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.      

汽轮机低压排气缸内流场的PIV实验研究

使用时间分辨粒子图像测速仪(TR-PIV)对汽轮机低压排气缸模型内流场进行了研究.通过对某些特征平面的测量,获得了其平均流场的速度矢量与涡量,发现其内部流动从上部至出口呈现多个涡合并为一个通道涡的过程,通道涡主导了蜗壳通道内的流动,其涡量沿主流方向逐渐降低.实验还发现,在排气缸下部加装的隔板能有效阻止非主流方向上的流动,这将有利于有效通流面积的增加和降低流动损失.     

零陷展宽的递推实现方法

目前常用的零陷展宽算法都可以归纳到协方差矩阵锥化（CMT）的范畴,按常规计算方式,CMT法的运算量为O(M 3)。文章首先通过对CMT法中的锥化矩阵进行特征值分解,提出了一种递推实现的零陷展宽算法,将运算量降为O(JM 2) （J为锥化矩阵的秩）;将该递推方法与对角加载算法结合,大大提高了算法的鲁棒性;最后针对几种常用的锥化矩阵进行了分析,确定了Mailloux算法中虚拟干扰源的选取原则,对MZ算法的锥化矩阵进行了降秩近似,进一步降低了运算量。计算机仿真分析表明,递推CMT算法在与原算法性能相当的情况下运算速度大大提高,与对角加载算法结合后,可以以较低的运算量实现较好的稳健性。
     

基于伴飞模式的补给星轨道设计与优化

针对采用伴飞模式的星座燃料补给问题,本文对其补给星的轨道进行了设计与优化。在给出补给星的轨道设计之后,利用遗传算法对补给星轨道机动所消耗的燃料质量以及每次转移给工作星的燃料质量进行了优化求解,使得补给星燃料利用率达到最高。仿真结果同时给出了燃料利用率与工作星轨道高度以及星座中卫星数目之间的关系,该结论对采用伴飞模式的星座燃料补给研究提供了较好的理论参考。     

引气对跨声轴流压气机性能的影响

以单级跨声轴流压气机NASA Stage35为研究对象,根据影响转子和静子通道流动的主要物理现象分别设计了多种引气方案.通过数值模拟比较分析引气与不引气状态下压气机的详细流场,结合实验测量结果,研究转子机匣端壁引气位置以及静子机匣端壁引气量对压气机性能及流场的影响.结果表明:转子机匣端壁引气能够有效控制间隙泄漏流的发展,减小叶尖损失,提升压气机性能.不同的引气槽结构和轴向位置对间隙流动的影响机理不相同;静子机匣端壁引气能够有效减小静子叶排损失,提升压气机效率.