USO-KBR测距系统建模与仿真

K频段微波测距(KBR)系统是低-低卫星跟踪卫星(SST-LL)重力测量卫星的关键载荷之一,其性能直接影响地球重力场空间变化率的测定结果,而KBR系统中超稳振荡器(USO)的稳定度对KBR系统整体测距精度有着重要影响。文章根据双向测量载波相位对比原理和USO幂率谱模型,对KBR系统进行了建模。首先,描述了测距系统的基本原理、系统功能组成及适用于KBR系统的数学模型;然后,利用Matlab软件对"重力恢复和气候实验"(GRACE)卫星的KBR系统进行了仿真。仿真结果表明,采用该模型和方法后获得的双向测距中误差(RMSE)为9.81μm,与公布的GRACE卫星KBR系统10μm的中误差相符。文章为KBR系统的工程设计提供了仿真分析工具,可为工程应用提供设计参考。     

双振动台正弦振动同步控制新方法研究

文章在对现有双振动台振动控制技术研究的基础上,提出了正弦振动幅值/相位同步控制新方法,对该方法的双驱动信号生成、回路响应信号采集与处理、振动幅值/相位控制等方面的实现技术进行了详细的阐述。     

降低电磁波在再入等离子体中衰减的仿真分析

对电磁波在再入等离子体中的衰减特性进行了分析。在不减少辐射口面处等离子体电 子总数的条件下,提出一种极化方向电子密度周期变化分布降低电磁波衰减的方法。对于电 子密度均匀分布与再入过程中实际分布的等离子体模型,采用发射与接收天线,对电磁波在 等离子体中的传播特性进行仿真。得到了电子密度均匀分布与周期变化时的电场分布图,分 别计算了电子密度均匀分布与实际分布时的电磁波衰减,对原分布与周期变化分布时产生的 电磁波衰减进行比较。仿真结果表明,极化方向电子密度的周期变化,可有效改善电磁波的 传播特性,使电磁波衰减降低。
     

移变模式双基地SAR的分辨特性及速度选择

分辨率是SAR的重要指标之一,研究移变模式双基地sAR的分辨特性,旨在为该模式系统性能指标的设计提供依据.首先采用梯度方法给出了移变模式下地面距离分辨率的计算公式,并考察了其随位置的变化.然后从成像处理的角度推导出移变模式下方位分辨率的计算公式,并给出了求解方法.最后以"星空"配置为例,仿真了不同空载平台速度下,共同照射范围、合成孑L径时间以及方位分辨率的变化情况,为该模式下速度的选择提供了参考.     

Pb-Ag合金电极上KOH/甲醇电解液中CO2电化学还原为CO的动力学研究

为有效转化航天器座舱内宇航员产生的CO2为燃料CO,研究了KOH/甲醇电解液中Pb-Ag合金电极上CO2电化学还原的循环伏安及电解行为。在常温且压力为0.7MPa时,生成CO的最大法拉第效率为47.3%,而常压且温度为263K时的CO最大生成法拉第效率为24.6%,此外,表观反应动力学可被很好地拟合为j0=0.125PC0 O.2299T-2155.6exp(-2000/T)。该电化学还原过程为长期载人航天飞行时减少舱内CO2提供了一项潜在的应用技术。     

挠性板振动抑制的敏感器与驱动器优化配置

本文针对挠性板结构的主动振动控制问题，推导了悬臂板系统压电控制方程，利用方程的输入输出矩阵和板系统的固有特性（包括固有频率和结构阻尼比），给出一种压电敏感器/驱动器同位配置的优化方法。该方法根据每个敏感器/驱动器对相应模态的能观度/能控度的贡献大小，对板系统的每个驱动器输入到敏感器输出相应模态的范薮 进行适当加权后，得到模态范数矩阵，并由此利用2-范数和无穷-范数引出敏感器/驱动器可选位置的优化配置指标。     

基于区间分析方法的智能桁架结构振动特性分析

 针对智能结构复杂的不确定性的特点以区间数学理论为基础,并与有限元分析方法相结合,提出了求解具有复杂不确定性智能桁架结构动力特性分析的非概率区间方法和相应的有限元方法。针对智能桁架结构进行了数值分析,研究了各种不确定性参数对智能桁架结构振动特性的影响。数值结果表明,智能桁架结构对各种参数的不确定性均具有很好的鲁棒性。     

空间三轴激光陀螺双通道调腔技术研究

反射镜的复用减小了空间三轴激光陀螺的体积,但也增加了其调腔难度.传统调腔技术沿用单轴激光陀螺的调腔模式对空间三轴激光陀螺进行调腔,步骤复杂且耗时较长.针对此问题,结合空间三轴激光陀螺的结构特点,分析了传统调腔技术效果欠佳的原因,并提出了一种双通道调腔技术.最后搭建了实验样机,利用双通道调腔技术对空间三轴激光陀螺进行调腔...     

舰载转运弹链用对准系统设计与研究

舰载转运弹链为实现防空功能通常装备防空弹,为保证防空弹的快速定向与发射,需要配备具有实时定向功能的对准系统给弹载惯组提供姿态基准.基于运转弹链特征,提出并分析了用于对准系统的两种方案.为进行对准系统的优化设计,一方面以降低成本为目的提出精简惯性导航设备数量的方法,另一方面对两种方案的共四种实施途径进行误差分析.通过标定...     

基于深度强化学习的无人机栖落机动控制策略设计

无人机栖落机动飞行是一种无需跑道的降落方法，能够提升无人机在复杂环境下执行任务的适应能力。针对具有高非线性、多约束特性的无人机栖落机动过程，提出了一种基于模仿深度强化学习的控制策略设计方法。首先，建立了固定翼无人机栖落机动的纵向非线性动力学模型，并设计了无人机栖落机动的强化学习环境。其次，针对栖落机动状态动作空间大的特点，为了提高探索效率，通过模仿专家经验的方法对系统进行预训练。然后，以模仿学习得到的权重为基础，采用近端策略优化方法学习构建无人机栖落机动的神经网络控制器。最后，通过仿真验证了上述控制策略设计方法的有效性。