基于BP神经网络的磁悬浮飞轮控制

针对磁悬浮飞轮控制对鲁棒性、低功耗及不平衡振动抑制等要求,提出BP神经网络直接控制方法。设计了两层结构BP神经网络控制器,基于磁轴承电磁力方程推导网络权值更新算法,实现了神经网络的在线训练。仿真表明,控制器权值更新算法对环境变化适应能力强,训练成功率高;BP神经网络控制器具有起浮迅速、抗干扰能力强、功耗低等性能,并具备不平衡振动抑制能力。结果表明BP神经网络控制器满足磁悬浮飞轮控制要求,具有可行性和有效性。     

并联贮箱不平衡输出及其解决途径

分析了空间飞行器推进剂贮箱并联设置时产生的不平衡输出问题，从工程角度估计了不平衡输出的程度。对于不允许测量贮箱压降的金属膜片贮箱，在其出口设置气蚀文都利管是解决并联贮箱不平衡输出的简单而又有效的方案。     

洲际助推-滑翔导弹全程突防弹道优化

分析了考虑路径点、勿入区域、天基激光武器与拦截导弹杀伤区等实际问题的洲际助推-滑翔导弹全程突防弹道,给出了弹道分段准则。建立了三自由度运动模型、推力模型、气动模型与气动热模型。针对其弹道优化问题,在同时考虑级间分离、跨声速区、控制、动压、法向过载、热率、壁温、路径点、勿入区域、天基激光武器与拦截导弹杀伤区内机动等约束条件下,建立了全程突防弹道的多约束多阶段弹道优化模型。利用直接打靶法,将此最优控制模型转化为非线性规划问题,并采用序列二次规划算法进行解算。结果表明,文中研究方法适合于解决洲际助推-滑翔导弹全程突防弹道优化问题,所得最优弹道更有利于满足实际作战需求。     

为了忘却的纪念——阿特兰蒂斯号航天飞机STS-132任务记

最后的绝唱 大约1200名各界人士整齐地站立在美国肯尼迪航天中心的跑道两侧,美国航宇局的员工身着白色缎带,绶带上印有“阿特兰蒂斯”的字样,上面还印着航天飞机图案。所有人注视着阿特兰蒂斯号航天飞机从晴朗的清晨天空中滑翔而下,降落在地面,结束了它12天的旅程,也结束了它25年的“职业生涯”。     

可控翼伞,返回舱组合体滑翔性能研究

文中采用“九自由度”动力学模型分析了可控翼伞、返回舱组合全的滑翔性能。     

沟槽超疏水复合壁面湍流边界层减阻机理的TRPIV实验研究

利用TRPIV实验分别测量了湍流边界层在亲水壁面、超疏水壁面以及沟槽超疏水复合壁面上的瞬时速度场,对比分析了3种壁面的摩擦阻力,发现沟槽超疏水复合壁面的减阻率能够达到20.7％,而超疏水壁面只有14.6％.通过对比分析湍流边界层在3种壁面上的湍流脉动强度,发现法向湍流脉动强度在3种壁面上无明显变化,而在y+<150区域...     

基于自适应支配和参考向量的高维多目标优化算法

现有的改进支配方法提高了解集逼近Pareto前沿的能力,但平衡种群收敛性和多样性的能力仍然不足。针对此问题,提出了一种基于自适应支配和参考向量的高维多目标优化算法(An adaptive dominance and reference vector based evolutionary algorithm for many-objective optimization,ADRVEA)。首先提出自适应支配(Adaptive dominance,AD)来设计小生境机制;然后通过参考向量划分目标空间来提高种群多样性;最后构建适应度表达式来实现精英选择。实验证明所提出的ADRVEA不仅性能良好,而且有效平衡了种群的收敛性和多样性。     

平衡重式叉车配重的改造

轻纺企业内使用的平衡重式叉车的实际载重吊大多远低于额定载重量。造成消耗过高。本文研究了如何依照实际载重量进行叉车后部的平衡配重的改造方法,并有效地解决了这一问题。     

测定电离复合速率常数的激波管方法

发展了测定电离复合速率常数的一种新的激波管方法。在这一方法中使用反射激波加热预混气体使之电离,相继用可控制的强稀疏波使之快速冷却,冷却速度很快,可达106K/s, 使之在冷却过程中,电离远离平衡态。用压电传感器和Langmuir 探针监测状态变化历程和离子浓度,并可获得过程中所有的状态参数。测定了NO e 电离复合速率常数。实验表明这一方法简易可靠     

条件生成对抗网络的翼型反设计方法

针对变体飞行器实时控制翼型形状的需求,提出了基于深度学习的翼型反设计方法,利用多层感知机搭建了由生成器与判别器组成的条件生成对抗网络。生成器从带有随机噪声的气动参数中提取内在特征,习得特征到翼型的映射关系;判别器则将生成器产生的翼型或真实翼型与前述气动参数混合作为输入,输出该翼型为符合指定气动条件的真实翼型的概率。为了优化网络模型,研究并分析了噪声尺寸、超参数及网络结构对模型收敛性能的影响。训练好的网络模型即可根据给定的期望气动参数,快速生成配套的翼型。测试结果表明预测翼型与真实翼型的均方根误差的平均值为0.17%,耗时仅为23 ms,大大提高了设计精度与效率;并且在有噪声干扰情况下依旧保持良好的设计性能,增强了翼型设计模型的鲁棒性。研究成果可以应用于变体飞行器自适应在线最优气动构型控制。