基于解析解的小范围高频率机动飞行器制导律设计

针对机动飞行器的小范围高频率侧向机动飞行问题,结合飞行器的运动学和动力学方程,通过解析方法给出了机动幅值和飞行器最大可用过载下的最大机动频率,同时利用粒子群优化方法进行了制导律最优频率的优化。基于解析规划算法给出了正弦机动制导律的解析形式以实现飞行器在侧向方向的机动导引飞行。仿真结果表明：解析算法能够精确得出制导律频率,而粒子群优化方法的精度也能很好的满足要求,误差在5%以内。正弦机动制导律在大速度下可以较好的完成任务目标;在小速度下,幅值误差会有小幅度的增加。     

航天器设备动力学分析模型简化方法与应用

针对航天器设备因构成复杂引起的动力学分析模型建模困难问题,提出一种基于拓扑优化技术的有限元模型简化方法,以设备实测质量特性为约束条件,通过拓扑优化方法确定设备有限元模型可行设计空间中的材料分布,实现对结构刚度性能的模拟,获得满足动力学特性分析需要的简化的设备有限元模型。应用该方法创建了某星敏感器简化有限元模型,得到的星敏感器简化模型与产品实际质量、质心位置和转动惯量特性基本一致,并且前两阶频率分析值与试验值之间最大偏差约为30%。将该简化模型应用于其支撑结构的动态响应性能评估,两者组合体固有频率及加速度响应趋势的分析数据在450Hz以下的频率范围内与试验数据吻合较好,固有频率最大偏差约为39%。星敏感器简化模型的应用验证了基于拓扑优化技术的有限元模型简化建模方法的可行性,为航天器上复杂设备动力学分析有限元模型的简化建模提供了一种新的解决途径。     

基于CE-PF算法的舰载机离场调度优化问题

甲板作业调度研究是提升航母战斗力的关键技术,而其具有时间、空间与资源受限的复杂约束调度问题已被证实为NP-hard。根据舰载机出动离场调度优化问题的特点,将其抽象为零缓存区混合流水车间调度模型,建立包含飞机避碰等约束的混合整数规划模型。提出一种交叉熵与作业剖面匹配(CE-PF)算法用于问题求解,并给出了算法流程架构。交叉熵算法通过高斯采样完成启发式规则下的工件分组,作业剖面匹配算法完成分组工件的任务排序、作业编排及约束检查等调度设计,Gap逼近算法进行目标值评估、精英种群选择、抽样参数更新及收敛判定。通过算例仿真,验证了CE-PF算法求解离场调度优化问题的有效性;灵敏度分析表明起飞模式和空间约束对出动效能影响较大。      

(T700/环氧)/EPDM粘接界面参数的实验测试及反演分析

为确定T700/环氧复合材料与三元乙丙橡胶(EPDM)的粘接界面参数(包括断裂韧性和法向初始强度),通过双悬臂夹层梁(DCSB) I型分层扩展实验与有限元(FEM)仿真分析,确定了(T700/环氧)/EPDM粘接界面参数的初始值;以(T700/环氧)/EPDM粘接界面参数初始值为基准,经过完全交叉分组的析因设计,以及对应的有限元分析(FEA)结果,构造了FEA输出-界面参数的数据样本,采用广义回归神经网络(GRNN)反演获得的(T700/环氧)/EPDM粘接界面断裂韧性G_(Ic)=0.575 N/mm,法向初始强度σ_(max,0)=1.25 MPa。结果表明,采用GRNN反演参数计算的载荷-位移曲线和实验曲线之间峰值点的平均差值只有2.72 N,结合DCSB I型分层扩展实验、有限元仿真分析和广义回归神经网络,可确定(T700/环氧)/EPDM粘接界面参数的准确值。     

某型号固体火箭发动机高速旋转试验台设计

火箭发动机旋转试验台可在地面模拟火箭发动机飞行过程中的高速自旋环境,通过对发动机旋转工作状态下的控制和监测,为旋转发动机流场及内弹道研究提供试验数据。为模拟发动机旋转时点火飞行的受力工况,试验台不仅需驱动发动机一起做高速旋转运动,保证发动机在轴向上具有自由度以测试推力,还需承载发动机点火时产生的巨大冲击振动。为此,试验台采用卧式布局,底座通过预埋件与混泥土基建固连,提高试验台抗倾覆能力;驱动系统采用大功率电机,通过传输轴间接驱动发动机达到高转速;转子外部增设防护罩,防护转子的高速旋转;在工程设计中,通过对核心部件进行结构优化和质量控制,降低转子转动惯量和提高结构强度,并使其满足固体火箭发动机进行旋转的同时具有轴向自由度。最后,对转子进行了仿真和动平衡分析。结果表明,试验台结构上要求核心部件为轴对称结构,表面无凸起,在离心力作用下,套筒半径越小、壁厚越大、长度越短,结构强度越好,并且壁厚对变形量的影响较为显著,经过优化设计核心部件,可保证装置稳定运行。     

