基于小孔成像技术的中能电子成像谱仪及其空间观测结果

中能电子测量对空间辐射环境的理论研究和空间航天器的防护设计具有重要意义。北京大学研制的中能电子成像谱仪(BD-IES)利用小孔成像技术实现多方向中能电子的能谱测量。地面标定试验结果表明,BD-IES具有良好的能量线性度和较小的系统噪声,能够有效实现对中能电子的能谱测量。该仪器已成功应用在我国导航卫星上。最新测量结果表明BD-IES对中能电子的测量是成功的,其结果对于研究如亚暴注入、波-粒子相互作用等空间物理热点问题具有重要意义。BD-IES未来将被应用到"风云"等空间环境探测平台上。     

月亮女神探月计划的有效载荷与科学探测综述

月亮女神探月计划根据科学目标的需求配置多波段成像仪、地形测绘相机、测月雷达、月球磁强计、高清电视摄像机等15台(套)有效载荷.文章阐述了有效载荷的基本原理、主要技术指标及其科学任务.通过1颗主探测器(Kaguya)和2颗子探测器(Rstar,Vstar)的相互配合以及精密测轨,获得了迄今最为精细的重力场分布数据,为研究...     

GEO卫星结构屏蔽设计与性能分析

地球同步轨道(GEO)卫星在轨期间将遭遇空间带电粒子辐射,导致的电离总剂量效应会损伤星上的电子元器件。在对GEO卫星典型结构进行屏蔽设计时,采用钽箔等材料对卫星结构大开口处进行封堵,又用屏蔽厚度的实体相交法求解卫星的屏蔽性能。建立卫星的三维屏蔽厚度模型,对比屏蔽设计前后的总剂量值,同时分析该封堵方法对卫星机热系统的影响。通过对GEO卫星结构三维屏蔽性能的分析,验证了该封堵方法的有效性。     

水下单信标导航航路规划和最优航路接近方法

相比于传统的长基线和超短基线等导航方式，水下单信标导航具有布放简单的优点，但其导航精度有待进一步提高。为此，提出了单信标导航的航路规划方案，通过泰勒级数展开推导了水平位置精度因子的表达式，并分析了导航点和声信标的相对几何位置关系对导航精度的影响，最终提出了航路规划方案。在此基础上，还提出了自主水下航行器(autonomous underwater vehicle，AUV)从其他位置接近最优航路的方法，包括两部分：一是建立以时延为观测量的滤波模型，利用滤波算法实时获取AUV的位置估计值；二是基于可观测度分析结果对最优航路接近过程的轨迹进行了设计。二者的结合使得AUV高效率且高精度地逼近最优航路。仿真证明了采用所提出的航路规划方案和最优航路接近方法可以提高导航精度，航路规划方案使得AUV位置估计的均方根误差近似为2 m。     

GNSS复杂电磁环境综合监测测向与分析评估技术

复杂的电磁环境是电磁辐射源集合与电波传播环境相互作用的总和.针对目前GNSS易受复杂电磁环境影响的问题,研究了GNSS复杂电磁环境综合监测测向与分析评估技术,提出了专用信道化监测方法、比幅与比相联合测向方法、卫星导航信号和电磁干扰信号综合分析方法以及GNSS复杂电磁环境影响效应分析评估方法,解决了现有通用设备在弱信号监测测向、电磁干扰信号与导航信号联合监测以及在复杂电磁环境影响效应分析评估方面存在的不足.该技术能够指导GNSS复杂电磁环境综合监测测向与分析评估设备的研制,为GNSS复杂电磁环境监测保障的工程化提供了技术支持.     

张拉整体伸展臂的构建方法研究

臂状张拉整体结构转化为张拉整体伸展臂的方案被分析研究。首先，构建臂状张拉整体结构的数学模型。而后，基于臂状张拉整体结构，通过受力变形分析，获得了此结构在轴向外载作用下，其整体高度、截面直径和构件长度变化规律。依据分析结果，研究驱动此结构折叠的方案和索构件弹性化方案。利用仿真分析和模型实验，对所获得的机构方案的可行性和合理性进行了分析验证。通过研究得到：将多层张拉整体斜索和鞍索柔性化，驱动附加索更容易实现折展；张拉整体层数增多时，驱动附加索可减小控制难度；多层张拉整体占用空间主要受高度影响。通过分析，获得了一种可行的张拉整体伸展臂设计方案。研究中应用的由折叠方式推导展开方案的分析思路也能够为张拉整体结构的机构化研究提供借鉴。     

模块化月球表层采样力学模型

因不受作业空间的限制，月球表层采样机具设计形式多样，为建模分析带来较大难度。为避免不同结构机具分析时重复建模，建立了一种模块化的月球表层采样力学模型。该模型将复杂的采样机具拆分成若干个基本面单元，基于朗肯土压力理论、最大抗剪强度理论和地基极限承载力理论对面单元在采样过程中的受力进行分析，组合各个面单元所受到的力获得复杂机具的力学模型。基于不同机具形式与贯入角度的模拟月壤贯入试验，对理论模型进行了试验验证，通过引入月壤密度沿深度的影响修正公式，将理论模型的误差率降低至8.2%。结果证明该力学模型和模块化理论可行，为后期月球表层采样机具的设计研发提供了参考。     

基于改进蝴蝶优化算法的无人机3-D航迹规划方法

针对基本蝴蝶优化算法（Butterfly optimization algorithm,BOA）在进行无人机（Unmanned aerial vehicle,UAV）三维航迹规划时存在的搜索速度慢、搜索精度低以及易陷入局部最优等问题，提出一种改进的蝴蝶优化算法（Improved butterfly optimization algorithm,IBOA）。在全局搜索阶段提出对数自适应惯性权重策略和动态更新调节策略，提高了算法全局搜索能力和搜索精度。同时，在局部搜索阶段，提出一种动态概率余弦选择策略，增加位置更新多样性，避免陷入局部最优。首先，为检验改进算法与基本算法的寻优性能，在部分标准多元函数上进行仿真对比。对比结果表明，改进算法对复杂函数具有较强的寻优能力，能在更短时间内找到全局最优解。然后，在二维路径规划仿真中对比了改进算法与PSO算法性能，从对比结果看，IBOA具有更优的规划效果。接着，利用山峰模拟函数对UAV三维航迹规划进行建模，将改进算法应用到航迹规划中，利用MATLAB仿真对比了不同复杂度环境下的航迹规划效果。仿真实验表明：相同实验条件下，该优化算法较BOA综合适应度值减...