一种基于工程化气动加热算法的天线热防护设计

高超音速气动热仿真技术是提高天线热防护能力的重要支撑之一,为了进一步缩短研制周期和节约成本,本文提出了一种以冷壁热流和壁面恢复焓为输入条件,以MATLAB和CFD联合迭代快速求解高速气流中天线温度场的工程化算法。在利用气动热试验证明仿真结果与实验数据的高一致性后,以该仿真方法对一个高速气动加热时长为500 s的天线实施了防隔热优化设计,根据仿真评估出的导致核心器件温升的主、次要因素,针对性地提出改进措施,最终目标印制板由过往的320℃下降到了142℃,热控效果显著。     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。     

惯性推算误差抑制的神经网络自学习模型设计与验证

惯性推算误差抑制是提升复杂场景下组合导航定位性能的关键,现有采用运动约束或系统误差高阶建模的方法从运动学模型及传感器误差模型出发,通过经验确定参数及模型的最优解。深度学习隐式模型能够挖掘数据之间的隐含关系,进行自主化参数寻优,并在提升惯导误差建模精度方面具有一定优势。总结了现有主流网络模型设计的优缺点,通过对比不同的输入输出方案进行优选,最终利用卷积神经网络构建了一套惯性误差抑制的轻量化神经网络自学习模型,并利用实测车载数据验证了该模型的有效性。实验结果表明,在GNSS信号失锁300 s的路段I和失锁285 s的路段II,网络模型速度约束的算法相较于纯惯性推算和传统NHC算法均有一定提升,融合NHC及网络模型速度约束的算法在水平定位精度上分别改善了41.7%~47.4%和26.7%~36.6%,一定程度上抑制了惯性推算误差。     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。     

空中发射技术特点的量化分析

近几年,随着小卫星市场的蓬勃发展,小型卫星发射市场持续升温,以飞马座XL和运载器一号火箭为代表的空射火箭完成多次发射任务,将数十颗卫星送入近地轨道。空射运载火箭具备快速响应、机动灵活、发射成本低、任务适应性强等技术特点。运载火箭从空中发射可以充分利用载机的飞行高度和飞行速度,在相同的系统运载能力下,火箭的起飞质量更小;在相同的火箭起飞质量下,系统运载能力更高;同时,对于规模星座快速部署,空中发射的灵活优势显著。围绕空射火箭的上述技术特点,基于空射火箭模型开展仿真分析研究及不同发射方式的结果对比,结果表明空射方式对提升系统效益效果显著。     

火箭多台发动机并联推力传递结构动静耦合计算方法

针对运载火箭多台发动机并联推力传递结构在工作中力学环境适应性问题,开展了动静耦合动力学计算方法研究。该研究分析了动静耦合机理,并以此为基础,计算了有无静载的结构模态频率和推力传递结构关键部位随机振动响应。结果表明,火箭推力传递结构在大推力作用下,结构的刚度发生改变,进而影响动力学特性。相关研究结果为火箭多台发动机并联推力传递结构动静联合试验提供了参考意义。     

DSMS悬挂物的初始化和控制流程研究

首先指出了数字式悬挂物管理系统(DSMS)的先进性,分析了其组成和接口,然后重点研究了DSMS悬挂物的初始化和控制,包括各状态系列、接口控制动作、标准消息数据格式,进而以流程图的形式概括了整个过程.     

飞行器程控跟踪相控阵天线安装误差补偿技术

针对窄波束高增益相控阵天线波束指向精度要求高、安装误差对波束指向的影响无法忽略的问题,提出了一种基于光学瞄准的安装误差测量方法,给出了光学测量内容和误差修正矩阵,经某型无人机飞行测试表明,该方法可以减少由安装误差带来的波束指向偏差,对高精度波束指向具有重要意义。     

尖侧缘机身布局的俯仰力矩特性及扰流板控制

针对尖侧缘机身布局在大迎角下存在的正俯仰力矩（抬头力矩）问题,通过风洞试验,首先研究了俯仰力矩的迎角分区特性及流动演化规律：线性增长区（迎角为0°~15°）,俯仰力矩线性增加,全机从附着流到形成进气道前缘涡和机翼涡;非线性增长区（迎角为17.5°~32.5°）,俯仰力矩非线性增加,机头涡出现,机头涡和进气道前缘涡逐渐增强,机翼涡增强后破裂;衰减区（迎角为35°~65°）,俯仰力矩逐渐减小,机头涡增强后破裂,进气道前缘涡破裂发展,机翼涡完全破裂。其次,发现了机身前体是产生正俯仰力矩的主要来源,机头涡是导致大迎角下正俯仰力矩的主控流动。当迎角为40°时,前体各截面正俯仰力矩在进气道前缘处达到最大,主要是由于该处机头涡诱导产生了较强的法向力。最后,提出了大迎角机身扰流板控制技术,产生了较好的控制效果。当迎角为40°时,扰流板可使正俯仰力矩减少62%,其原因是扰流板降低了机头涡涡量及其诱导产生的法向力,减少了机身前体对正俯仰力矩的贡献。该控制技术的缺点是扰流板会带来一些升力损失和附加阻力。基于尖侧缘机身参考宽度的雷诺数为2.59×10⁵。     

基于碳纳米管薄膜的复合材料层间增韧

通过浮动催化化学气相沉积法制备连续碳纳米管薄膜,并将其原位沉积到单向碳纤维织物表面,手工铺层后借助真空辅助树脂传递模塑成型（VARTM）工艺制备碳纳米管-碳纤维/环氧树脂复合材料层压板,研究不同面密度的碳纳米管薄膜对层压板Ⅱ型层间断裂韧性的影响。结果表明,随着碳纳米管薄膜面密度的增加,层压板Ⅱ型层间断裂韧性先逐渐提高,当碳纳米管薄膜面密度为9.64 g/m²时,层压板Ⅱ型层间断裂韧性最佳,与原始层压板相比提高了94%。碳纳米管通过桥接树脂裂纹、从树脂中拔出等方式提高层间断裂韧性。当碳纳米管面密度超过临界值时,会引起树脂浸润困难,导致增韧效果降低。