串联式TBCC发动机风车冲压模态性能模拟

建立了基于部件低转速特性匹配的串联式涡轮基组合循环（TBCC）发动机风车冲压模态性能计算模型,提出了压气机低转速大流量特性扩展方法,由换算扭矩代替等熵效率表示旋转部件特性,解决了低转速部件效率不连续相关问题。分析了冲压外涵面积变化和涡轮功率提取对风车冲压模态性能及部件匹配的影响规律,并基于推力、流量连续准则设计了涡轮模态至冲压模态转换过程（含风车冲压模态）的参数调节规律。计算结果表明:在风车冲压模态下,冲压外涵面积变化对风扇工作状态有显著影响,对压气机影响较小;涡轮可提取功率随着风车转速的减小先增加后降低,比冲随提取功率的增加基本呈线性降低趋势,功率提取位置（高、低压涡轮）对部件匹配有显著影响。      

基于ARCN模型的轴承故障诊断

提出注意力循环机制与胶囊网络融合的注意力循环胶囊网络（ARCN）的诊断模型。提取时序特征信息构建初级胶囊;自适应融合路由机制、注意力循环机制构建数字胶囊特征;基于西储大学轴承实验数据,验证了ARCN模型的准确率、鲁棒性、稳定性、收敛误差,其准确率相比Caps模型识别准确率提高1.2%、收敛误差达到0.2。基于实验仿真平台,采集正常、内环故障、外环故障和滚动体故障的振动信号,并通过小波基变换获取的时频图构建ARCN模型的数据集。仿真实验结果表明:ARCN模型下,每类故障被误诊的概率不超过总样本的1%。      

基于小位移旋量的旋翼系统公差建模及分析

直升机的振动问题与加工制造技术紧密相关,降低制造误差可有效减小直升机的振动。为了分析直升机旋翼系统的几何回转精度,基于小位移旋量对零部件装配路径上的关键公差进行建模,通过齐次坐标变换方法对闭环链路上的误差传递进行分析,得到旋翼系统几何回转精度模型;在此基础上,与蒙特卡洛仿真相结合,对旋翼系统的实例模型进行分析。结果表明：旋翼桨叶根部在空间内的变动范围近似呈椭球形变化,在旋转过程中存在复杂的波动情况,桨叶根部在桨盘平面内的径向波动误差约为 0.58%,在垂直桨盘平面方向的波动相对较大,约为 0.89%。     

基于轮地作用参数和PLSDA方法的月壤力学性能评估

为评估在轨月球车周边环境月壤力学性能,以月球车辙信息、轮上载荷和滑转率作为基本参数,提出了16个二元及三元标识量,结合偏最小二乘判别方法(PLSDA)建立评估月壤力学状态模型。根据容重对模拟月壤力学状态进行分级,分别为松软状态、自然状态和紧实状态。应用轮壤相互作用试验台共采集247组试验数据,每种模拟月壤状态的试验数据按照2:1比例随机划分为校正集样本和预测集样本,最终校正集和预测集样本个数分别为166和81个。考虑到原始数据值相差大和所提出部分标识量包含冗余信息的特点,因此在建立PLSDA模型时,应用均值中心化预处理方法对原始数据进行数据预处理,并优选10个标识量建立识别月壤力学状态的PLSDA模型,对应的校正集的准确率和预测集的准确率分别为90.96%和90.12%。结果表明,应用PLSDA方法并结合月球车的车辙信息、轮上载荷和滑转率以及优选标识量所建立的评估月壤力学状态判别模型,其计算快速准确,可用于月球车在轨评估车轮前方月壤的力学特性和通过性能评估。     

基于连续蚁群算法的Bayesian方位估计快速方法

针对蚁群算法(ACO)在解决高维非线性搜索问题方面的有效性,提出了基于蚁群优化算法的Bayesian最大后验概率方位估计(ACO-Bayesian)快速方法.该方法将Bayesian最大后验概率函数作为蚁群算法的目标函数,选取若干一维高斯函数的加权和作为连续蚁群算法中信息量概率分布函数,经过有限次迭代得到Bayesian方法的非线性全局最优解.仿真结果表明,ACO-Bayesian方法在保持Bayesian方法优良性能的同时,将Bayesian方法的计算量减少到原来的1/14.水池实验结果验证了ACO-Bayesian方法的正确性和有效性,为其工程应用奠定了基础.      

