火星进入减速器技术综述与展望

随着火星着陆探测任务的不断推进,火星采样返回、载人登陆火星和火星基地等任务要求能将更大、更重的探测器着陆到火星表面,这就需要在火星大气进入阶段进行高效减速。基于以往成功的火星着陆探测任务,首先系统地回顾了火星进入段气动减速技术的发展历史;然后,结合火星进入过程的特点阐述了火星进入段减速设计的必要性及其面临的挑战;接着,系统地总结了充气式气动减速器、可展开式气动减速器和超声速反推减速器的系统构成和研究进展;最后,对这3种减速器技术的未来发展方向和亟待解决的关键问题进行了比较全面的分析和展望。     

高超声速滑翔飞行器再入轨迹快速、高精度优化

针对高超声速滑翔飞行器再入轨迹优化问题，提出一种基于稀疏差分法和网格细化技术的快速、高精度求解方法。该方法应用局部配点法将再入轨迹优化问题转化为非线性规划(NLP)问题，从两方面提高轨迹优化的效率和精度。一方面，引入一种高效的稀疏差分法计算NLP的一阶偏导数，提高NLP的求解效率；另一方面，提出一种基于新型广义二分网格的网格细化算法调整离散节点的数量和分布，使得方法能够采用较少的节点数目取得较高的优化精度，从而减小NLP的规模和计算量。应用该方法求解了高超声速滑翔再入轨迹优化问题，仿真结果表明所述方法能够快速生成一条严格满足各种约束的最优三维再入轨迹。在此基础上，研究了滑翔飞行器的再入落点区范围，进一步检验了该方法的有效性。     

一种求解轨迹优化问题的改进多分辨率技术

针对轨迹优化多分辨率技术可能发生细化遗漏或者细化失败的缺陷，设计了一种改进多分辨率技术。该方法通过在每次网格细化迭代过程中增加两层高分辨率节点并且引入节点检测算法，确保在轨迹的非光滑区域能够高效、持续地细化网格。针对原始多分辨率技术的初始网格的节点数目存在二进限制的弊端，定义了一种新的广义二分网格，使得多分辨率技术的初始网格节点数目可以为任意奇数。采用多个轨迹优化算例验证了本文方法的有效性并且与其它方法进行了对比。此外，仿真结果还表明，网格充分细化对目标函数影响不大，但是能够更加准确地满足路径约束和终端状态约束。     

面向卫星多目标重复观测任务的分层聚类规划

针对敏捷卫星多目标重复观测任务规划面临的可行任务执行序列集合规模庞大困难,提出了一种任务执行序列时间解耦的分层聚类任务规划方法。该方法以规划过程中的可观测窗口和任务执行窗口为聚类对象,通过单次可观测窗口聚类和多次任务执行窗口聚类将任务集合按任务窗口属性分解为一系列时间解耦的小规模集合,在两次任务执行窗口聚类间使用基于贪婪优化的搜索算法对聚类生成的小规模任务集合分别进行集合内任务规划,最后将各集合的任务规划结果合并后得到所有任务的执行序列。仿真结果表明,该分层聚类方法可有效降低全局优化复杂度,消解不同优先级观测任务的冲突,提高任务规划质量,能够在不降低目标点观测完成率的前提下对有多个观测机会的目标点进行重复观测,且算法稳定性好,能在数秒内得出规划结果,适用于星上自主任务规划。     

PVC-g-SAN共聚反应的研究

本文采取固相接枝和熔融接枝相结合的方法制备了苯腈接枝聚氯乙烯(PVC)材料,研究了接枝单体苯乙烯和丙烯腈对聚氯乙烯接枝物力学性能,耐热性、硬度的影响,并对接枝原理进行了探究。结果表明:接枝改性后的PVC材料拉伸强度略有下降,而冲击强度,断裂伸长率均有提高,材料耐热性有明显提高。在接枝单体用量12%时,材料的综合性能到达最佳。     

人工智能在航天器制导与控制中的应用综述

航天器制导与控制技术是保障空间任务顺利实施的关键技术之一。当前,动力学模型的强非线性以及参数不确定性制约了高精度姿轨控技术的发展,而系统故障则决定航天器姿轨控的成败。以机器学习为代表的新一代人工智能技术航天器制导控制领域展现了巨大的应用潜力。首先对基于人工智能技术的轨迹制导和姿态控制中的研究发展及应用现状进行归纳,分析航天器轨迹规划、姿态控制、故障诊断以及容错控制技术的发展趋势。然后,从鲁棒轨迹规划、自适应姿态控制、快速故障诊断和自适应容错控制等4个方面总结适用于未来航天任务的航天器姿轨控关键技术。最后,针对智能姿轨控技术的应用所面临的挑战,从姿轨控架构、算法最优性、算法的训练以及技术验证等方面提出相应的发展建议。     

火星EDL导航、制导与控制方案综述与启示

进入、下降与着陆（EDL）导航、制导与控制(GNC)对于成功着陆火星起着决定性作用。首先详细地介绍了火星EDL的技术需求与GNC面临的挑战;然后系统地总结了国外历次成功火星任务的EDL导航、制导与控制方案;接着有针对性地梳理了我国现有航天工程任务中可加以利用的技术基础;最后,在对比分析已有技术的基础上,对我国未来的火星探测工程EDL导航、制导与控制技术研发给出了初步的建议。     

基于相对方位信息和单间距测量的多智能体编队协同控制

由多个载体组成的多智能体系统对复杂环境具有更高的适应性,能够完成传统单个载体无法完成的任务。针对多智能体编队集结与队形移动跟踪问题,提出了一种改进的多智能体编队协同控制新算法。首先,以拒止环境下跟随智能体仅能通过光学传感器测量相对方位信息为任务背景,针对"领导者——第一跟随者"结构的多智能体编队,提出了基于相对方位信息与单间距测量的控制器,使得第一跟随者智能体可以追随移动的领导者智能体,并且可以通过改变与领导者智能体的间距对编队整体队形进行缩放控制。其次,提出一种了改进的分布式控制律,使得其他跟随者智能体可以仅通过两个相对方位信息完成编队飞行。然后,根据Lyapunov第二方法,构建了系统的能量函数,验证了所提出算法的稳定性。最后,通过数值仿真实验对所提算法进行了验证。仿真结果表明,基于该控制律多智能体系统能够完成编队集结、队形缩放和编队飞行的任务。     

火星大气进入轨迹伪谱凸优化设计方法

为解决火星大气进入末端高度最大化问题,提出Legendre伪谱凸优化(LPCP)方法进行求解.首先以纵向航程角为自变量建立火星进入模型,从而将末端时间自由问题转化为末端纵向航程角固定问题,避免优化末端时间;同时相比基于能量的模型,不必已知末端高度和速度,因此可以求解末端高度最大化问题.然后将状态微分方程在Legendr...