航天器贮箱气液自由界面追踪数值模拟

主要讨论了航天器贮箱在轨道航行时的微重力状态下其液体推进剂在贮箱内的形态分布及控制.文中采用VOF方法,加入了表面张力的效应,追踪气液两相流的自由界面,对液面在微重力条件下的位形变化进行了数值模拟.通过比较不同重力加速度及接触角下的两相流的相图,分析了影响贮箱中液体推进剂位形变化的主要因素及对其有效的控制方法.      

空间机动服务平台在轨补给技术研究

根据空间机动服务平台的特点,对推进剂在轨补给技术进行了研究,提出了一种空间机动平台推进剂在轨补给方案,即基于表面张力贮箱作为加注箱和接受箱的双组元推进系统的在轨加注方案。该方案具有如下优点：与现有卫星推进系统相匹配,改动量最少;没有使用任何活动部件,提高了系统的可靠性;产生的热量比倍压式要少,便于缩短加注时间,提高加注的可靠性和安全性。依据这一方案对空间机动平台在轨补给系统进行了详细设计。     

“空间控制技术与应用”专题学术研讨会顺利召开

空间智能控制技术国家级重点实验室“空间控制技术与应用”专题学术研讨会于2008年10月28日在重点实验室学术报告厅召开。会议由重点实验室和《空间控制技术与应用》编辑部共同主办。除重点实验室学术委员会成员到会外,来自清华大学、北京航空航天大学、哈尔滨工业大学、国防科技大学和北京科技大学等单位的28位代表应邀参会。     

空间黏附爬行机器人足端预压力优化与控制

基于仿生干黏附材料的空间足式爬行机器人可附着于航天器外表面并代替宇航员完成舱外巡检、维护等工作,是无人自主化在轨服务与维护的有效途径。为保证足式爬行机器人与航天器的稳定附着,本文针对空间爬行机器人足端在与航天器接触时预压力对黏附稳定性影响的问题,提出一种足端预压力优化与控制方法。首先结合仿生黏附材料特性,建立黏附材料在预压阶段和黏附阶段的稳定性约束;其次在稳定性约束下基于二次规划方法优化足端力,保证预压力足够的同时减小对其他足的脱附力;最后通过基于环境刚度辨识的导纳控制实现优化后的力分配。结果表明：基于环境刚度辨识的导纳控制可实现预压力的柔顺控制,优化后的预压力可减小对其他黏附足的法向脱附力的影响,保证黏附爬行稳定性。     

民航业的春天何时到来

2020年,一场突如其来的疫情让全球民航运输业迎来了凛冽的冬天.在过去一整年的时间里,疫情蔓延到了世界各个角落,病例遍及191个国家和地区,累计死亡病例突破200万例.这场全球范围内的公共卫生事件对全球经济产生了巨大影响,更是给全球航空业带来了前所未有的重创.全球航空数据公司Cirium最新数据显示,2020年全球航空...     

基于PTE的多雷达航迹融合算法

针对杂波背景下的多雷达航迹融合时局部估计误差互协方差矩阵未知的问题,提出基于目标存在概率（PTE）的航迹融合算法,提升了正确航迹率和跟踪精度。首先,通过综合概率数据关联得到单接收站的目标航迹估计集合和对应的目标存在概率。然后,在局部估计误差互协方差矩阵未知的条件下,基于PTE信息提出不带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。进而将前一帧的融合状态进行反馈,提出带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。仿真验证了所提算法的有效性。     

基于G-M制冷机的大尺寸冷屏设计方法

介绍了基于Gifford-Mcmahon (G-M)制冷机的大尺寸冷屏的设计方法。该低温冷屏配合真空环境模拟室共同使用,为遥感卫星的星载遥感器等部件的红外定标试验提供20K的低温冷背景。该冷屏采用5台G-M制冷机进行制冷,外形尺寸达到1m×1m,是目前国内同类型冷屏中尺寸最大的。详细介绍了冷屏在容器内的安装布置、冷缩时的补偿等结构设计方法、冷屏的表面温度分布以及降温时间等计算分析。成功解决了大尺寸冷屏在低温环境下的冷缩补偿难题,试验结果表明:冷屏主要测点温度为15K,温度均匀性误差为±1K,达到并超过设计要求。      

改进人工蜂群算法及其轴流压气机优化应用

为了探索更优的全局优化算法并将其应用于轴流压气机气动优化上,将标准人工蜂群（ABC）算法中采蜜蜂和观察蜂探索新蜜源的方式进行改进,从而更好地利用总体蜜源的探索信息,得到改进人工蜂群（IABC）算法。经基准函数测试表明,改进算法既能提升全局寻优能力,又能加快收敛速度。采用IABC算法和经过校核的CFD数值方法搭建优化平台,对单级跨声速轴流压气机Stage35进行优化。优化变量为动叶和静叶径向6个截面的弯、掠、前缘重弯值和尾缘重弯值,以流量和压比相对变化保持在0.5%以内为约束条件,以提高绝热效率为优化目标。结果表明：在设计转速下,优化后设计点绝热效率提升0.83%,全工况范围内平均绝热效率提升2.0%,同时喘振裕度提升1.0%,验证了IABC算法在轴流压气机优化中的有效性。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。