CFD软件自动化验证确认云平台设计与实现

针对大型计算流体力学(CFD)软件的验证与确认,为了减少人工成本,提高软件质量和开发效率,并适应于未来高性能计算发展的要求,基于云计算思想,提出了自动化测试云平台的解决方案。该方案采用模块化的浏览器/服务器(B/S)网络架构;利用LAMP(Linux+Apache+MySQL+PHP/Python)开发工具;建立了持续集成的专业数据库;构建了涵盖可靠集群监控、复杂作业调度及大规模并行计算功能的云端环境;实现了通过便捷的网络访问,自动加载测试算例、提交集群计算、监测实时进度、自动化后处理、输出分析结果,并提供丰富的实验对比图、误差分析报表和汇总报告等;完成了对大型CFD软件的自动化验证与确认。将该方案应用于某大规模并行计算的CFD软件,验证了该解决方案的可行性与实用性。     

基于超静定配平的机动载荷控制风洞试验

介绍了俯仰机动载荷减缓(MLA)在某运输类飞机缩比风洞试验模型上的应用,旨在通过风洞试验研究一种基于超静定配平原理的机动载荷控制方法。首先,对模型飞机纵向超静定配平方法进行了研究并从理论上揭示通过其减缓机动载荷的基本原理;然后,依据超静定配平原理设计了MLA控制律,通过反馈模型飞机等效过载驱动副翼偏转减小机翼载荷,同时偏转升降舵来保持飞机的俯仰机动性能;最后,依次实施了超静定配平试验,气动伺服弹性稳定性试验以及机动载荷减缓试验,分别用以确定MLA控制律参数,检查控制系统稳定性以及获取俯仰机动时的系统响应。试验结果表明:在MLA控制律作用下,机翼根部弯矩增量比MLA控制律关闭时减小了10%以上,而模型飞机的俯仰机动性能基本保持不变;MLA控制律的加入使控制增稳系统稳定性略有下降;通过超静定配平试验确定MLA控制参数的方法有效提升了MLA控制律设计可靠性,使翼根弯矩减缓量接近目标值。研究工作为运输类飞机的机动载荷控制设计与试验提供了一种可行途径。     

基于自动控制的蒸汽式热压机加热控制系统研究

介绍一种用于多层加热加压聚合生产绝缘材料的热压机加热系统,它具有自动化程度高、高效、节能的特点,将现有的蒸汽式加热系统的温度均匀性控制提高到一个新的台阶。     

基于点线特征融合的双目惯性SLAM算法

针对室内弱纹理场景下,基于点特征的SLAM算法难以追踪足够多的有效特征点,导致系统定位精度和鲁棒性较差,甚至完全失效的问题,提出一种基于点线特征并融合惯性测量单元(IMU)的双目视觉惯性SLAM算法。利用点线特征的互补优势来提高数据关联的准确性,同时引入IMU数据为视觉定位算法提供先验和尺度信息,通过联合最小化多残差函数得到更准确的相机位姿,并据此构建环境点线特征地图、稠密地图和导航地图。针对传统线特征提取算法在复杂场景下易检测到大量短线段和相似线段特征以及线段存在过分割等弊端,利用线段长度抑制、近线合并及断线拼接策略在FLD算法的基础上进行改进,以降低线特征的误匹配率,运行速度是LSD算法的2倍以上。通过对比多组公开数据集和真实弱纹理场景下得到的仿真实验结果可知,所提算法在保证定位精度的同时能够获得更为丰富的环境地图,具备较好的鲁棒性。     

磁浮支承系统的神经网络建模与控制

简述了磁悬浮支承系统的原理和简化的线性化模型,以及基于该简化模型和线性控制理论的控制系统原理、主要组成,并阐述了这种基于简化模型和线性控制理论的磁悬浮支承系统性能极限性.在此基础上,采用非线性递归神经网络对磁悬浮支承系统进行建模与控制,并针对实际应用中神经网络的学习问题进行了讨论.避免了磁悬浮系统的非线性和不确定性等因素对系统性能影响,并具有较强鲁棒性,大大提高了磁悬浮系统的性能.      

设计敏度在气动弹性遗传优化中的应用

利用遗传算法和遗传/敏度混合优化算法对某复合材料机翼进行气动弹性优化设计研究,并提出在使用这两种算法时根据设计敏度信息计算设计变量的重要性指标、从而确定主要和次要设计变量、进而调整设计变量变化域的方法,以提高算法的寻优效率.研究表明:设计变量变化域的定义直接影响遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的寻优效率,特别是单独使用遗传算法时影响程度更大;定义时应该在确保设计空间包含足够的优秀可行解的前提下,尽可能地缩减搜索空间.所提出的基于设计敏度调整设计变量变化域的方法在实际应用中能取得较好的效果:该方法既能明显提高遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的搜索效率,又能显著增强两种算法辨识可行域的能力.      

《空间控制技术与应用》征稿简则

《空间控制技术与应用》(原名《控制工程》)由中国空间技术研究院北京控制工程研究所主办,国内外公开发行(刊号:ISSN1674-1579//CN11-5664/V).主要报道空间控制领域先进水平的科研成果,刊登创新性学术见解的研究论文.其内容涵盖空间飞行器、空间活动、空间试验的控制技术,先进的控制理论和方法及其研究成果在空间飞行器、空间活动、空间试验中的应用,上述控制系统的关键部件的研究、试验与应用,系统     

基于RBF带学习能力高精度非线性FDD设计

在轨航天器故障检测与诊断问题需要面对模型的非线性,而且要求尽量提高其检测的精度,为此设计了基于径向基函数（RBF）神经网络的动量轮非线性故障检测与诊断（FDD）方案。首先应用RBF补偿建模误差,提高检测精度,并选择李雅普诺夫函数证明其收敛性;然后应用非线性观测器来产生故障残差,给出了阈值以及故障检测的时间;应用RBF网络对故障信号进行重构,并据此设计了带学习能力的FDD策略。再次建立了详细的动量轮模型,通过不同条件下的仿真研究分别验证残差的阈值特性、时间特性以及RBF的重构能力,仿真结果表明了算法的有效性。     

环境与灾害监测预报小卫星A、B星在轨交付

3月30日,国家国防科技工业局举行了环境与灾害监测预报小卫星A、B星在轨交付仪式。中国航天科技集团公司和中国卫星发射测控系统部将卫星交付给民政部和环境保护部使用。