改进的模拟温补晶振宽温补偿方法

当要求模拟温补晶体振荡器(TCXO)在宽温范围内频率温度稳定性优于±1×10-6时,使用传统补偿方法通常一次成功率低.通过对温补精度影响因素的分析,得出温补网络中热敏电阻测试方法和计算模型误差较大.因此,提出一种改进的宽温补偿方法.首先,参考热敏电阻在宽温范围内在线测试,获得实际数据;然后,待使用热敏电阻依据参考热敏电阻测试数据进行比例建模,得到各温度对应电阻值;最后,将建模后的待使用热敏电阻代入温补网络计算程序,采用遗传算法优化计算网络参数.通过与传统方法的对比试验,表明该方法建模的热敏电阻与实际测试值更接近,温补网络计算程序更灵活,温补一次成功率提高到约90%以上.      

基于制动意图识别的电动汽车能量经济性

制动能量回收是提高电动汽车能量经济性的主要技术措施,准确识别驾驶意图是制动能量回收的关键。分别建立驾驶员收起加速踏板阶段和踩下制动踏板阶段的制动意图识别模型,采用模糊控制方法对制动意图进行识别,以小强度制动、中强度制动和紧急制动作为量化的驾驶员制动意图输出;依据制动意图识别结果制订了2种能量回收模式;基于欧洲经济委员会(ECE)法规线和I曲线建立了制动力分配策略和计算模型;针对不同的能量回收模式,以Cruise和MATLAB/Simulink为平台,建立了制动系统仿真模型,计算制动能量回收率和电动汽车续驶里程。结果表明:能量回收模式不同,电动汽车的制动能量回收率不同;在一个新欧洲驾驶循环(NEDC)中,考虑收起加速踏板阶段模拟发动机制动的能量回收模式能够提高制动能量回收率;NEDC循环工况的续驶里程提高了5.69%。      

基于模糊TOPSIS的FMEA方法

针对传统故障模式及影响分析(FMEA)中评价故障模式的影响因素和计算风险优先数存在的缺陷,提出了一种基于模糊逼近理想解排序法(TOPSIS)的FMEA方法。该方法采用模糊置信结构对影响因素的评价进行表示,并通过去模糊化和加权平均建立明确置信矩阵。考虑各影响因素的权重对分析结果的重要性,将主、客观赋权法相结合来分配各影响因素的权重,进而建立加权规范化矩阵,根据相对贴近度的大小确定各故障模式的风险水平。最后,举例验证了该方法的可行性和有效性。      

基于改进人工神经网络的航天器电信号分类方法

根据航天器系统级电性能测试工作中数据量大、任务繁重的特点,设计了基于人工神经网络的智能分类系统,对原始测试数据进行智能化分类,将非线性的调试经验以数据的形式储备,可在减少测试工作中对人为经验依赖的同时为航天器信号识别快速提供专家知识。考虑到经典的人工神经网络系统有训练时间长和对网络初始权值的依赖程度高等不足,利用主成分分析对数据进行压缩和自动编码技术对网络权值进行初始化。实验数据测试表明:与传统方法相比,本文提出的改进学习系统的分类准确率、稳定性和响应速度均得到显著提高。      

深空探测人工智能技术应用及发展建议

深空探测任务的探测目标距离地球越来越远,测控延时逐步增大,并且目标的先验知识有限,在遥远、未知、不确定环境下开展科学探索对探测器的自主性能需求日益强烈。随着人工智能技术的快速发展并逐步实用,在深空探测领域中应用人工智能技术提高和改进航天器自主性也将成为必须和可能。简要介绍了人工智能技术的发展历程,分析了航天领域中人工智能技术的应用实例,重点结合规划的深空探测任务特点和应用场景,梳理分析了各具体任务对人工智能技术应用的潜在需求,并提出了对深空探测人工智能技术应用的一些看法和发展建议。     

一种适合于工程应用的准C~1连续Bézier三角曲面及其构造方法

本文比较系统地讨论了Clough-Tocher三角形分割模型在Bézier三角曲面设计中的作用。并从工程应用的角度提出了一种以Clough-Tocher分割为基础,旨在原三角形区域上构造9参数Bézier三角曲面的新方法。这种新的9参数插值不仅能够消除Clough-Tother分割产生的畸变插值区域对插值曲面品质的影响,还能够有效地减轻一般9参数三次Bézier三角曲面片之间的尖端连接。本文将从工程应用的角度把这种插值曲面称为准C~1连续的9参数Bézier三角曲面。在一些实际应用中,这种准C~1连续的插值曲面对3D离散数据的拟合效果是令人满意的。     