不确定条件下采用协方差描述函数法的再入轨迹鲁棒优化

Uncertainties are taken into account in reentry trajectory optimization and a robust trajectory optimization model is constructed based on the robust optimization theory. There are computational difficulties in solving this robust trajectory optimization problem due to the random variables associated with the uncertainties. To overcome these difficulties, the covariance analysis describing function technique (CADET) is employed to convert the robust trajectory optimization model into an equivalent deterministic trajectory optimization formulation, which is then solvable by using the existing pseudo spectral method. In the case study, a robust reentry trajectory optimization problem considering the uncertainties of aerodynamic parameters is solved to obtain the robust optimal trajectories. By comparing with the traditional deterministic optimal trajectories, the robust optimal trajectories are significantly less sensitive to the uncertainties of aerodynamic parameters, showing the effectiveness of the presented method.      

数据驱动的装药浇注过程关键参数预测

当前固体火箭发动机制造过程中推进剂生产质量波动大,而浇注速度及浇注量是影响装药质量的关键工艺参数。针对在混合锅结构限制、药量巨大以及热固性推进剂粘度随时间变化而变化的工艺特点导致壳体内无法布置传感器直接测量浇注速度和浇注量等关键参数的问题,通过机器学习技术,利用可直接测量的与浇注速度和浇注量相关的其他工艺参数以及设备运行参数等大量试验数据构建浇注速度和浇注量的在线预测模型,实现其间接软测量。首先,采集可直接测得的实测工艺参数作为训练和测试数据;然后,结合浇注花板的具体结构,通过支持向量机和极限学习机等非线性回归的机器学习方法训练数据,建立壳体花板出口处的浇注速度和浇注量回归模型,用于在线预测;最后,在实验室环境下的缩比模拟器上进行浇注速度和浇注量检测验证,表明该方法为装药浇注工艺过程的数字化和智能化可行性提供了依据。     

仿昆扑翼飞行器的翅膀惯性力分析

用理论模化和仿真试验相结合的方法,研究了昆虫翅膀扑动产生的惯性力和惯性力矩.在昆虫扑翼飞行运动的仿生模拟基础上,研究了翅膀扑动过程中拍动幅度、拍动加(减)速周期、平动迎角和翻转加(减)速周期4个振翅运动参数对翅膀惯性力(矩)的影响.研究表明:微小尺度昆虫高频扑翅产生的惯性力幅值与气动力的幅值大致相当;昆虫翅膀的弦向转动惯量比展向转动惯量近似高一个数量级;翅膀拍动惯性力矩的影响远远高于翅膀转动惯性力矩的影响,而转动惯性力矩是可以忽略不计的;只要翅膀的拍动是对称的,就可认为翅膀的扑动是近似对称的;如果翅膀拍动对称的同时转动对称,就可认为翅膀的扑动是严格对称的,此时翅膀惯性力可以忽略.      

单一压力容器镍氢电池组几何参数对其温度场的影响

 针对实际空间用单一压力容器(IPV)镍氢电池组的传热特点,建立其瞬态热分析的数学物理仿真模型。通过设计改变电池组几何参数,包括电池组底板厚度、套筒高度和厚度,采用有限差分法,对比模拟研究电池组在飞船实际运行条件下几何参数对其温度场的影响。结果表明：套筒厚度对电池组温度场的影响最为敏感,增大套筒厚度可明显缩短电池组热系统达到平衡态的响应时间;其次是套筒高度;改变底板厚度对电池组温度场变化影响不明显。该研究为镍氢电池组的结构优化和热控制研究提供理论基础。     

基于并行蚁群优化的多UCAV任务分配仿真平台

多无人作战飞机(UCAV)协同作战是UCAV参与战斗的主要模式,而多UCAV任务分配是多UCAV协同作战研究的关键问题。针对现有多UCAV任务分配方法中所存在的计算量大、运行时间长等问题,提出了一种基于并行蚁群优化(ACO)的多UCAV任务分配方法。在构建多UCAV空战优势矩阵的基础上,给出了综合态势评估函数;随后阐述了基本ACO算法的基本原理和数学模型,提出了一种用并行ACO算法解决多UCAV任务分配问题的实现方法;最后基于MATLAB图形用户界面(GUI)开发了一种基于并行蚁群优化的多UCAV任务分配仿真平台。实践证明该仿真平台具有良好、开放的可扩展性,且使用方便。