旋翼微多普勒特性实验分析

为分析旋翼及其主要部件的微多普勒效应特点,提出了一种通过微波暗室进行旋翼微多普勒效应测试的实验方法,并通过实例验证了实验方法的可靠性;两种桨叶不同桨叶片数的系列实验结果表明,旋翼的微多普勒特性通过频率把各个散射部件的回波能量分开,旋翼的片数和转速不影响微多普勒特性的分析估算,旋翼的微多普勒特性仅与其运动特性相关;结合直升机目标识别特征,采用短时傅里叶变换方法对实验数据进行微多普勒效应提取,分析了微多普勒效应与入射波和旋翼几何属性之间的关系,得到了旋翼微多普勒效应的频率特性、极化特性和宽频带特性.     

计及壁面传热的微型向心涡轮气动设计探讨

毫米级微型向心涡轮传热效应显著区别于常规向心涡轮,发展计及壁面传热效应的微型向心涡轮的气动设计方法对微型燃气轮机的设计具有重要意义.根据微型向心涡轮壁面非绝热的特点,通过理论分析,初步建立了计及固壁传热效应的微型向心涡轮速度三角形的分析模型.在此基础上发展了计及传热效应的微型向心涡轮的气动设计方法.分析得到了考虑传热影响的微型向心涡轮设计规律.利用三维数值模拟手段对模型和设计方法进行了验证.结果初步表明所发展计及壁面传热效应的模型和微型向心涡轮气动设计方法具有较好的可行性.     

伺服机构负载模拟系统设计与动态特性分析

针对火箭发动机喷管伺服机构的负载模拟问题,采用机械的方式,设计了一种可对伺服机构的惯性负载、摩擦力矩负载、弹性力矩负载、安装刚度以及发动机喷管柔性特征进行模拟的负载模拟器,并建立了模拟器和伺服机构数学模型。仿真分析了惯性负载、弹性力矩以及喷管柔性对伺服机构负载多自由度特性的影响。通过对伺服机构扫频实验,负载模拟器中的负载在一定范围内调节,可复现伺服机构实际工作中的动态特性。说明该负载模拟器结构设计合理,从而为具有多自由度特性的火箭伺服机构的负载模拟系统设计提供参考。该系统已经得到实际应用。     

电磁航天器编队悬停鲁棒协同控制方法

针对电磁航天器编队近地轨道悬停问题,提出一种在缺少参考轨道准确信息时的协同控制方法。用TH方程描述航天器间的相对运动,选择与参考轨道同周期的圆轨道为标称轨道。将参考轨道相对于标称圆轨道的偏差、地球非球形引力、大气阻力及其他天体引力等参数单独归类,视其为不确定量,构成不确定系统。通过引入一致性理论,在电磁作用模型和动力学方程均存在不确定性的条件下,针对航天器编队悬停的目标设计了鲁棒协同控制律。考虑能量消耗最优和均衡以及轨道姿态解耦,给出了通过优化进行磁矩配置的方案。仿真结果表明,所设计的鲁棒协同控制律能够实现编队电磁航天器高精度悬停,所给出的磁矩配置方案能够实现磁矩的合理分配。      

循环电载荷下大功率LED金引线疲劳断裂寿命预测

随着大功率发光二极管（LED）在照明领域的普及与广泛应用,可靠性逐渐成为研究的重点。大功率LED封装器件中金引线疲劳断裂失效一直是制约其可靠性的重要因素。通过针对大功率LED封装器件中的金引线力学仿真与功率循环试验相结合的方法,首先确定循环电载荷条件下该型LED的主要失效原因为金引线疲劳断裂,其次提出基于电流加速模型的加速因子提取方法和基于应变幅值的Coffin-Manson解析寿命预测方法,最终完成对LED金引线疲劳断裂寿命的预测和试验验证。研究结果表明:所提方法具有较高的寿命预测精度,可以满足大功率LED封装器件可靠性快速、准确评估的要求。      

碳纳米管薄膜传感器及其应变传感特性

碳纳米管薄膜可作为应变传感器用于结构损伤的健康监测。采用机械搅拌、超声处理和高速离心等分散工艺将多壁碳纳米管单分散后,通过真空吸滤法制备碳纳米管薄膜。对碳纳米管薄膜传感器进行了深入的研究,设计了一种高灵敏度的碳纳管薄膜应变传感器,与结构基体一体成型。弯曲应变传感实验表明碳纳米管薄膜传感器在不同的应变范围、不同的循环次数、不同的温度范围等条件下都具有良好的应变传感特性。结果表明碳纳米管薄膜传感器灵敏度较高,灵敏度系数为188.31(0~22 500 με),且具有较好的应变传感可逆性和可重复性。      

扰动形状对钝头体非对称流动的影响

通过在钝头体头部施加人工扰动块可以得到确定的大攻角下的非对称背涡结构。为了研究扰动块形状对非对称背涡结构的影响,本文在攻角50°、雷诺数Re_D=1.54×105的条件下,利用数值模拟对周向角90°、子午角10°的扰动位置的半球形、D型及方形3种扰动块形状分别进行了研究。研究发现在同一扰动位置,半球形扰动主控下的背涡结构为右涡型,而D型扰动和方形扰动主控下的背涡结构呈现左涡型,且方形扰动主控下的背涡结构的非对称性弱于其他2种扰动主控的非对称背涡。通过分析发现扰动块所引起的微流动直接影响钝头体非对称背涡结构。因此为了更精准地通过施加人工扰动得到确定的非对称背涡结构,应尽量选择形状简单、表面平滑过渡的扰动块形状。      

基于深度增强学习的卫星姿态控制方法

针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态。具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q Network算法进行卫星自主姿态控制训练,以姿态角速度趋于稳定作为奖励获得离散行为的最优智能输出。仿真试验表明,面向空间卫星姿态控制的深度增强学习算法能够在卫星受到突发随机扰动后稳定卫星姿态,并能有效解决传统PD控制器依赖被控对象质量参数的难题。所提出的方法采用自主学习的方式对卫星姿态进行控制,具有很强的智能性和一定的普适性,在未来卫星执行复杂空间任务中的智能控制方面有着很好的应用潜力。     

挤压油膜阻尼器在解决某低压压气机试验件振动问题上的应用

为解决由临界转速引起的某型发动机低压压气机试验件试车振动问题 ,研制了挤压油膜阻尼器。根据试验数据确定了阻尼器的设计参数及与转子轴颈尺寸的对应关系 ,实现了在工程中利用压气机轴承供油油路给挤压油膜阻尼器供油