多视场星敏感器结构参数标定方法

提出一种基于星间角距不变原理的多视场(FOV)星敏感器结构参数标定方法.这种方法以欧拉角表征多视场星敏感器各个子视场之间的旋转关系,利用识别得到的各个视场星点的坐标信息和赤经赤纬信息,计算出多对星光矢量来建立标定模型和目标函数,然后使用L-M算法优化目标函数并解算出各个子视场之间的结构参数.此方法不需要外部姿态测量仪器辅助,可用于在轨和地面标定.在全天球随机抽取多个姿态生成多视场的仿真星图用于标定,并采用星内角统计偏差作为结构参数标定精度的评价指标.这种方法能够准确求解多视场星敏感器的结构参数.星内角统计偏差的平均值在星点位置噪声标准差为0.1像素的仿真试验中为1.3",在外场观星的实际试验中为6.4".      

基于LSTM的空间机器人系统惯性张量在轨辨识

在空间机器人抓捕目标的过程中,整个系统的惯性张量会随时间变化且在目标被捕获瞬间发生突变,这会严重影响整体姿态控制的精度。针对以上问题,提出了一种基于长短期记忆（LSTM）的系统惯性张量在轨实时辨识方法。首先,对于目标捕获前后的2个阶段,利用拉格朗日方程建立了空间机器人的动力学模型;然后,基于所建空间机器人模型采用域随机化方法生成足量训练数据,并用其对由LSTM网络与多层全连接网络构建的参数辨识网络进行训练;最后,使用训练好的参数辨识网络对系统惯性张量进行辨识。数值仿真结果表明：所提方法能够精确辨识空间机器人抓捕过程中的系统惯性张量,所研究系统的主惯量平均相对辨识误差小于0.001,惯性积的平均相对辨识误差小于0.01。     

高超声速条件下星光传输模拟方法与仿真

以高超声速飞行器为研究对象,建立了高速流场下的星光传输模拟仿真方法,定性、定量地研究平台气动光学效应对星光导航的影响。采用基于k-ω/SST两方程湍流模型的雷诺平均法计算星敏感器安装在飞行器不同位置处（头部、中部和尾部）的外流场密度分布,进而得到流场的空间折射率分布。在此基础上,利用几何光学法计算星光由高速层流流场引起的光程差、点扩散函数、像偏移等光学传输效应,得出经过层流流场的星光降晰图。同时运用统计光学理论计算高速湍流流场引起的星光出瞳面的波像差、密度均方差、相位均方差、Strehl比等光学传输效应,得出经过湍流流场的星光降晰图。仿真结果与理论分析吻合,从而为研究星光在高超声速流场中传输的机理提供了可靠的技术手段。     

复合材料层合板宽度尺寸效应的混合模型

研究了影响复合材料层合板强度尺寸效应的两个主要影响因素:统计尺寸效应和自由边效应。统计尺寸效应采用经典的Weibull最弱环理论描述。提出了"废宽度"的概念,将自由边效应和最终失效强度联系起来。综合这两种效应,得到了影响纤维增强复合材料(Fiber reinforced plastic,FRP)宽度尺寸效应的混合模型。引用D Kujawski的试验数据对混合模型进行了验证,结果表明:混合模型能够准确地预测不同宽度试件的最终失效强度。     

变质量梁的自适应Newmark法

用变质量梁来模拟推进剂减少的液体火箭.先以一弹簧-变质量小球系统为例,用其求解结果与解析解进行比较.再以时不变的简支梁为算例,确定多自由度系统下与结构动特性协同的自适应Newmark方法中的参数选取.最后用时变的简支梁模型模拟贮箱质量的实际变化方式,运用与结构动特性协同的自适应Newmark方法、模态叠加法、Newmark平均加速度方法（NMA法）和Fox-Goodwin方法（NMF法）对其求解.比较结果证明自适应Newmark算法对于时变系统的适用性,尤其具有高精度特性.