基于NARX和Kriging的时变可靠性分析双层代理模型

针对具有动态输出性能的结构系统，传统的求解时变可靠性的代理模型方法在建模时只关注当前瞬间作用于系统的随机变量的作用，而忽视了时间累积效果，使得模型对于时变可靠性的预测效果并不理想。基于此，提出了一种基于带外生输入的非线性自回归(NARX)模型和Kriging模型的时变可靠性分析的双层代理模型方法。所提方法在内层利用NARX模型构建给定随机输入变量下输出响应随时间的变化模型，准确模拟系统的动态行为；在外层基于NARX所得极值构建系统极值与随机变量之间的Kriging模型，得到时变结构系统的可靠性。通过3个算例验证了所提方法在处理具有较强波动性输出系统的可靠性问题时的有效性和准确性。     

动力学参数未知的四旋翼无人机预定性能控制

针对具有外部气流干扰、空气阻力和时变负载的不确定四旋翼无人机，考虑动力学参数未知的情况，基于自适应动态表面控制框架，提出了一种新的双闭环预定性能控制方法。将四旋翼无人机系统解耦为双环，即外环位置子系统和内环姿态子系统，内外环通过姿态提取算法连接。分别针对位置和姿态子系统，利用自适应方法对系统的未知动力学参数、空气阻力和外界干扰进行估计，同时引入新的坐标变换作用于跟踪误差，基于Lyapunov稳定理论，提出预定性能控制器设计方法，使闭环系统跟踪误差一致最终有界稳定，且整个动态过程中满足暂稳态性能要求。所提方法克服了系统动力学参数和负载精确已知的局限性，避免了预定性能控制设计中复杂的求逆过程。通过仿真实例验证了所提方法的有效性和优越性。     

面向舰载机编队蒸汽弹射的汽缸结构优化设计

针对蒸汽弹射器中汽缸的结构优化设计问题，提出一种面向舰载机编队的汽缸结构优化设计方案。首先，基于舰载机蒸汽弹射仿真平台，以舰载机的最大离舰下沉量作为目标函数，设计基于遗传算法的汽缸结构优化模型，构建了一种面向舰载机编队的汽缸结构优化方法；然后，通过三组仿真实验探究了汽缸内部结构的最优参数匹配规律，并通过典型蒸汽弹射器实验数据验证了汽缸结构优化结果的合理性。结果表明，对于同类型舰载机发射情况，汽缸的最优参数可以在较宽范围内组合，对于不同类型舰载机发射情况，重型舰载机对应更长的汽缸长度。     

基于ADDPG策略的超立方体卫星编队控制

针对大规模卫星高精度编队控制问题，提出了一种基于吸引法则的深度确定性策略梯度控制方法(attraction-based deep deterministic policy gradient, ADDPG)。首先阐述了超立方体拓扑编队拓扑构型特性，建立了卫星编队动力学模型，设计了超立方体卫星编队虚拟中心用于衡量编队整体飞行状态。为解决无模型深度强化学习的探索和扩展平衡问题，设计了ε-imitation动作选择策略方法，最终提出了基于ADDPG的卫星编队控制策略。算法不依赖于环境模型，通过充分利用已有信息，可以降低学习模型初期探索过程中的盲目试错。仿真结果表明ADDPG策略以较少的能量消耗达到更高的精度，相比知名算法在加快编队收敛速度的同时，误差减少5%以上，能量消耗减少7%以上，验证了算法的有效性。     

“田园一号”微推进系统设计与性能测试

针对“田园一号”微纳星编队飞行任务的技术需求，开展了微推进系统的总体设计。常规冷气推进由于其比冲低、贮存压力高、结构复杂，难以满足微纳卫星需求。选择R134a作为推进工质，通过将推进剂液化，减小系统体积。基于3D打印技术，设计贮箱、稳压罐、管路一体的推进系统。采用MEMS加工工艺，设计并研制出电加热喷口，从而提高系统比冲。分析了不同喷口尺寸、供气压力以及温度下所产生的推力和比冲大小，确定出喷口设计。表征测试所研制的电加热喷口，结果表明喷口加工误差控制在2%以内。真空条件下，采用扭摆测量系统测试推力器推进性能，测试结果表明，当稳压罐内气体压力在0.1～0.2 MPa变化时，推力大小为5～10 mN。当喷气温度从25℃升至95℃时，推进系统比冲可提升10%以上。