SiC/CVD SiC复合涂层的抗氧化及抗热震性能研究

为了提高C/SiC复合材料耐高温性能,采用泥浆浸渍裂解与真空化学气相沉积(CVD)在材料表面制备了SiC/CVD SiC复合涂层,通过XRD、SEM分析了涂层组成与结构;研究了复合涂层的高温抗氧化(700～1 500℃)和抗热震性能。结果表明,泥浆浸渍法制备的SiC涂层具有一定的封孔效果,可使材料开孔率下降,但高温抗氧化效果并不佳,1 200℃氧化10 min后材料弯曲强度保留率下降明显仅有86%。CVD SiC涂层结构致密,与SiC封孔涂层结合较好,在700～1 500℃具有较好的抗氧化效果,随着氧化温度的升高,氧化后涂层完好,表面O元素逐渐增加,材料失重率缓慢增加但不大于0.5%,且材料性能并未下降。涂层材料在1 200℃-10 min短时热震5次后材料弯曲强度保留率仍有95%以上,且未出现开裂、剥落等热震损伤。在1 200℃-30 min长时热震10次后,涂层材料基本被完全氧化,材料失去保护作用,弯曲强度下降至90%左右。     

一种临近空间太阳能无人机自主故障诊断及应急处理策略

依据临近空间高空长航时太阳能无人机的特点,提出一种适用于此类无人机的自主故障诊断及应急处理策略。具体地,构建飞控系统故障诊断体系结构及逻辑规则,综合利用单机设备的状态回报、传感器输出等信息,设计逻辑规则判定单机状态或整机的飞行状态是否异常,并结合当前的飞控模式和飞行阶段确定应急等级和相应的处理策略。从设备复杂度和处理逻辑上讲,本策略较传统无人机的应急处理策略有较大差别,是一种新型的飞控系统自主故障诊断及应急处理策略,可为太阳能无人机飞控应急系统设计提供有效参考。     

系留无人机平台搭载的蜂窝通信基站吞吐量优化

考虑多架系留无人机（UAV）空中基站为多小区提供空地双向通信服务时，针对地面用户数目分布不均匀和多机协同服务同频干扰严重的问题，提出了一种联合优化空中基站高度和链路传输方向的吞吐量优化算法。该方法通过使用最大同频链路准则和就近服务准则确定了同频链路配对和无人机/用户配对，通过优化空中基站高度和链路传输方向提升了系统平均吞吐量，并减少了用户间的同频干扰。多种场景下验证结果均显示，所提方法显著优于其他非联合优化的对比方法，当拥塞小区用户数目是非拥塞小区用户数目的1~36倍时，相比于不联合优化链路传输方向和空中基站高度的对比方法，所提方法可提升系统平均吞吐量8倍左右。      

5G通导遥一体化在林业资源管理中的应用

在5G快速发展的时代背景下，为解决林业资源管理中网络覆盖有限、即时通信困难和遥感数据利用不充分等问题，本文探讨了融合通信、导航、遥感卫星系统与地面移动通信网络，实现即时通信、精准定位、遥感数据按需服务的可行性，提出了“云+端”的5G通导遥融合应用模式，推动新一代航天技术赋能智慧林业建设。     

考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。     

无缆飞行器的电能和信息一体化无线传输技术研究

针对航天飞行器电气设备间连接电缆网复杂沉重的问题，提出了一种面向无缆飞行器的电能和信息一体化无线传输技术方案，该方案能够实现飞行器舱内仪器设备间无线互联和器地间的无线互联；分析了其在飞行器型号工程应用所面临的关键技术，并阐述了其应用前景，为未来航天飞行器电气系统的快速集成设计提供了新的思路和解决途径。     

结合跳点引导的无人机随机搜索避撞决策方法

针对无人机在城市空域环境和密集交通流下的避撞决策问题，提出马尔科夫决策过程（MDP）和蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法对该问题进行建模求解。蒙特卡洛树搜索算法在求解过程中为保证实时性而使其搜索深度受限，容易陷入局部最优，导致在含有静态障碍的场景中无法实现避撞的同时保证全局航迹最优。因此结合跳点搜索算法在全局规划上的优势，建立离散路径点引导无人机并改进奖励函数来权衡飞行路线，在进行动态避撞的同时实现对静态障碍的全局避撞。经过多个实验场景仿真，其结果表明改进后的算法均能在不同场景中获得更好的性能表现。特别是在凹形限飞区空域仿真模型中，改进后的算法相对于原始的蒙特卡洛树搜索算法，其冲突概率降低了36%并且飞行时间缩短47.8%。     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。