某型卫星有效载荷支架振动抑制

某型号卫星的有效载荷支架结构在验收级振动试验时振动超标。在对结构不做大的修改的前提下，采用约束阻尼层用对原结构进行处理。对不同的约束阻尼层方案采用有限元方法进行计算，综合考虑各种影响因素，如阻尼比和附加质量等，得到合理的约束阻尼减振方案，并在结构星上进行试验，确定最终实施方案。实施方案后，正样星在0．1g振动条件下，最大振动幅值下降了22．3％，保证了卫星的顺利发射。该卫星已经成功发射，并且在轨运行正常。该问题的成功解决和解决问题的方法与过程为今后解决类似问题提供了经验。     

纳米铝粉在固体推进剂中的应用

介绍金属纳米铝粉的制备方法,阐述了用于固体推进剂的纳米铝粉的突出效应,例如燃烧完全、提高推进剂燃烧速率、降低压强指数等,并对纳米铝粉在固体推进剂中的作用机理、应用中可能存在的问题进行了分析,并提出了可行的解决措施。     

一种分布式卫星构形变换路径规划方法

在一种分层控制体系结构下研究了分布式卫星系统的构形变换问题。以控制量的二次型性能指标作为构形变换控制的优化指标,线性离散模型下的构形变换动力学约束作为基本约束,将构形变换的路径规划问题作为一个二次规划问题求解,并给出了数值仿真的算例。在单个绕飞星构形变换规划算法的基础上,提出了一种整体优化方法,使构形变换过程中整体能量最优,依此作为构形变换的顶层规划方法,并给出了仿真结果。     

基于分布式层次模型的诊断技术研究与应用

针对大型分布式系统故障诊断的复杂性,给出了一种基于分布式层次模型的诊断方法。详细介绍了基于语言的分布式诊断技术的相关工具和概念。深入研究了层次模型的构建技术、计算方法策略和多步诊断步骤。在某卫星测控系统中的应用结果表明,此方法降低了诊断的复杂性,诊断结果正确,适用于卫星这类复杂系统的故障诊断。     

SAR卫星用能量功率兼顾型锂离子电池研究

未来大功率合成孔径雷达(SAR)卫星的发展对储能电池组提出了轻量化、倍率高及在轨寿命长等要求,而现有的SAR卫星用功率型锂离子电池产品已无法满足未来需求。通过优化正极材料和电池设计,加入功能电解液,在保证电池功率特性的同时,显著提升了电池的能量密度和循环稳定性。本文研制出的新一代能量功率兼顾型锂离子蓄电池,额定容量为25.0 Ah,初期放电比能量达到180.0 Wh·kg~(-1),2 C放电容量为0.2 C容量的91.0%,1 C-100%放电深度(DOD)和2 C-30%DOD循环性能优异,可以满足下一代大功率SAR卫星的供配电需求,且大幅降低了电源系统重量,提高了卫星储能系统的利用率和平台有效载荷能力。     

分布式光纤传感技术及其在航空航天领域的应用展望

综述了分布式布里渊和瑞利光纤传感技术的主要技术原理、特点及发展概况,包括布里渊光时域分析技术、布里渊相关域分析技术、动态布里渊光纤传感技术、瑞利光时域反射计技术和光频域反射计技术五项主要技术。在此基础上,对分布式光纤传感技术在航空领域的应用进行了回顾,并对其在航天领域的可能应用进行了探讨。     

新型含能材料二硝酰胺胍的合成及性能测试

介绍了采用二硝酰胺铵（ADN）为原材料制备二硝酰胺胍（GDN）的制备工艺，鉴定了其结构，测定了其各项性能，证明其性能优于二硝酰胺铵及硝基胍（NG）。     

一种深空探测器高比能智能电源系统设计

提出一种深空探测器电源系统设计方案,采用高转换效率三结砷化镓太阳电池、半刚性基板轻量化技术及高比能锂离子蓄电池组;提出并采用一种基于顺序开关分流(S3R)结构的扰动交错法最大功率点跟踪(MPPT)技术,提高了太阳能源利用率;提出并采用一种适应空间电源的机内测试技术(BIT),以提升电源自主管理能力。32%效率三结砷化镓太阳电池及其半刚性基板,已经通过鉴定试验验证。能量密度195W·h/kg的钴酸锂离子蓄电池组及MPPT和BIT技术,已经应用到国内航天器正样产品;经过验证,MPPT追踪速度为毫秒级,追踪精度可达98%。文章提出的设计可为深空探测器电源系统轻量化和电源能量自主管理需求提供解决途径。     

基于一致性理论的卫星太阳能帆板分布式振动控制

针对卫星太阳能帆板的振动抑制问题,本文提出一种基于一致性理论的分布式振动控制方法。首先,依据智能组件的定义建立面向分布式控制的太阳能帆板整体结构动力学模型;然后,根据图论和一致性理论设计抑制帆板振动的分布式控制器,控制器由反馈镇定项和一致性协同项两部分构成;基于Lyapunov理论分析闭环系统的稳定性和鲁棒容错能力;最后,设计不同情况的数值算例,验证所提分布式控制方法的有效性。仿真结果显示,基于一致性理论的分布式振动控制方法不但能够有效地抑制卫星太阳能帆板的振动,提高系统的动态性能,还具有良好的鲁棒容错能力。     

神经网络集成的分布式入侵检测方法

分布式入侵检测系统需具有分布式检测功能及部件增量更新能力.文中提出了一种基于神经网络集成的分布式入侵检测方法,采用单个Agent检测与多个Agent协同检测的两级集成算法实现分布式入侵检测;在发现新的入侵时,Agent上的神经网络集成采用基于资源分配网的增量学习算法进行更新.实验结果表明,该算法能有效检测各种攻击,并且具有对未知攻击的增量学习能力.