轮带光学抛光技术与实验研究

针对自由曲面、保形光学零件的抛光需求,研制了轮带光学抛光的工程样机.从理论上分析了轮带抛光的去除函数模型并在实验中提取了轮带抛光的去除函数.通过在K9玻璃和SiC平片上进行环带扫描抛光,检测轮带抛光技术抛光光学材料的加工效果.实验结果表明,轮带抛光具有材料去除效率高,能达到光学表面质量效果且工件无需预抛等特点.     

空间机械臂的确定性学习控制

研究一类空间机械臂系统的基于模式的控制方法。首先在训练阶段,基于确定性学习理论设计自适应神经网络控制器使机械臂系统跟踪不同的任务模式,得到对应于不同任务模式的一系列空间机械臂闭环动态的局部准确神经网络建模,并利用这些模型构造对应不同任务模式的常值神经网络控制器。其次,在测试阶段,首先快速识别出任务模式,然后调用相应的常值神经网络控制器实现对空间机械臂系统基于模式的闭环控制。理论证明基于模式的控制方法可提高机械臂闭环系统的控制性能,并可避免频繁切换。理论结果最后在空间机械臂中得到了仿真校验。     

磁流变抛光近零亚表面损伤工艺研究

实验表明磁流变抛光以其独特的剪切去除机理可用于光学元件亚表面损伤的去除,并且自身不产生新的划痕,同时还可提升光学元件的表面质量,可作为高效加工无损光学元件的一种工艺。     

TC4合金低塑性抛光过程数值模拟

为了研究低塑性抛光工艺参数对材料表面性能的影响,采用有限元分析软件ANSYS对TC4合金板材低塑性抛光表面强化过程进行了数值模拟。运用单因素试验法分别分析了液压油预压力、滚压速度、滚压道次、进给量4个工艺参数对表面残余应力的影响。结果表明:液压油预压力对残余应力分布影响最大,增加液压油预压力可使残余压应力层深度明显增加;滚压速度和滚压道次主要影响表面残余应力,表面残余压应力随滚压速度减小和滚压道次增加而增大;进给量对残余应力分布均匀性有显著影响,减小进给量可使均匀性增高。通过对比残余应力分布,建议液压油预压力设为450 N,滚压速度取为10 mm/s,进给量取为0.1 mm,滚压道次选择为3次。研究结果可为TC4合金低塑性抛光试验工艺参数选取提供理论参考。     

磨粒流去除电解加工型面腐蚀层的工艺研究

介绍了整体叶轮叶片型面经电争加工成形后为去除晶间腐蚀和表面腐蚀层采了以的磨粒流加工的主要工艺措施及其效果。     

抛光沥青的剪切应变规律

研究了沥青在不同组分、温度及剪切力时呈现的3种剪切应变规律：硬脆的玻璃态、柔韧的粘弹态和易于流动的粘流态．根据沥青的剪切应变的特性，一种新型的双层结的沥青抛光模被用于超精密光学抛光。     

航天用时间触发网络系统同步性的故障分析

确定性网络的同步性在航天电子系统中至关重要。为保证确定性网络在发生故障的情况下也能正常的进行时间同步,本文采用spaceVPX标准中典型的双星拓扑交换结构配置基于时间触发以太网协议的可容错系统。针对此架构,使用以太网的航天系统中发生故障的单容错结构进行了仿真,模拟了几种时间同步协议控制帧异常的情况：协议控制帧包括冷启动帧、冷启动应答帧、集成帧从故障交换机的端口发送到网络中的一个终端系统后对于时间触发网络的同步网络所产生的影响。仿真结果表明,故障交换机会逐渐延长处于正常工作的终端系统的启动时间,进而不利于整个确定网络系统的同步过程,但是如果设置不同协议控制帧的周期超过一定的数值后,单点故障不会影响双冗余系统的启动时间。     

一种超参数自适应航天器交会变轨策略优化方法

利用强化学习技术,本文提出了一种超参数自适应的燃料最优地球同步轨道（GEO）航天器交会变轨策略优化方法。首先,建立了GEO航天器交会Lambert变轨模型。以变轨时刻为决策变量、燃料消耗为适应度函数,使用改进式综合学习粒子群算法（ICLPSO）作为变轨策略优化的基础方法。其次,考虑到求解的最优性和快速性,重新设计了以粒子群算法（PSO）优化结果为参考基线的奖励函数。使用一族典型GEO航天器交会工况训练深度确定性策略梯度神经网络（DDPG）。将DDPG与ICLPSO组合为强化学习粒子群算法（RLPSO）,从而实现算法超参数根据实时迭代收敛情况的自适应动态调整。最后,仿真结果表明与PSO、综合学习粒子群算法（CLPSO）相比,RLPSO在较少迭代后即可给出适应度较高的规划结果,减轻了迭代过程中的计算资源消耗。     

KDP晶体潮解抛光行程的分析

在对KDP晶体潮解抛光原理进行阐述的基础上，对KDP晶体潮解抛光过程进行了运动学分析，得到了KDP晶体表面上一点相对于抛光垫的抛光行程的表达式。根据抛光行程表达式和计算条件，分别计算了载样盘转数、载样盘圆心与抛光垫圆心之间的水平距离、载样盘圆心与其摆动圆心之间的水平距离、摆动周期取不同值时KDP晶体表面上一点相对于抛光垫的抛光行程，并绘制了抛光行程曲线，通过对抛光行程曲线的分析，得到了这些参数对抛光行程的影响规律。