而当前存在的参数识别算法忽略了时域截断的影响, 导致幅值系数识别存在较大偏差, 这会引起扰动响应分析的不确定性. 针对上述情况, 提出了窗函数法和与其相关的频域恢复技术, 有效弥补了时域截断的影响. 通过实验仿真结果可见, 该方法大幅度提高了幅值系数的识别精度.     

折叠式变体飞行器轨迹优化及控制分析

针对临近空间高超声速飞行器存在的问题,设计了一种折叠翼飞行器,可以通过折叠机翼来适应各种飞行状态,保持最优的气动特性。并针对临近空间滑翔式高超声速的特点,采用高斯伪谱法对固定翼飞行器和折叠翼飞行器的轨迹优化,通过将折叠翼飞行器与传统固定翼飞行器在射程能力、规避热流能力方面进行对比,提出了一种综合目标的轨迹优化思想。设计的折叠翼飞行器相比传统固定翼飞行器性能更加优越,更适合临近空间环境,提高了17.67%的航程,减少了热流率峰值的35.72%,并通过控制系统的设计和仿真加以验证,仿真结果表明变体飞行器机动能力相比固定翼飞行器有了显著的提高。     

利用人工神经网络快速计算木星系磁坐标

在木星辐射带研究中,从地理坐标向磁坐标的准确转换是建模基础.以往的建模中,磁壳参数L值的计算基于磁偶极场假设,该方法精确度较差.结合最新的高精度木星磁场模型JRM09,本文提出基于磁力线追踪法的木星磁坐标计算方法,并分析其合理性和必要性.要求精确度较高时,磁力线追踪法计算耗时很长.本文在磁力线追踪法的基础上进行改进,提出基于人工神经网络的磁坐标快速计算方法.该方法包括分类器和拟合器.分类器基于Adaboost算法的BP神经网络,用于预测某地理坐标是否在内磁层,如果在内磁层,则用拟合器计算L值.拟合器采用遗传算法优化BP神经网络.结果表明,分类器的分类错误率在3%以内,而拟合器的预测误差在7%以内.以Juno号一圈探测轨道为例,利用神经网络的磁坐标计算法比磁力线追踪计算法速度快3个数量级以上.基于人工神经网络的磁坐标快速计算方法可用于未来木星辐射带的研究.     

最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务,如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时,延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成,导致任务数据丢失,所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略,提高地月中继卫星的资源利用率,减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究,在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上,以最小化数据丢失量为优化目标,建立了地月中继卫星任务调度模型,并设计了一种基于离散烟花算法(DFWA)的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明,基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法,是一种合理、有效的调度方法。     

基于TLE的弹道系数计算方法及应用分析

针对仅使用两行要素(Two Line Element,TLE)作为数据源的应用需求,研究了基于TLE轨道衰减的弹道系数计算方法。介绍了一种常用的基于两组TLE的直接计算法,分析TLE选取间隔对结果精度的影响;提出了一种基于多组TLE的迭代计算方法,以降低异常TLE对计算结果的影响;从弹道系数计算效果、在再入预报中的应用等方面对这两种方法进行比较分析。结果表明,两种方法各有优劣,基于多组TLE的迭代计算法稳定性更高、受TLE精度的影响更小;由于数据区间更短,基于两组TLE的计算结果对短期轨道衰减特性反应得更准确,用于临近再入时的预报效果更好。     

多变量全局寻优与智能优化在星座组网中的应用

顶层任务规划通常与星座组网紧密结合,小卫星分散灵活的特性尤其适用于星群规模化在轨运行。针对热点区域覆盖和全球覆盖的不同任务需求,提出了对构型多变量进行全局寻优和利用智能优化技术进行星座构型优化的方法,两种优化方法可分别获得小规模星群最优效能与超大型星群的较优效能。优化方法不受轨道类型和任务目标分布的约束,具有良好的鲁棒性。     

基于Fabry-Perot干涉仪气辉观测数据反演中性风速方法比较

利用半径法、完整傅里叶级数描述法和非线性回归法分别对安装在河北省境内国家天文台兴隆园区（40.2°N,117.4°E）的Fabry-Perot干涉仪（FPI）获得的地基中高层大气气辉观测数据进行风速反演.反演结果表明,半径法、完整傅里叶级数描述法和非线性回归法均能很好地反演风速,在误差范围内反演结果存在很好的一致性.相对于半径法和完整傅里叶级数描述法,非线性回归方法更完整地利用了观测数据信息,反演结果可信度较高.