探月足式飞跃机器人设计与控制

外星探测器依赖于探测装备完成探测任务，国际上常采用着陆器和巡视器设计外星探测器。外星探测器重量直接影响着探测成本，如果能把着陆器和巡视器融为一体，设计出可在月面反复着陆和行走的飞跃器，则能显著降低外星探测器的重量，大幅减少外星探测的成本。由于人类还没有实现利用腿式机器人探测月球，腿式月球探测飞跃器的开发可体现我国航天领域自主创新能力。依托北京空间飞行器总体设计部（航天五院总体部）与上海交通大学的合作项目“反复着陆器设计”，开展了月面低空飞跃着陆行走四足和六足飞跃探测器初探。飞跃探测器方案采用并联式主动腿式机构，具有在多种复杂地形上主动缓冲着陆和行走的适应能力；设计并采用了一种新型高功率密度力控驱动单元；进行了飞跃探测器的结构优化设计，实现了轻量化；针对着陆和行走过程中的控制问题，提出了主被动复合缓冲设计思路和控制方法，实现了飞跃器着陆过程的缓冲和身体稳定性，具备多次缓冲、自主移动、可收拢展开、着陆姿态调整、复杂地形适应等多种功能。     

月面无人自动采样返回飞行程序设计与实现

针对嫦娥五号飞行程序多舱段、多任务、系统控制复杂的设计特点和难点,采用传统的飞行程序设计方法工作量大,状态控制困难,很难满足任务要求。提出了一种新的基于状态转移的方法对飞行程序进行系统建模,首先将整个飞行过程分解成若干模块状态机;然后针对每个模块状态机的功能划分为状态触发器、评估器、执行器和确认器,并分别开展建模设计;最后通过状态触发器和确认器将各个功能模块进行连接,形成整个飞行程序的有限状态机描述。相比传统方法,该方法具有通用性、可扩展性和可复用性等特点,对于规范飞行程序设计,描述复杂的飞行任务过程有很大的优势。采用该方法对嫦娥五号飞行程序进行了建模和设计,并给出了典型飞行过程的设计结果。在轨飞行试验结果表明,该方法可以满足飞行任务的要求,确保了嫦娥五号在轨飞行控制任务圆满成功。     

小天体的多种尺寸颗粒样品收集容器流域的数值模拟

采集小天体表面的样品并返回是当前小天体探测的核心目标之一,样品容器流域设计是氮气激励采样技术的关键.为了保证样品容器具备高效的收集性能,要求样品容器的流域设计能够对样品颗粒形成陷阱效应,并对样品颗粒进行有效的分级.旋风式样品收集容器方案利用旋风离心力和引导叶片的共同作用对样品颗粒进行收集和分级.为了验证这种方案在微重力环境下的性能和可行性,本文利用Fluent软件进行了流域的数值模拟.模拟结果表明:在确定容器的结构下,样品容器的最优氮气入口速度为0.6 m·s-1,容器在该速度下的样品收集效率达到99.7%.样品容器的流域具备很好的颗粒分级功能,对小于2mm的样品颗粒的捕获率超过了90%,其压力损失也在合理的范围之内.本文研究结果可为小天体采样任务提供借鉴.      

基于多目标优化与强化学习的空战机动决策

为了解决无人机自主空战中的机动决策问题,提出了一种将优化思想与机器学习相结合的机动决策模型。采用多目标优化方法作为决策模型核心,既解决了传统优化方法需要为多个优化目标设置权重的困难,又提高了决策模型的可拓展性;同时在多目标优化的基础上通过强化学习方法训练评价网络进行辅助决策,解决了决策模型在对抗时博弈性不足的缺点。为了测试决策模型的性能,以近距空战为背景,设计了3组仿真实验分别验证多目标优化方法的可行性、辅助决策网络的有效性以及决策模型的总体性能,仿真结果表明,决策模型可以对有机动的敌机进行有效的实时机动对抗。