高超声速典型弹道下的壁板热气动弹性动力学分析

对高超声速流中带有热防护系统（TPS）的二维壁板进行了热气动弹性的双向耦合建模与分析,采用三阶活塞理论计算气动力,通过参考焓法获得气动热流,在有限差分法的基础上进行结构热传导计算,拟合了结构材料特性随温度退化的曲线,最后将气动热模块、气动弹性模块进行双向耦合以考虑气动热与结构形变之间的相互反馈,并在2种典型弹道状态下进行热气动弹性响应分析。结果表明,在X-34A的设计弹道下,双向耦合分析会引起更加剧烈的热应力与热弯矩的变化与较长的瞬态混沌过程。在FALCON弹道下,双向耦合得到的结果加热更为剧烈,而温度下降的过程也更快。对比2种弹道发现,长时间的高超声速飞行更容易引发颤振,而机动性较强的弹道面临的主要问题则是屈曲,需要考虑材料的应力及强度特性。同时说明了双向耦合策略对于现代飞行器在弹道状态下工作的热气弹响应分析的必要性。     

基于拉格朗日松弛与最大分支算法的卫星成像调度算法

成像调度算法是卫星成像规划中的关键部分之一。建立了卫星成像调度问题的0-1     

远程自主交会改进制导算法

给出了一种适用于中、远程自主交会的改进制导算法。建立了交会两飞行器的相 对运动动力学模型;给出了可用于获取主、被动飞行器在惯性空间信息的轨道预报算法,并 且本预报算法是基于轨道要素描述的,同时考虑了J2项引力摄动,具有较高精度 。最后建立了用于优化制导指令速度的优化算法,和优化制导时间的燃料最优目标函数,优 化后的指令速度可使主动飞行器更精确地到达预定交会点。给出的数值仿真算例显示, 对于中、远程交会任务,单纯的C\|W制导算法所带来的终端误差较大,而改进的交会制导 算法可以十分明显地提高远程自主交会的制导精度。     

面向航空发动机减重的铝合金管强化机理研究

为助推新一代大型航空发动机推重比的有效提升,开展面向航空发动机减重需求的高强度铝合金管件自增强机理研究.采用有效强化的高强度铝合金管件大规模替换航空发动机低温段不锈钢高压管件,是实现航空发动机减重的可行方法.通过研究高强度铝合金管件自增强工艺的强化机理,建立基于三剪统一强度准则,同时考虑包辛格效应、应变时效以及应变硬化...     

The Space Environment Monitors of Shenzhou Manned Spacecrafts

For the purpose of ensuring normal operations of Shenzhou (SZ) series of manned spacecrafts and cosmonauts' safety, Space Environment Monitors (SEM)are mounted on board SZ-2, 3, 4, 5. SEMs aim to detect the high energy particles, the low energy particles, charging potential, atmospheric desity and composition. Detection of SEMs enable us to understand better the space environment in the manned spacecraft's orbit, and to provide a good space environment services for the spacecraft and cosmonauts. In addition, by using the data from SEMs, we have achieved some scientific accomplishments, such as the energy spectra of precipitating electrons, the abnormal variety of atmospheric density and composition during geomagnetic disturbances, the electron angle distribution in the low orbit and so on.     

基于轻量级卷积神经网络的人证比对

在证件审核场景中,常规的深度学习人脸识别方法人证比对精度低且在嵌入式设备运行效率差。为解决上述问题,本文提出了改进的轻量级卷积神经网络Lightnet,并采用了迁移学习方法。Lightnet是结合深度可分离卷积、线性瓶颈结构和注意力模块构成的轻量级卷积神经网络模块,引入附加角度裕量的损失函数AM-Softmax监督训练后,网络模型能够保持较高的验证精度,并有效解决标准卷积神经网络参数冗余、计算量大的问题。迁移学习通过冻结预训练模型的卷积层权重,并在自制的人证数据集微调,提高了网络模型的人证场景的识别性能。实验结果表明,所设计的轻量级人证比对算法在验证精度、参数量以及运行效率等方面取得了很好的效果,且对生活场景有较好的鲁棒性。     

基于WACCM+DART的临近空间SABER和MLS温度观测资料同化试验

基于WACCM+DART（Whole Atmosphere Community Climate Model,Data Assimilation Research Test-Bed）临近空间资料同化预报系统,以2016年2月的一次平流层爆发性增温（SSW）事件为例,开展了临近空间SABER（Sounding of the Atmosphere using Broadband Emission Radiometry）和MLS（Microwave Limb Sounder）温度观测资料集合滤波同化试验.结果表明:同化SABER和MLS温度观测资料可显著降低WACCM模式在中间层和平流层中上部（0.001～10hPa）大气温度场的预报误差,改善CR试验在SSW发生时中间层变冷现象偏强、纬向风场首次发生反转的层次偏低以及增温恢复阶段0.1～10hPa的东风层提前消退、纬向风速偏大、平流层顶位置偏高等现象.基于ERA5（The Fifth Generation of ECMWF Reanalyses）再分析资料的检验表明:同化SABER和MLS温度资料明显有利于减小北半球高纬度地区（60°-90°N）平流层中上层和下中间层（0.1～14hPa）纬向风场以及平流层和中间层中下层（0.01～100hPa）温度场的分析误差;同化低层大气观测也有利于减小0.1～14hPa纬向风场和0.01～100hPa温度场的分析误差,但是不如同化SABER和MLS温度资料对临近空间纬向风场和温度场分析误差的改善效果显著.      

弹性高速飞行器的状态/参数滚动时域估计

针对弹性高速飞行器非线性、不确定性和刚体/弹性耦合的特点,提出了一种基于QR分解和滚动时域估计的状态/参数联合估计方法。首先,通过引入滚动时域策略,将状态/参数估计问题转化为固定变量数目的优化问题,能够较好地处理时变参数的估计问题。然后,利用前向动态规划原理,将到达代价的计算转化为最小二乘问题,并利用QR分解进行求解,从而给出了基于QR分解的到达代价更新方法。这样使得整个滚动时域估计方法都建立在优化的基础上,且引入了反馈机制,提高了估计精度和速度。仿真结果表明:滚动时域估计的精度明显优于扩展卡尔曼滤波,且基于QR分解的到达代价更新方法在速度上优于传统的基于估计误差协方差的到达代价更新方法。      

基于GA-SVM的GNSS-IR土壤湿度反演方法

针对提高大范围土壤湿度测量精度的问题,研究了土壤湿度的全球卫星导航系统干涉测量法（GNSS-IR）,提出了一种基于支持向量机（SVM）的土壤湿度反演模型,利用遗传算法（GA）的自动寻优功能寻找SVM的最佳参数。结果表明,GA-SVM模型在测试集上得到的土壤湿度反演值与实测值的平均绝对百分比误差（MAPE）仅为0.69%,最大相对误差（MRE）为1.22%,线性回归方程决定系数达到了0.956 9。进一步与统计回归、粒子群优化的SVM模型（PSO-SVM）及反向传播（BP）神经网络方法进行对比,结果说明:在样本数目有限的情况下,GA-SVM方法更适用于土壤湿度的GNSS-IR技术反演,且反演精度较高,泛化性能良好。