面向空间太阳能电站应用的超大规模天线阵列模块尺寸与姿态偏差效应分析

空间太阳能电站微波能量传输需要具备超大规模的相控阵列波束形成和超高精度的波束指向控制能力。采用大尺寸的基本相控电单元能够缩减天线阵列规模和微波发射通道数目,从而显著降低微波能量发射系统的构造和组装成本。然而,相控单元的尺寸越大,对天线模块的结构刚性和姿态控制精度要求越高。基于天线阵列的结构化构型设计,提出超大规模回复反射阵列的结构模块和相控电单元的尺寸分析模型,推导得到结构模块姿态偏差、电单元尺寸要求和能量传输效率的近似关系及其解析表达式,可供作为空间太阳能电站微波传能天线阵列及其波束控制方案设计的参考依据。     

A review of topology optimization for additive manufacturing: Status and challenges

Topology optimization was developed as an advanced structural design methodology to generate innovative lightweight and high-performance configurations that are difficult to obtain with conventional ideas. Additive manufacturing is an advanced manufacturing technique building as-designed structures via layer-by-layer joining material, providing an alternative pattern for complex components. The integration of topology optimization and additive manufacturing can make the most of their advantages and potentials, and has wide application prospects in modern manufacturing. This article reviews the main content and applications of the research on the integration of topology optimization and additive manufacturing in recent years, including multi-scale or hierarchical structural optimization design and topology optimization considering additive manufacturing constraints. Meanwhile, some challenges of structural design approaches for additive manufacturing are discussed, such as the performance characterization and scale effects of additively manufactured lattice structures, the anisotropy and fatigue performance of additively manufactured material, and additively manufactured functionally graded material issues, etc. It is shown that in the research of topology optimization for additive manufacturing, the integration of material, structure, process and performance is important to pursue high-performance, multi-functional and lightweight production. This article provides a reference for further related research and aerospace applications.     

最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务,如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时,延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成,导致任务数据丢失,所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略,提高地月中继卫星的资源利用率,减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究,在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上,以最小化数据丢失量为优化目标,建立了地月中继卫星任务调度模型,并设计了一种基于离散烟花算法（DFWA）的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明,基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法,是一种合理、有效的调度方法。     

多变量全局寻优与智能优化在星座组网中的应用

顶层任务规划通常与星座组网紧密结合,小卫星分散灵活的特性尤其适用于星群规模化在轨运行。针对热点区域覆盖和全球覆盖的不同任务需求,提出了对构型多变量进行全局寻优和利用智能优化技术进行星座构型优化的方法,两种优化方法可分别获得小规模星群最优效能与超大型星群的较优效能。优化方法不受轨道类型和任务目标分布的约束,具有良好的鲁棒性。     

UKF方法在脉冲星自主导航中的应用

针对X射线脉冲星自主导航中的非线性系统滤波问题,将无迹卡尔曼滤波方法应用于自主导航计算过程中。首先,在简述脉冲星导航可行性的基础上,研究了脉冲星自主导航系统的基本原理和实施方案。然后,根据牛顿二体引力模型构建了航天器运动状态方程,根据脉冲到达时间模型建立了系统观测方程,并对二者进行了误差分析和建模。最后,将UKF算法应用于航天器自主导航过程中,仿真结果表明该方法能够实现航天器自主导航信息的解算。     

高速旋转冲压增程弹用进气道复杂流场数值模拟

采用块结构网格与二阶精度流场分区求解技术,对高速旋转、含侧向支柱冲压增程弹丸进气道内外复杂流场进行了数值模拟,得到了高速旋转工况下对应于不同来流马赫数和攻角,以及临界工况时超音速进气道内外流场复杂的波系结构。在旋转工况下,进气道流场结构与不旋转时相似,但旋转速度以及攻角的存在对冲压发动机进气道的总体性能产生了负面影响,进气道总压恢复系数和动能系数均有所降低,而流场畸变指数则显著增大;冲压发动机进气道在较低马赫数工作时的综合性能优于在较高马赫数工作时的综合性能。     

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。     

液氧甲烷重复使用辅助动力系统方案与进展

航班化航天运输系统的应用需求日趋迫切,基于液氧/甲烷(LOX/LCH₄)发动机的可重复使用运载火箭成为国内外研究热点。面向某型运载火箭对一级返回辅助动力系统的需求,提出了基于电动泵的主辅一体化液氧甲烷系统方案和独立挤压式液氧甲烷系统方案,开展了方案比选和应用优势分析,并介绍了液氧甲烷轨姿控发动机和低温表面张力贮箱的研究基础,以及国内首款液氧甲烷轨姿控推进系统集成演示试验情况。液氧甲烷辅助动力系统可以实现全箭推进剂的统一和无毒化,助力运载火箭走向高效及完全可重复使用。选择切实可行的“分步走”策略,优先开展挤压式液氧甲烷辅助动力系统的工程化研制与飞行应用,逐步实现基于电动泵的主辅一体化液氧甲烷辅助动力系统在重复使用运载火箭和低温上面级等领域应用。     

一类递归序列的稳定性和振动性

研究了递归序列x_(n 1)α-β_(n-1)/1-g(x_n),n=0,1,的持久性、振动性、稳定性和全局吸引性。其中α、β为正实数,g(x)是非负连续函数。