高度-速度剖面内再入轨迹快速规划

提出一种升力式再入航天器进入稠密大气后的轨迹规划方法。在预先设定攻角剖面的前提下,利用路径约束(驻点热流、动压和过载)在高度-速度(H-V)剖面内直接获得轨迹下边界;利用终端约束确定以轨迹下边界为基准的高度增量,进而通过下边界与高度增量的加和形成满足要求的再入轨迹。其中,增量的形式选取为分段二次型函数,其大小可通过割线法快速获得。倾斜角大小可根据纵向动力学方程反解得到,其方向依据航向误差角走廊确定。通过对典型工况的仿真,结果表明所提方法能够快速规划出再入轨迹,且适应性好。     

复合材料构件热压罐成型模具温度均匀性分析

热压罐固化中成型模具的温度分布对复合材料固化质量有显著影响,提高与构件直接接触的模具型面温度均匀性有利于改善内部温度梯度,减小固化变形,提高成型精度。本文以复合材料构件热压罐框架式成型模具为对象,应用有限元方法,分析模具温度的分布,研究模具支撑结构对型板表面温度均匀性的影响。研究表明,支撑板厚度越薄,温度均匀性越好,与进气风口平行方向的支撑板对温度均匀性的影响更为显著,因此可优先考虑增加与进气风口垂直方向支撑板厚度来增加模具刚度。在保持面积不变的前提下,改变散热孔的形状,发现菱形与圆形散热孔具有较强的抗变形能力,而方形散热孔使得型板表面温度分布更加均匀。通过控制散热孔的布局改变风道时,发现T型风道对于改善温度均匀性的效果最佳。     

一种天基光学GEO目标定位方法及初轨算法观测几何评价

提出一种基于天基光学短弧观测数据对GEO区目标进行定位的方法,以GEO区目标半径、偏心率为几何约束,通过最小二乘法估计目标位置、速度,估计结果可作为初轨算法的输入,也可以为初值预测轨道,引导其它平台对目标观测。利用广义Laplace初轨算法对多平台多观测弧段处理,为表征观测几何对定轨性能的影响,将几何精度因子(GOP)扩展到多平台多观测弧段,并引入几何精度因子的误差灵敏度(ESGOP)表征测量误差对观测几何的影响,仿真结果表明:对GEO目标而言,当GOP不小于0.03、ESGOP不大于0.005时,对目标的初轨精度可控制在50km之内。     

基于混合遗传算法的多冲量最优变轨

针对航天器多冲量最优变轨问题,建立了多冲量最优变轨的数值优化模型,给出了一种遗传算法(GA)与序列二次规划算法(SQP)结合的混合优化算法.该算法不需初值猜测,全局和局部搜索能力强并且计算效率高.仿真计算了燃料最优交会和时间最短拦截问题,比较了GA,SQP以及混合遗传算法的性能.针对混合遗传算法得到的不同冲量次数变轨的优化结果,分析了冲量次数对变轨性能指标的影响.结果表明混合遗传算法综合性能最高,冲量次数对不同性能指标的影响不同.仿真算例验证了模型和算法的有效性.     

复合材料J型加筋壁板制造技术研究

对J型加筋壁板共胶接技术在实际应用中所存在的主要问题进行了研究,着重介绍了R区芯材精确填充、筋条外型模成型、框架式插销垂直定位、共胶接真空袋封装等关键技术的研究情况,并对相关技术的应用进行了深入分析。研究结果表明,在精确计算的基础上,设计制造专用成型模具可实现R区填充芯材的精确制备,有利于提高加筋壁板胶接质量;选用筋条外型模成型工艺,并设计采用框架式插销垂直定位装置,可有效解决J型筋的表面成型质量、筋条尺寸精度、位置精度等问题;使用已硫化橡胶作为维形挡条、制备合适的内型面软模、优化辅助材料铺放方法,可减少表面质量问题,降低架桥、破袋风险。在应用了上述一系列制造技术后,成功制造了满足使用要求的J型加筋壁板复材零件,并初步实现该类型零件的批量化生产。     

军用危险品航空运输装卸保障风险预测 ac

针对军用危险品航空运输装卸保障过程中的风险问题,根据军用危险品航空运输装卸保障理论与实际,梳理出影响军用危险品航空运输装卸保障的因素,建立了影响因素层次模型。针对影响因素的不确定性,将模糊集理论应用到贝叶斯网络中去,建立了基于模糊贝叶斯网络的军用危险品航空运输装卸保障风险预测的数学模型。最后,将实例中的节点证据输入到模糊贝叶斯网络中,对保障风险进行推理,验证了模型的有效性和实用性。     

纺丝工艺对炭纤维缠绕复合材料强度转化率的影响

通过不同纺丝工艺的聚丙烯腈基炭纤维表面状态、NOL环及Φ150 mm容器的实验研究,分析了不同纺丝工艺对湿法缠绕复合材料聚丙烯腈基炭纤维强度转化率的影响。结果表明,干喷湿纺炭纤维比湿法纺丝Φ150 mm容器环向纤维强度转化率要高出11.9%~15.4%,湿法纺丝的炭纤维复合材料NOL环层间剪切强度要比干喷湿纺炭纤维复合材料高7.4~34.1 MPa。因此,干喷湿纺的炭纤维可应用于固体火箭发动机缠绕壳体、压力容器等主要承受拉伸应力的领域,可充分发挥其纤维强度;而湿法纺丝工艺制成的炭纤维与树脂基体结合紧密,利于载荷的传递,可应用于承受压缩剪切等复杂载荷的领域,从而发挥这两种纤维各自不同优势。     

机械球磨法制备纳米TATB及其表征

采用高能机械球磨法制备出平均粒径为58.1 nm的纳米TATB。利用SEM分析表征了纳米TATB的微观形貌,并统计了纳米TATB的粒度分布。利用XRD、IR和XPS表征了纳米TATB的晶型、分子结构和表面元素等。采用DSC和DSC-IR联用系统对纳米TATB的热分解活化能和热分解产物进行了分析。结果表明,纳米TATB的表观热分解活化能(ES=341.2 k J/mol)相比原料TATB(ES=354.4 k J/mol)降低了13.2 k J/mol,说明纳米TATB的反应活性更高。纳米TATB的主要分解产物为CO_2,同时伴有一定量的N_2O和NO_2生成。热感度实验表明,纳米TATB的5 s爆发点(T5s)高于原料TATB的T5s,说明纳米TATB的热稳定性更高。     

利用微波探测仪(ATMS)对在轨微波辐射计观测精度的模拟分析

微波辐射计的观测精度及其对数值模式同化应用的影响评估是微波辐射计观测指标设计的重要参考。基于微波探测仪(ATMS)资料,利用三维变分同化系统模拟分析在轨微波辐射计的观测精度指标。针对ATMS观测误差特征,在其观测基础上增加均值为零、标准偏差分别为0.5,1.0,1.5,2.0K的正态随机扰动,进而获得不同精度的观测模拟值序列,然后利用Harris和Kelley的辐射资料偏差订正经验方法订正不同精度的观测资料。偏差订正后,利用三维变分同化模式(WRFDA)直接同化ATMS资料。通过2016年6月6h预报场的同化试验,评估了不同观测精度的模拟资料对数值模式的同化影响。     

基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。