RLV轨迹在线重构与动态逆控制跟踪

针对可重复使用运载器再入返回的标称轨迹跟踪问题,结合轨迹在线更新策略,设计了一种基于动态逆方法的轨迹跟踪控制律。通过改进闭环解析解提高了轨迹在线生成算法的精度和快速性,将生成的高度—速度剖面转化为阻力—速度剖面,并在跟踪标称轨迹过程中更新标称轨迹以消除航程跟踪误差的影响。为了跟踪阻力—速度剖面,基于动态逆理论设计了轨迹跟踪控制律,并引入积分环节消除稳态误差,实现了对标称轨迹的准确跟踪,且跟踪误差具有全局收敛性。仿真结果表明,该轨迹跟踪控制律具有良好的跟踪性能,能够提高再入制导系统的自适应性。     

气体注入压力激励法测量卫星液体推进剂剩余量的热力学模型

通过对气体注入压力激励法测量卫星液体推进剂剩余量系统的详细热力学过程分析,建立了能满足实际测量需求的等温和绝热两种热力学模型,对具体测量模型的选用及相关问题进行了分析。     

强约束条件下星座一体化优化设计方法研究

针对星座构形一体化设计时，由于约束条件复杂而导致求解困难的问题，提出了自适应序列约束边界法和约束邻域排斥策略，以进化算法为基础构成了星座构形一体化优化设计方法。应用此方法进行了全球导航星座构形一体化优化设计，设计结果表明该方法能够高效解决综合考虑多种设计因素、具有离散／连续混合变量、无导数信息的星座构形一体化优化设计问题。     

预警卫星对导弹主动段的探测功能仿真

预警卫星对导弹的早期预警是反导防御系统有效作战的关键环节,是影响反导防御系统作战效能的重要因素.本文依据卫星预警探测功能仿真原理,结合导弹飞行仿真与卫星红外探测仿真,确定了导弹与预警卫星间的几何交互关系,并建立了预警卫星对导弹主动段的红外探测仿真模型.针对两种不同的突防弹道与预警卫星,对预警卫星探测概率及预警时间进行了仿真计算.结果表明,采用该方法计算预警卫星对主动段导弹的探测概率与预警时间,能满足导弹与预警卫星作战效能评估的应用要求.     

塔康信标基准下垂的补偿与性能改善研究

为了改善塔康信标"基准下垂"现象对系统性能的影响,从分析基准下垂产生的原因入手,研究了基准下垂的信号特征,通过将相对下垂信息变换为脉冲宽度信息,再将脉宽积分为直流补偿信号,加至基准下垂电路的补偿级,实现了对下垂信号的补偿.并通过MatrixX仿真对这个过程进行了验证,仿真结果表明,该补偿方法能够达到预期的补偿效果,从而保证了塔康系统测位功能的正常发挥,同时降低了寄生调制误差,提高了测位精度.     

舱外航天服热试验外热流模拟方法研究

出舱行走所必需的舱外航天服具有复杂外表面形状,其空间外热流极其复杂。文章对舱外航天服在热试验中所采用的外热流模拟方法进行了对比分析研究,结合航天服的特点对热试验中外热流模拟的方式进行了探讨, 论证了用接触式电加热片及红外加热笼两种外热流施加方式的可行性,并通过分析的手段对不同热试验方法中施加的热流和太空中的热流大小及分布进行了对比。     

舱外航天服红外笼标定试验及其修正计算

文章对舱外航天服的红外笼标定试验的情况进行了介绍,并根据试验数据对试验模型进行了修正计算,得到了红外笼的相关计算参数,同时给出了标定试验与计算模型的偏差,利用标定试验数据对试验模型进行了修正计算,并对修正计算后的结果和试验数据进行了比对,比对结果表明,计算模型计算值与试验值偏差较小,修正后的计算模型可以用于舱外航天服热平衡试验施加外热流功率的计算,并为舱外航天服的热平衡试验中外热流的施加提供参数依据。     

部件试验模态综合的动柔度法

基于半试验半理论信息,提出一种简单有效的部件试验模态综合技术。试验上它只要求测量部件的低阶模态参数,而高阶模态的影响,由部件的一种动柔度来体现。这种动柔度几乎包含了高阶模态的全部静态贡献和全部动态贡献,因此精度很高。当然,有限元模型误差较大时,需要利用部件的测量模态参数对有限元模型进行必要的修正或重建。     

氢氧内燃机增氧定容燃烧特性研究

航天器携带推进剂有限,氢氧内燃机适宜采用纯氢纯氧+富氢燃烧方式,但目前内燃机纯氢纯氧燃烧缺乏地面试验验证。为此开展氢氧内燃机增氧定容燃烧试验,采用内燃机定容燃烧逐步增氧的技术路线,获得增氧乃至纯氧条件下氢氧内燃机的层流燃烧特性,实现氢氧内燃机高性能高可靠工作。试验结果表明：随着氧气浓度的增大,层流燃烧速度随当量比成倍增加,变化的幅度会逐渐减小;高氧气浓度条件下,层流燃烧速度维持在很高的水平,且随当量比的变化很小。     

机载超轻量化卷积神经网络加速器设计

卷积神经网络庞大的权重参数和复杂的网络层结构,使其计算复杂度过高,所需的计算资源和存储资源也随着网络层数的增加而快速增长,难以在资源和功耗有严苛要求的机载嵌入式计算系统中部署,制约了机载嵌入式计算系统朝着高智能化发展。针对资源受限的机载嵌入式计算系统对超轻量化智能计算的需求,提出一套全流程的卷积神经网络模型优化加速方法,在对算法模型进行超轻量化处理后,通过组合加速算子搭建卷积神经网络加速器,并基于FPGA开展网络模型推理过程的功能验证。结果证明：本文搭建的加速器能够显著降低硬件资源占用率,获得良好的算法加速比,对机载嵌入式智能计算系统设计具有重要意义。