航天器反应式碎片规避动作规划方法

提出一种航天器反应式碎片规避动作规划方法，首先以扰动流体动态系统(IFDS)算法作为动作规划的基础算法，通过其中的总和扰动矩阵对航天器的轨道速度矢量进行修正，实现轨道机动规避；然后，建立基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)深度强化学习算法的反应式动作规划方法，通过TD3在线优化IFDS规划参数，实现对碎片群的“状态-动作”最优、快速规避决策。在此基础上，将优先级经验回放和渐进式学习策略引入该方法中，提升训练效率。最后，仿真结果表明，所提方法可使航天器安全规避多发、突发、动态且形状各异的空间碎片群，且具有较好的实时性。     

基于通信的协作型多智能体强化学习算法综述

多智能体系统在许多实际领域中得到了广泛应用，包括机器人技术、分布式控制和多人游戏等。这些领域中的许多复杂任务无法通过预定义的智能体行为来解决，而基于通信的多智能体强化学习(Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL)技术是应对这些挑战的有效方法之一。该领域存在2个核心问题：1)如何建立有效的多智能体通信机制，从而提升多智能体系统的整体性能；2)在带宽受限的场景下，如何设计高效的通信调度方案从而压缩通信过程中冗余信息。本文首先对处理这两个核心问题的文献进行了概述并重点介绍具有代表性的一些工作，接着说明其在航天领域的应用前景，最后进行总结。     

肋参数对液氧甲烷发动机推力室强化换热的影响

为深入研究带肋推力室强化传热的机理，对带肋液氧/甲烷推力室的燃烧与再生冷却进行了流动与传热耦合分析，并针对不同肋高和肋数目进行了参数化分析。结果表明:引入等效平均热流密度的概念可以准确描述带肋推力室中的实际传热过程;平均热流密度总是随着肋数目的增加而减小，当肋高恒定时，由于总换热面积增大，等效平均热流密度会随着肋数目的增加而增大;而当总表面积恒定时，等效平均热流密度会随肋数目的增加而减小。此外，盲目地增大总换热面积并不一定能改善传热强化，甚至会在某些情况下恶化传热，因此在设计过程中也应该结合其他肋参数进行综合考虑。     

信息非完备下多航天器轨道博弈强化学习方法

针对信息非完备约束下航天器轨道博弈难以自主决策的问题，基于多智能体强化学习提出一种多航天器轨道博弈决策方法。首先建立轨道博弈动力学和信息非完备约束。其次建立用于训练和决策的神经网络模型，依据分布式系统架构对网络的输入输出结构进行设计，并引入具有记忆功能的长短期记忆网络(LSTM),根据航天器轨道运动在时间、空间连续的属性，补偿位置、速度测量信息的非完备性。然后采用近端策略优化(PPO)算法开展红蓝左右互搏式学习训练。最后通过三组对比训练实验，验证了所提出的方法在信息非完备约束下能够有效增强学习训练过程的稳定性，并提升任务完成率和降低燃料消耗。     

基于A2C算法的低轨星座动态波束资源调度研究

巨型低轨星座为载人飞船、空间站、遥感卫星等用户航天器提供低时延、大容量的通信通道存在波束资源分配优化的难题。针对采用离散时间的深度强化学习A2C(advanced actor-critic)的智能优化框架进行了研究，结合遗传算法中个体和基因概念、形成了可有效满足多用户、动态、并发接入需求的波束资源调度算法。基于仿真分析，提出的算法可在多种典型场景下具有适用性，支持在20 s内完成超过3 000个任务的有效规划，任务成功率不低于91%。通过算法优化实现复杂度的降低，相对传统遗传算法可节约时间45%以上。同时对传统A2C算法框架中的收敛问题进行了优化，解决了传统全连接A2C算法无法收敛的难题，同时相比DQN(deep q-network)算法框架收敛速度提升38%以上。     

基于强化学习的火星无人机状态约束控制

针对火星无人机在恶劣条件下难以实现稳定的飞行和位置控制的问题，提出了一种基于状态约束的连续时间自适应神经网络控制方法，为了达到不分析虚拟控制器可行性条件的效果，引入了可以在没有虚拟控制器可行性条件情况下进行控制的坐标变换。该神经网络采用基于强化学习的自适应跟踪控制，以最小化长期性能值进行估计。虚拟控制器的验证不需要离线计算，使设计参数具有更大的自由度和更大的初始条件。通过对火星无人机的仿真，验证了该控制策略的性能。     

TC4钛合金激光冲击强化数值模拟

采用连续显式动态冲击策略对航空用TC4钛合金进行激光冲击强化数值模拟研究.根据冲击波能量变化曲线确定单次冲击求解时间为3000ns,并分析了应力波传播过程.在此基础上开展多点冲击模拟,分析了功率密度、冲击次数和光斑搭接率对残余应力、应变场的影响.得出增加功率密度对增大表面残余压应力的效果更好;增加冲击次数对增大残余压应...     

集群多机器人系统建模研究的发展与展望

凭借高效、鲁棒、应用广泛的特性,集群多机器人系统已经成为当今研究的热点课题之一,具有重要的实用价值.首先简述了自顶而下和自底而上两种多机器人系统研究思路的当前研究概况.然后从拟生物集群系统模型引入,进而引出一致性系统模型,针对低阶、高阶、异质、时延等一致性模型进行分析总结,单独阐述了多智能体强化学习系统模型的研究情况,...     

矩形涡发生器在翅片管换热器中强化换热研究

翅片管换热器在工业领域广泛应用，对带有矩形涡发生器的翅片管换热器流动与换热特性进行数值模拟研究。对比分析矩形翼涡发生器迎流夹角分别为50°、60°、70°和80°时换热器的传热和流动特性，夹角为60°、70°时的换热性能较高。综合考虑换热能力与压力损失，夹角为60°时换热器的综合性能最好。在迎流夹角为60°前提下，研究涡发生器无量纲结构尺寸为2.25、2、1.75和1.5时换热器的流动和换热性能，涡发生器无量纲尺寸为2时综合性能最佳。