适应于RBCC运载器的轨迹优化建模研究

根据RBCC动力系统工作原理,分析了RBCC运载器上升段轨迹特点和设计矛盾。针对此类飞行器工作模态多、冲压模态约束条件复杂、传统优化模型无法求解其全局最优解的问题,以Radau伪谱法为基础,建立了基于混合积分变量的全程最优轨迹求解模型,并引入连接条件模型。该模型可以有效处理RBCC运载器多段飞行轨迹约束条件,克服了传统建模方法的不足。采用50km、Ma8运载任务算例校验优化模型,优化结果显示,所研究模型符合RBCC运载器工作特点和任务需要,可快速求解此类运载器上升段最优轨迹。     

基于嵌入式系统的无线信息共享系统的设计

为满足电子侦察一体化的需要,对无线信息共享系统传输协议、网络拓扑结构和路由方式进行了研究。提出了一种无线信息共享系统结构。网络节点硬件主体由嵌入式111央控制模块与无线收发模块组成,并在巾央控制模块巾集成了多种接口用来外接信息采集模块。应用了IEEES02．11g协议和Ad—hoc网络路由方式,在WindowsCE平台上实现了网络节点间的数据文件共享。实验结果表明该系统可以在复杂的环境下稳定运行。     

航天发射塔安全可靠性检测评估方法与试验研究

以嫦娥一号卫星拟用发射塔架等为研究对象,探索航天发射塔架的安全可靠性检测评估基本 原理、主要内容、试验技术方法、数据处理手段、以及综合评估流程等一系列理论与技术问 题。运用有限元分析、应力应变测试、动力学模态试验、材料力学试验、无损检测技术等手 段,对塔架主要钢结构的焊缝、连接、材料力学性能和锈蚀状况进行了全面检测;对塔体、 吊车和回转平台钢结构进行了静力学测试和动力学模态试验;对导流槽和塔架混凝土基础的 沉降、碳化和强度进行了检测。提出回转平台超低速滚动轴承的“冲击脉冲法变参数试验 ”和“指标筛选试验”不解体检测评估新方法。将测试数据、运行历史数据和仿真计算结果 进行数据融合处理,确定了发射塔架和回转平台现役轴承的剩余使用年限。检测评估研究成 果,对降低发射塔架的适应性改造费用,提高发射场地面设备的任务可靠性和科学化管理水 平发挥了重要作用。     

基于双目视觉的非合作目标逼近控制系统设计与仿真

主要研究空间非合作目标近距离逼近过程的控制系统设计与仿真问题.针对采用双目视觉敏感器实现对非合作目标的观测情况,提出一种考虑成像误差的目标位置矢量计算方法,有效保证目标位置解算的可行性.在主星视线坐标系下,分别考虑逼近过程的最大相对速度约束、控制推力和力矩约束,设计了基于非线性项解耦的递阶饱和PID形式的近距离逼近位置控制律和姿态控制律,并在逼近过程中设置停泊点以确保与目标无碰撞.最后对典型航天器非合作目标抓捕任务进行了数学仿真,仿真结果表明所提出的方法可在满足各种约束的情况下有效实现任意方向的空间非合作目标的抓捕任务.     

大型抛物面天线数控加工技术

重点阐述为保证大型抛物面天线加工质量而采取的数控编程及加工技术解决方案,并对实际数控加工过程的具体控制和调整进行论述,并给出最终检测结果.     

交互式空域演示软件制作

为了直观清楚地描述空域的结构特征及克服传统教学演示方式使用平面图片的不足之处,提出了研制此交互式演示软件的设想。研究了利用Google Earth、Photo Shop、3D Max等软件制作该演示软件的详细过程并考虑了实际空域的各种特性,其演示效果直观、逼真,符合实际空域的真实情况,能够很好地改善管制教学效果。     

基于数据挖掘的飞行器气动布局设计知识提取

为了更深入地理解飞行器气动布局设计优化中多目标/多设计变量间的影响关系,提高优化模型的科学性及优化效率,对基于数据挖掘技术的飞行器气动布局隐含设计知识提取问题开展了探索研究。以高升阻比滑翔飞行器布局设计优化问题为例,基于当前比较有代表性的方差分析、等度量映射、决策树、自组织映射4类机器学习算法对气动布局优化设计中产生的中间数据进行了挖掘分析。对不同方法得到的升阻比、横/侧向稳定性及容积率4种目标性能间的权衡关系,目标性能与设计变量间的敏感性关系及产生较优布局外形的设计变量取值规则进行了综合对比分析,凝练形成了适用于该类飞行器的设计知识,同时对4种方法的特点及适用性进行了总结分析,给出了相关结论。     

流体力学深度学习建模技术研究进展

深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前,深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用,其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景,结合课题组近期研究结果,探讨了流体力学深度学习建模技术及其最新进展。首先,对深度学习技术所涉及的基本理论做了介绍,阐释流场建模中常用深度学习方法背后的数学原理。其次,分别对流体力学控制方程、流场重构、特征量建模和应用等几个典型的人工智能与流体力学交叉问题应用场景所涉及的深度学习技术研究进展进行了介绍。最后,探讨了流体力学深度学习建模技术所面临的挑战与未来发展趋势。     

星表移动探测机器人研究现状综述

星表移动探测机器人是多学科、高新技术的结晶,用于非结构化环境中的星球表面探测,能有效减轻人类工作强度、保护人身安全以及代替人类完成恶劣环境下的科研探测工作,有着巨大的经济和社会效益。本文对已发射的探测器进行了统计,系统梳理了成功着陆月球、火星的探测机器人的技术参数、结构与机构组成等,综合对比了各国在星表移动探测机器人研制方面的技术状态。结合国内外的研究现状和成果,重点针对星表移动探测机器人移动系统的研究进行了梳理,将星表移动探测机器人从运动形式上划分为轮式、腿式、履带式及其他类型4种形式,对每类机器人的研究进展、技术参数、结构与机构形式、运动形态等进行了系统回顾和详细分析。结合星表移动探测机器人面临的探测任务及发展方向,对星表移动探测机器人未来发展趋势进行了展望。     

航天器贮箱液固耦合振动特性的仿真与试验研究

首先介绍了解决液固耦合问题的两类数值理论和相应的仿真方法,在ANSYS和NASTRAN有限元分析软件平台上分别采用液体单元法和虚拟质量法建立起圆柱形充液容器的液固耦合模型,模态分析算例取得了与模态试验一致的结果,校验了两种仿真方法的有效性,并对比分析了它们的特点;最后采用虚拟质量法对“嫦娥三号”探测器贮箱进行了频率响应分析,并将分析结果与贮箱正弦振动试验结果进行了比对,分析预示有效地指导了工程试验。