低轨Walker星座构型演化及维持策略分析

针对低轨(LEO)Walker星座构型维持问题,分析在地球非球形引力和大气阻力摄动下卫星的运动规律及星座构型演化特性。结果表明,低轨Walker星座构型发散主要体现在由初始轨道参数不一致引起的轨道高度衰减和相位漂移,国内首例低轨Walker星座实测轨道数据验证了理论分析的正确性。结合星座任务特性与构型发散特点,提出了基于基准卫星的相对相位维持策略,选取一颗卫星作为基准卫星,使星座中其它所有卫星相对于基准卫星的相位漂移量累加值最小,通过对目标卫星实施一次相对基准卫星的轨道高度抬升/降低,维持星间的相对位置关系。实际工程应用表明了此策略的有效性,不仅降低星座构型维持的复杂度及频次,节约燃料,且轨控时间短,为我国今后卫星星座的构型维持提供参考。     

主结构与贮箱共承力航天器推进平台设计

航天器推进平台轻量化设计是提升航天器任务效率和优化系统性能的重要突破口。目前,通用推进平台的贮箱极少参与推进平台承载,推进平台需要通过辅助承力构件将贮箱载荷传递至主结构,降低了推进平台的承载效率。为此提出了一种主结构与贮箱共承力的推进平台构型,新研表面张力贮箱通过嵌入安装的方式安装在承力筒侧壁,并通过对承力筒主结构开展变刚度设计,实现对贮箱承载量级的合理控制。以某卫星型号的研制需求为例,基于Nastran软件对其推进平台的结构设计参数进行了优化设计,并开展仿真分析和试验验证。研究结果表明,主结构与贮箱共承力推进平台力学性能与通用推进平台相当,但推进平台干重占比可降至13.6%,可有效提升推进平台的整体效率。研究结果可作为大型航天器推进平台设计参考。     

碳/钛复合薄膜结构二次电子发射规律

随着我国航天事业的发展,航天器中搭载的微波部件趋于小型化、集成化,而由此带来的微放电效应愈发显著,如何有效抑制微放电效应已成为当前研究的热点。文章使用磁控溅射技术制备了不同掺杂比例的钛/碳复合薄膜。对薄膜样品进行形貌、拉曼光谱及二次电子发射特性的测试分析。结果表明：随着金属钛掺杂比例的提高,薄膜按照柱状结构生长的规律越明显,致密度和平整度越好。结合测试结果及相关理论分析薄膜作用的机理,在碳/钛原子比为0.764时,复合薄膜的最大二次电子发射系数为1.40。碳/钛纳米复合薄膜对微放电效应具有良好的抑制效果,且具有大面积制备及工艺简单等特点。有助于未来有效载荷系统向高功率、高频段、集成化的方向发展。     

柔性臂约束/非约束模态降维模型精度分析

针对柔性机械臂约束、非约束模态降维的动力学绝对误差问题,可采用有限元法描述柔性变形,并应用拉格朗日法建立其动力学模型,分别利用约束和非约束模态进行降维,来比对两种降维方法的绝对精度。仿真结果表明:约束、非约束模态降维模型都具有较高的动力学精度,取相同阶数的非约束模态动力学精度更高,而约束模态的误差具有随时间累积的特点。     

中国空间事业发展的系统工程理论自信研究

航天器系统工程,是在中国航天事业开创和发展过程中,在钱学森系统科学思想指导下,探索形成的具有航天特色的系统工程技术和管理的理念、体系和方法,并在中国空间事业发展与实践过程中不断丰富创新。文章从系统工程的起源和内涵出发,深入分析了航天器系统工程发展历程及应用实践,提出了新时期坚定系统工程理论自信、推动空间事业新发展的思路。     

基于CDBN与BiLSTM的多元退化设备剩余寿命预测

基于多传感器对复杂工业设备的多元健康状态进行监测,进而实现设备更全面准确的性能评估、剩余寿命预测与健康管理已逐渐推广应用。针对一类监测数据呈现大规模、非线性、高维化等特点的多元退化设备,提出了一种基于连续深度置信网络(CDBN)与双向长短期记忆(BiLSTM)网络的剩余寿命预测方法。首先,通过CDBN对监测到的性能退化数据进行分析,提取出反映多元退化设备隐含深层次特征的健康指标;然后,根据构造的健康指标,利用BiLSTM网络挖掘其时序信息和退化趋势,预测多元退化设备的剩余寿命;最后,利用蒙特卡洛仿真技术得到剩余寿命的区间估计,并通过商用模块化航空推进系统数据集验证所提方法的有效性和先进性。结果表明：所提方法能够有效提高此类设备的剩余寿命预测准确度,具有潜在的应用价值。     

基于数据挖掘的飞机系统故障关联规则研究

为在日常运行中降低飞机系统故障率,提高飞机运行的可靠度,运用Apriori算法挖掘飞机系统故障间的关联规则.首先从2010-2019年间有记录的空客A320和波音B737系列飞机故障案例中提取有效数据,建立原始数据库;然后使用Apriori算法建立飞机系统故障关联规则挖掘模型,确定最小支持度和置信度;最后,使用MATL...     

基于Swin Transformer和多尺度特征融合的红外弱小目标检测方法

红外弱小目标的检测识别是军事侦察和遥感探测领域的一项关键技术。针对现有的传统目标检测方法普遍存在的检测误报率高、环境适应性差等问题,本文设计提出了一种基于Swin Transformer和多尺度特征融合的红外弱小目标检测方法。该方法首先在基于编解码Unet网络架构的基础上,通过引入Swin Transformer的自注意力机制代替常规的卷积核来进行目标特征的分层提取,从而有助于在更大的感受野下挖掘目标在不同尺度下的潜在信息;之后,通过设计一个自底向上的跨层特征融合模块作为网络模型的解码器,可以从复杂背景中保留红外弱小目标特征,并将目标的浅层局部信息和深层语义信息进行充分融合。试验测试结果表明,所提方法在红外小目标公共测试数据集SIRST上能够实现0.747的交并比指标(IoU),以及0.752的归一化交并比指标(nIoU),其性能均优于其它典型方法,在不同复杂场景下均拥有更好的检测效果。     

阻碍转子通过临界转速的几个典型极限值的试验研究

实验在模拟无人机转子动力特性实验台上。试件选用等截面光轴加单盘组成的转子。为了试验稳妥, 有意使临界转速值尽量降低, 故采用一端刚支, 另一端用了刚性弱的鼠笼弹支。串联刚性K=2200kg/cm.试验结果见图1。