面向任务的空间信息网络体系结构可重组设计

针对空间信息网络体系结构设计和其使命任务的多重性、多维性的问题,提出了一种体系结构可重组设计方法。首先,介绍了空间信息网络及其体系结构的国内外发展现状,分析了研究空间信息网络体系结构可重组设计的需求。其次,结合空间信息网络的概念、结构和特征,建立了松耦合、兼容性、隔离性和可解构的可重组设计原则。同时,定义了管理中心（RMC）和资源中心（RRC）的内涵,分析了RMC和RRC的运行机制,从目标、拓扑、实体、数据、方案5个维度出发提出了一种形式化的可重组网络体系结构模型,并给出了可重组网络体系结构的实现算法流程。最后,以某反导作战活动为例进行了体系结构可组构设计的案例分析,基于STK平台进行可重组网络的仿真演示,着重展示和验证了可重组设计思想在实践中的具体应用,达到了预期目的。     

采用视觉伺服的月球样品容器夹持控制方法

嫦娥五号探测器月面采样封装任务需利用采样机械臂及其末端执行机构夹持样品容器,为克服非结构化月面环境对机械臂控制造成的不可知影响,确保精确夹持样品容器,提出并设计了一种视觉伺服样品容器夹持的控制方法和系统。系统通过固定安装相机和"眼在手"相机协同获取机械臂末端执行机构以及样品容器特征,采用扩展卡尔曼滤波算法对机械臂末端执行机构位姿的控制参数进行估计,消除控制位姿的轨迹抖动,实现了对样品容器的精确夹持。最后,通过分析在轨月球样品容器被夹持过程的数据和图像,验证了该视觉伺服控制方法和系统设计正确有效。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

遍历理论在航天动力学领域的应用

系统地研究遍历理论在航天动力学领域的应用，包括椭圆轨道长期覆盖和受晒因子等长期参数的平均化计算.从无摄和J2项摄动下平均轨道根数的长期和长周期项出发，构造非共振条件下覆盖和受晒因子的测度描述，并证明该测度的不变性；给出相关相空间和相流定义，并证明该相流的保测度性；应用Birkhoff Khinchin定理将长期覆盖和受晒因子等无限时间的累积问题成功转换为有限空间的二重积分运算.研究结果表明，遍历理论是解决航天动力学领域长期参数统计计算的有力工具.     

月球表层采样样品智能确认方法

表层采样是月球采样探测的重要方式，样品智能确认有助于提升工作效率与复杂问题处理能力。结合月球表层采样铲挖工作过程，分析了铲挖过程中臂载相机图像的特点，模仿有人参与识别过程，提出了层次解耦的月球样品智能识别流程，利用深度学习方法构建了一类深度卷积识别网络，完整地描述了图像、特征、标记在网络中的正反传递关系，并在月球表层采样地面试验中进行了验证，结果表明该方法对不同光照、不同背景、不同过程、不同形态的样品，具有较好的泛化识别能力，误识别率优于8.1%，平均单幅识别时间约0.7 s。     

低Weber数射流撞击雾化的数学模型

通过分析低Weber数无粘射流撞击形成液膜雾化的特征, 由质量守恒和动量守恒, 并借鉴前人的理论和实验结果, 推导出Taylor心形波作用下计算液膜厚度和形状的近似解析式, 数值计算结果与文献所给实验数据基本吻合一致。结合矩形喷孔形成的扇形液膜的破碎理论, 进一步计算了不同撞击角下雾化形成液滴尺寸的大小及分布。      

程控振动疲劳试验系统

航空叶片的疲劳断裂是发动机的常见故障之一,为了研究其失效机理,国内外都采用恒定应力疲劳寿命试验。叶片的疲劳载荷主要以数值分析法来给出,或者按台架试车中实测到的最大振动应力作为载荷,试验做到各组样品均有一定数量的产品发生失效为止,用它来估计产品的各种可靠性特征。传统采用的试验方案是人工操作开环控制激振。      

高亚音速压气机静子串列叶栅试验研究

本文给出了C型串列叶栅（其叶型近似于C-4叶型）和双圆弧叶型串列叶栅,在高亚音速（Ma₁=0.55～0.57）下进行试验的一些结果。试验结果以气流转角Δβ,静压上升系数cp和总压损失系数随进口气流攻角Ⅰ（-5°～+7.5°）变化的特性线表示,并获得性能最佳值。      

不饱和聚酯树脂与双马来酰亚胺的共聚改性

利用双马来酰亚胺(BMI)作为共聚单体与不饱和聚酯(UP)树脂进行共聚反应,使其玻璃化转变温度、弹性储能模量、拉伸和弯曲性能都有大幅度的提高,尤其是70?℃下力学性能有明显改观.利用红外光谱法测定了上述共聚树脂体系中不饱和聚酯、苯乙烯、双马来酰亚胺各自双键的聚合反应程度,分别为70.83%,95.46%和97.69%.实验结果表明由于BMI的参与,大大提高了UP树脂的固化反应活性.试样的断口形貌表明上述共聚树脂呈均相组织结构.     

激光辅助车削工艺参数对单晶硅表面质量的影响

为了提高单晶硅激光辅助车削加工表面质量,通过开展激光辅助和常规车削加工试验,结合表面粗糙度、表面形貌及拉曼光谱检测,研究激光辅助车削技术对加工质量的影响。基于正交试验方法,研究单晶硅激光辅助车削工艺参数对表面粗糙度的影响;通过方差分析和极差分析评估各因素对表面粗糙度的影响。研究结果表明：与常规车削相比,激光辅助车削可有效提高加工表面质量,降低材料表面的残余应力。主轴转速、进给速度、切削深度和脉冲占空比对表面粗糙度的贡献率分别为17.51%、44.48%、6.69%和14.70%。确定最佳加工参数组合如下：主轴速度为4 000 r/min,进给速度为2 mm/min,切削深度为5μm,脉冲占空比为30%,最终获得表面粗糙度Rq为2.4 nm的高质量表面。