数字孪生及其在航空航天中的应用

数字孪生已引起国内外的广泛重视，可看作是连接物理世界和数字世界的纽带。其通过建立物理系统的数字模型、实时监测系统状态并驱动模型动态更新实现系统行为更准确的描述与预报，从而在线优化决策与反馈控制。本文分析表明数字孪生体相比一般的模拟模型，具有集中性、动态性和完整性的突出特点。数字孪生的发展需要复杂系统建模、传感与监测、大数据、动态数据驱动分析与决策和数字孪生软件平台技术的支撑。在航空航天领域，数字孪生可应用于飞行器的设计研发、制造装配和运行维护。重点讨论了应用机身数字孪生进行寿命预测与维护决策的案例，相比于周期性维护，具有检修次数更少、维护成本更低的优势。最后，给出了数字孪生在空间站、可重复使用飞船的地面伴飞系统中的初步应用框架。     

模拟失重对心血管自主神经调节功能的影响

载人航天或模拟失重后，航天员会出现运动能力与立位耐力降低，其发生机理与多种因素的改变有关．为进一步验证这种变化与中枢神经系统调节功能障碍的可能相关，本文研究模拟失重过程中心脏与外周血管自主神经调节功能的动态变化及与卧床后立位耐力降低的关系．结果表明，6名被试者的HRV谱的总功率（TP）及低频（LF）、高频（HF）成份均减少，而LF：HF比值在卧床后期有增大趋势．卧床后HUT初始6min所有被试者心率明显快于卧床前的相应值．说明模拟失重后心脏迷走神经反应与外周血管交感神经活动水平降低，心脏交感神经活动水平逐渐升高．但卧床后HUT时心血管自主神经调节反应基本正常．     

双输入双输出系统的一个补偿校正方法

首先给出了一个不稳定的存在耦合的双输入双输出系统的例子。进而对此类双输入双输出系统在一般情况下的弹体传递函数阵进行了详细的推导和分析,通过解耦,得到了补偿系数和解耦后的弹体传递函数,从而找到了一个使这类系统稳定的补偿校正方法。将此方法应用于所给的例子,用得到的补偿系数和校正网络进行仿真,得到了满意的结果。     

基于激光跟踪的数字化装配系统研究

数字化装配技术涉及到众多的技术领域,从飞机产品的数字化定义起,就开始考虑装配相关的因素,并在后续的过程中不断循环完善,从而形成对装配工作的数据支持。因此,在数据完备的情况下,数字化装配系统是集成了光、机、电、软件和信息技术的一个大型自动化系统。本文通过对国外数字化装配应用情况介绍,阐明了数字化装配系统的数据支持过程及其工作原理,并对其关键技术的集成应用进行了论述。     

带背鳍平板三角翼分离涡流场的显示与测量

对后掠角82.5°的平板三角翼和在其对称面分别加低、高背鳍后的组合体在低速风洞进行了烟粒子/激光片光流场显示与测量实验,实验迎角29°,侧滑角为0°.结果表明:对于单独平板三角翼和加高背鳍组合体,其流场是对称、锥型和稳定的;而加上低高度背鳍后,涡变得非对称、非锥型和不稳定.实验结果直接验证了前人关于细长锥体分离涡的稳定性理论,并给出了旋涡失稳后流场的具体表现特性.     

基于FDTD的散射体宽角度宽频带RCS快速计算方法研究

将FDTD（Finite Difference Time Domain）法与双三次样条函数插值逼近、傅立叶变换结合,快速计算了三维散射体的宽角度、宽频带RCS（Radar Cross Section）。在双入射角度和全范围内各选定若干个插值节点,然后用FDTD法计算得到外推面上各节点的切向电磁场值,进而插值得到电磁场值随入射角度变化的双三次样条函数;之后用该样条函数计算出全入射角度范围内外推面上两个入射角范围内的切向电磁场值;最后通过近远场变换得到宽角度RCS。在计算过程中同时将激励源设置为脉冲源,通过对外推面上的电磁场值进行傅立叶变换,得到RCS频率响应。计算结果表明,只用少数插值节点就能够得到非常逼近FDTD法精确计算结果的散射体宽角度宽频带RCS响应,具有很高的计算效率。     

电波折射修正公式中积分项的处理方法研究

分析了电波折射修正公式中积分项的数值处理方法,比较了所用累加∑法和Gauss-Legendre法的实用范围和优缺点。结果表明,高精度电波折射修正中对积分项进行处理时,采用Gauss-Legendre法进行积分计算有利于修正精度。     

基于二维资源管理的多功能雷达任务调度算法

动态孔径分割技术为相控阵雷达针对不同任务灵活分配孔径资源提供了可能,而传统的资源调度方法仅基于单一孔径条件研究了时间资源的优化分配问题。针对雷达搜索、跟踪与成像任务的自适应调度问题,提出了一种基于时间-孔径二维资源管理的雷达资源调度算法。该算法建立了雷达孔径分割条件下的二维资源调度模型,确立了能量资源约束条件;利用基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术,使雷达在完成目标搜索和跟踪任务的同时实现对目标的成像;定义了调度算法性能的评价指标。在仿真实验中将该算法与另外2种算法进行对比,验证了所提算法在高度成功率、二维资源利用率与任务并行度这3种性能指标上具有优越性。     

基于神经网络补偿动态逆的飞翼布局无人机姿态控制方法

将动态逆控制技术应用于飞翼式布局无人机的姿态控制回路,以适应飞翼布局无人机控制系统要求。介绍了动态逆控制器解耦控制原理,以及神经网络补偿结构的作用和设计方法,并基于无人机非线性姿态运动学和动力学模型设计了基于神经网络补偿的动态逆控制器。在强耦合、强非线性的飞翼布局无人机模型上,通过数学仿真验证了系统具有良好的动态性能和稳态特性,控制器具有很强的鲁棒性。