压-压疲劳载荷下CFRP层合板表面红外辐射特征

为探究含冲击损伤CFRP层合板在循环交变载荷下的损伤演化规律,基于热力耦合效应研究了含损伤CFRP层合板疲劳过程中的表面红外辐射特征。以压-压疲劳试验模拟交变载荷,采用红外热成像方法分析了疲劳过程中含损伤CFRP层合板的热图序列和温度数据,结果表明：随着疲劳次数的增加,损伤沿垂直疲劳载荷方向演化,热斑颜色逐渐加深,初始冲击损伤形状逐渐演化为椭圆状,最后热斑横向端部出现"尖点";试件最大表面温差演化整体呈"快速上升-缓慢上升-快速上升"规律,最后出现跳升,其中热斑尖点、最大表面温差跳升可被视为结构疲劳破坏的前兆;含损伤CFRP层合板疲劳破坏时,其最大表面温差主要与纤维和基体种类有关,而试件铺层方式相较于纤维基体类别对最大表面温差无明显影响。研究揭示了冲击后CFRP层合板在疲劳载荷作用下的损伤演化规律,为飞行器复合材料结构的剩余疲劳寿命评估与损伤容限设计奠定了基础。     

微小卫星三轴稳定磁控算法工程应用

为降低微小卫星的成本和提高卫星可靠性,研究采用磁力矩器作为唯一执行机构对卫星进行三轴姿态稳定的问题。利用线性二次型调节器（LinearQuadraticRegulator,LQR）最优控制理论分别设计无限时间状态调节器和定常增益状态调节器,实现纯磁控下的微小卫星对地三轴稳定控制。同时结合卫星实际工程应用,以在轨飞行的“开拓一号”卫星为研究对象,分析卫星惯量积、轨道倾角、剩磁干扰、气动干扰等因素对控制精度的影响。仿真结果表明LQR控制器具有稳定性和实用性,在小干扰情况下,控制精度较高。     

带异步相关噪声的战斗机蛇形机动跟踪算法

针对异步相关噪声背景下战斗机蛇形机动模式转弯角速度辨识问题,考虑到目标状态与转弯角速度之间相互耦合的特性,从联合优化的解决思路出发,基于期望最大化（EM）算法框架,提出了一种带异步相关噪声的联合估计与辨识算法。首先采用"去相关框架"解除过程噪声与量测噪声之间的相关性,从而将异步相关噪声背景下的转弯角速度辨识问题转换成具有一步状态延迟的转弯角速度辨识问题,其次通过解除目标状态与转弯角速度之间的非线性耦合关系,基于期望最大化算法实现了战斗机蛇形机动目标状态与转弯角速度的联合估计与辨识,从而获得转弯角速度闭环形式的解析解：在E-step,通过利用异步相关噪声背景下的高阶容积卡尔曼平滑器（HCKS）,获得目标状态的后验估计;在M-step,通过极大化条件似然函数,获得转弯角速度的解析解。最后通过仿真验证了所提算法的目标状态估计与角速度辨识的精度均优越于传统的扩维法。     

跨声速风洞试验模型主动减振结构优化设计

针对跨声速风洞试验模型支撑结构,采用压电作动器嵌入支杆,形成一体化主动减振系统来抑制模型在风洞试验过程中的振动.分析了模型支撑结构在风洞试验过程中的振动特性和主动减振系统的控制原理,建立了压电作动器/风洞模型支撑结构相互耦合的动力学模型.在此基础上,采用模态可控性理论及模态价值理论,给出了主动减振结构控制能力的定量描述...     

一种用于CPT磁力仪的VCSEL 激光管参数自动调节方法

为了解决手动调节VCSEL激光管运行参数困难的问题,提出了一种用于CPT磁力仪的VCSEL激光管参数自动调节方法.首先,在稳定原子气室温度的基础上,通过步进增加激光管的驱动电流并探测光强,确定扫描电流的范围;其次,在初始工作温度基础上增加激光管温度步进,重复扫描三角波驱动电流,并全范围搜寻吸收峰;当首次读取到吸收峰后,利用调节电流精确锁定在当前工作温度条件下吸收峰对应的电流值,同时微调温度,调整吸收峰到最佳位置;最后,记录当前的激光管工作参数,完成整个VCSEL激光管参数自动调节过程.采用上述方法能够快速实现VCSEL激光管的测试及工作参数的设置,提高了工作效率和整机性能.     

低轨微纳卫星全磁自主导航算法研究

针对低轨微纳卫星体积小、功耗低的设计约束,提出了基于低轨地磁的定轨/定姿全磁自主导航算法.该算法仅利用三轴磁强计测量值和卫星动力学方程建立Kalman滤波器,实现了低轨微纳卫星的全自主轨道确定和姿态测量,理论仿真结果表明,该全磁导航算法精度能够满足低轨微纳卫星的一般要求.利用高精度地磁模拟器搭建了微纳卫星全磁自主导航地面仿真验证系统,对算法进行了全物理仿真测试和实验误差分析,进一步验证了全磁自主导航算法的可行性,为低轨微纳卫星提供了一种低成本、高自主、高可靠性的导航方法.     

层板内部压力分布及流阻特性实验

在冲击雷诺数为1×104~6×104条件下,针对不同气膜孔开孔率两种层板模型,实验研究了靶面、冲击面、扰流柱面压力系数分布以及冲击射流、绕流、溢流的局部损失和整体损失系数.结果表明:靶面由于滞止区加速流动向着壁面射流区减速流动过渡,压力系数出现二次峰值.两股冲击射流在靶面相汇形成低压力系数区,相汇后翻卷回冲击面形成低压力系数区.距离冲击孔较远的两排扰流柱表面压力系数分布受雷诺数影响较大.雷诺数Re≤3×104时,压力分布表现为横掠单管的绕流特征.雷诺数Re≥4×104时,压力分布表现为翻卷绕流特征.溢流损失系数最大,绕流损失系数次之,冲击射流损失系数最小.开孔率减小一半,冲击射流损失和绕流损失变化较小,气膜孔溢流损失升高至少4倍.      

机器学习在湍流模型构建中的应用进展

借助于高性能计算机和数据共享平台的发展,研究者可以获取大量的高分辨率湍流计算数据。近年来,随着深度神经网络等人工智能技术的发展,数据驱动的机器学习方法也开始应用于湍流模型中不确定度的量化以及模型的改进和构建中。湍流大数据与人工智能相结合是湍流研究的一个新领域。研究者在取得一定成果的同时也面临着诸多困难和挑战,例如模型的泛化能力和鲁棒性等。模型构建过程包含了数据处理、特征选择以及模型框架的选取与优化等诸多方面,这些方面在不同程度上影响模型的性能。本文从机器学习在湍流建模过程中的实现方法和模型的不同作用两方面分析总结了目前主要的研究工作进展,并对这类问题面临的挑战和未来的研究展望进行了阐述。     

ODA/TPER共聚型聚酰亚胺的合成及其性能研究

使用二元酐均苯四甲酸二酐(PMDA)与不同摩尔比例的两种二元胺4,4'-二氨基二苯醚(ODA)和1,3-双(4-氨基苯氧基)苯(TPER)共聚制备了一系列聚酰亚胺(PI)薄膜,并通过乌氏粘度计、X-射线衍射仪(XRD)、环境扫描电镜(SEM)、热失重分析(TGA)对其性能进行了分析表征.结果表明,TPER的引入使PI薄...