复杂约束下的编队姿态有限时间协同控制方法

综合考虑无角速度量测、外部扰动和系统参数不确定性等约束条件的影响，研究航天器编队姿态有限时间协同控制问题。首先建立航天器相对姿态协同控制模型，利用扩张观测器实现对系统姿态角速度及耦合扰动的估计；在此基础上提出了一种有限时间滑模姿态协同控制律；通过构造合适的Lyapunov函数证明了系统相对姿态误差能够在有限时间内收敛到有界域内；将该结果推广到存在饱和输入情形下，并设计了相应的有限时间滑模姿态协同控制律。仿真结果校验了算法的有效性。     

基于弱耦合的翼伞气动变形数值模拟

对不带气室翼伞和带气室翼伞的气动特性和结构变形进行三维数值模拟,分析气室对翼伞气动特性和结构变形的影响.流场方面,采用有限体积法求解Navier-Stokes控制方程,选用剪切应力输运(SST,Shear-Stress Transport)k-ω湍流模型;结构方面,假定翼伞有初始形状,使用插值方法映射传递流固交界面的压力数据,通过ANSYS计算翼伞伞衣的气动变形.结果表明:气室对阻力影响不大,对升力的影响主要表现在大迎角情况下;翼伞柔性和尺寸大小对其有利迎角的范围影响不大;翼伞的气动变形和最大主应力主要集中在气室中前部分,带气室翼伞由于有肋片加强的缘故,伞衣气动变形较小,一定程度上保证了翼伞的气动特性.     

SpaceMocap：在轨人体运动捕捉系统

SpaceMocap是一套基于多RGB-D相机的计算机视觉航天员运动捕捉系统。地面准备阶段，扫描航天员模型，并分别标定彩色相机的内参数。在轨采集阶段，3~4台相机布置在舱内角落，同步采集航天员任务视频。地面处理阶段，通过相机外参数标定和ICP方法实现点云融合，采用深度神经网络对人体关节点位置进行检测并初始化位姿参数，再用改进的ICP方法进行位姿求精，实现序列图像中关节角度跟踪。本系统搭载TG-2升空，对SZ-11航天员的任务视频进行了采集和处理，首次获取了在轨航天员的姿态(包括中性体位)、占位空间、运动参数等重要数据。结果表明，运动捕捉的模型与点云具有良好的重合度，关节点位置与关节角度具有较高的跟踪精度。SpaceMocap是我国首个在轨运动捕捉系统，它小型、轻质，具有计算机视觉特有的非接触测量、直观、高精度优势，无需在人体上粘贴任何标志，具有良好的抗遮挡能力，完全适用于微重力、狭小空间环境下的在轨应用 。     

制造执行系统及其在Cessna生产中的应用

由于制造执行系统(MES)能够有效地管理生产运作过程、提高及时交货能力、改善物料的流通性能和提高生产回报率,近年来引起了国内一些大中型企业特别是航空航天企业的重视,并积极开展MES系统的推广应用.针对某航空企业轻型飞机Cessna L 162生产线MES系统的实施,将介绍其装配流水线选型、装配线工位划分与工艺流程分析、MES系统架构规划与功能实现、MES系统在生产线上的应用等.该MES系统的应用解决了传统飞机生产管理方法无法适应高产能流水线的问题,大大提高了生产效率,创造了很大的技术经济效益.     

分析影响烘箱温度均匀性的因素及改善方法

温度均匀性是衡量热处理设备的一个重要指标,在实际操作中,普遍认为温度均匀性很难符合要求,本文主要对造成炉温均匀性不合格的因素进行分析并总结改善方法。     

基于相关系数AR模型的陀螺随机漂移分析方法

陀螺漂移序列的均值和方差随时间不断变化,不属于传统的相关函数平稳序列,因此采用传统的平稳序列分析方法对其处理必然导致较大的误差．通过对大量陀螺漂移数据分析发现,大多数陀螺漂移序列的相关系数并不随时问的平移而变化,是时间间隔的单变量函数,因此,它们属于相关系数平稳序列．在此基础上,建立了基于相关系数AR模型的陀螺漂移分析方法．该方法首先对陀螺漂移数据是否属于相关系数平稳序列进行判别,然后采用相关系数AR模型建模并给出模型参数的估计方法,最后可根据得到的相关系数AR模型对陀螺漂移进行估计和补偿．由于相关系数平稳序列能够对陀螺漂移序列的本质特征进行描述,因此较传统方法具有更高的建模精度和补偿精度．     

Effects of coarse riblets on air flow structures over a slender delta wing using particle image velocimetry

This research investigates the aerodynamic performance and flow characteristics of a delta wing with 65° sweep angle and with coarse axial riblets,and then compares with that of a smooth-surface delta wing.Particle Image Velocimetry(PIV)were utilized to visualize the flow over the wing at 6 cross-sections upright to the wing surface and parallel to the wing span,as well as 3 longitudinal sections on the leading edge,symmetry plane,and a plane between them at Angles of Attack(AOA)=20°and 30°and Re=1.2×10~5,2.4×10~5,and 3.6×10~5.The effects of the riblets were studied on the vortices diameter,vortex breakdown location,vortices distance from the wing surface,flow lines pattern nearby the wing,circulation distribution,and separation.The results show that the textured model has a positive effect on some of the parameters related to drag reduction and lift increase.The riblets increase the flow momentum near the wing’s upper surface except near the apex.They also increase the flow momentum behind the wing.     

采用流动控制的超声速内埋物投放特性研究

针对马赫数Ma3飞行状态下的内埋物安全投放难题,提出了两种适用于非平坦舱体外形的超声速内埋物投放分离过程的流动控制方法:第一种方法采用了圆棒扰流器,第二种方法采用气帘喷流。为了验证两种不同流动控制方法的效果,引入结构嵌套六自由度动态网格技术和基于k-ω湍流模型的Navier-Stokes方程计算,对包括重力投放、弹射投放、采用圆棒扰流器的重力投放和采用气帘的重力投放等4种不同的投放分离状态进行了动态全过程的计算对比分析。通过对仿真计算结果分析发现,当来流马赫数Ma∞3时,采用流动控制的投放物分离运动特性产生了明显的变化。由投放物下落过程中的俯仰偏航特性可以得出:采用圆棒流动控制有利于安全分离;气帘流动控制具有应用潜力,但采用这种方法需要针对特定的投放条件进行优化,否则可能诱发投放物在俯仰方向的姿态发散。     

Climatology of extreme upper atmospheric heating events

We use a trio of empirical models to estimate the relative contributions of solar extreme ultraviolet heating, Joule heating and particle heating to the global energy budget of the earth’s upper atmosphere. Daily power values are derived from the models for the three heat sources. The SOLAR2000 solar irradiance specification model provides estimates of the daily extreme EUV solar power input. Geomagnetic power comes from a combination of satellite-derived electron precipitation power and an empirical model of Joule power derived from hemispherically integrated estimates of high-latitude heating, which we discuss in this paper. From 1975 to mid-2002, the average daily contributions were electrons: 51 GW, Joule: 95 GW and solar: 784 GW. Joule and particle heating combine to provide more than 17% of the total global upper atmospheric heating. For the top 10% and 1% of heating events, contributions rise to 20% and 25%, respectively. In the top 15 heating events, geomagnetic power contributed more than 50% of the total power budget. During three events, the Joule power alone exceeded solar power.