磁强计数据辨识卫星自旋状态

针对近地低轨三轴稳定卫星在轨管理后期,除磁强计外其他姿态敏感器都无效情况下的姿态异常问题,分析了三轴稳定卫星失去姿态基准后,星体自旋状态下三轴磁强计测量数据的特点,提出了使用磁强计测量数据的矢量信息,以找到能够获取卫星状态的方法,从而建立了磁强计测量矢量与卫星自旋轴的几何关系,给出了处于自旋状态下的卫星自旋轴确定方法。通过此种辨识方法,获得了某气象卫星姿态异常翻转状态下的自旋矢量方向和自旋角速度,从而证明了该辨识方法快速、有效,可以作为姿态异常卫星自旋状态的辨识手段,为恢复卫星姿态提供了重要信息,具有一定的工程应用价值。     

润滑系统管路流动与换热耦合计算研究

为研究沿程管路换热与滑油流动之间的耦合问题,通过分析主要元件的流动和换热特性,引入元件换热的能量方程,结合管路流动的连续性方程和动量方程,建立了润滑系统管路热流耦合计算模型。针对一段发动机供油管路,利用MATLAB/Simulink建模仿真工具包,建立其热流耦合网络计算模型,获得滑油流量、温度以及管壁温度等参数,采用商业软件Flowmaster对其进行验证。模型计算结果与Flowmaster计算结果非常接近,滑油流量和温度的最大误差均不超过3%,管道壁温的计算误差不超过2.4%,说明建立的热流耦合计算模型具有良好的仿真精度,适用于考虑沿程管路换热的发动机润滑系统计算分析。     

磁流体湍流中的结构和能量传输

磁流体湍流中存在多种相干结构,包括电流和涡旋结构。文章主要对近几年有关磁流体湍流相干结构及其相关的能量传输的一些工作进行了介绍。不同于中性流体湍流中的管状结构,磁流体中的相干结构多呈现为片状,强电流片附近也存在强涡片结构。磁流体湍流中的能量级串使能量跨尺度从大尺度传递至小尺度;与中性流体湍流能量传输主要集中在相近尺度上不同,磁流体湍流除了动能传输,还有磁能传输,以及动能与磁能之间的跨尺度互相转换。研究表明,磁流体湍流中的能量传输及耗散具有强间歇性,集中在较小区域范围,且与相干结构存在关联。在存在背景磁场的情况下,磁流体湍流中的相干结构在背景磁场方向上被拉长,而同样方向上的能量传输受到抑制。在高马赫数的情况下,激波的产生会使能量传输明显增强,同时带来很强的间歇性,结构函数标度律远远偏离线性标度关系,并且随着阶数的增加,标度指数会达到饱和值。     

活塞式航空煤油发动机冷启动性能试验

针对启喷转速、燃油温度、点火能量等影响因素,在一台排量650 mL的单缸试验机上,开展了对航空煤油发动机冷启动性能的试验研究。结果表明:随着启喷转速的提高,启动时间呈现先变短后变长的趋势,启喷转速为1 200 r/min时启动时间最短;燃油温度的提高对冷启动性能和燃烧特性都有提升,在本文试验条件下,燃油温度为50 ℃时即可成功启动;提升点火能量对火核形成和火焰传播都有积极影响,可显著缩短启动时间,但当点火能量增大到75 mJ之后,其改善作用已不明显。     

脉冲爆震燃烧室出口燃气能量分布特性

为了提高脉冲爆震燃烧室出口燃气能量转换效率,采用数值计算方法,研究了带气动阀和爆震增强结构的脉冲爆震燃烧室出口燃气能量分布特性,结果表明:脉冲爆震燃气的膨胀过程先后经历一次膨胀、二次膨胀和过度膨胀3个阶段,单个周期内二次膨胀阶段的时间和能量占比最大;燃烧室出口燃气压力势能、动能、内能和能流密度的分布主要受燃气压力的影响,且变化规律与燃气压力一致;一次膨胀阶段燃气增加的压力势能、动能、内能分别占单个周期的479%、259%、251%;二次膨胀阶段燃气增加的压力势能、动能、内能分别占单个周期的502%、576%、581%。     

编队卫星的状态测量方法综述及可行的高精度星间基线测量方案研究

基线高精度测量是编队卫星应用需要解决的关键技术之一。针对这个问题,文章从3个方面进行了阐述。首先,综述目前国内外常用的编队卫星状态测量手段,然后在前面分析的基础上,结合编队卫星基线的表示方法和卫星编队飞行的特点,提出了2种可行的基线激光测量方案,并对它们各自的测量精度进行了简单地分析。从分析的结果来看,这2种方法均能实现高精度的基线测量。     

面向空间太阳能电站应用的超大规模天线阵列模块尺寸与姿态偏差效应分析

空间太阳能电站微波能量传输需要具备超大规模的相控阵列波束形成和超高精度的波束指向控制能力。采用大尺寸的基本相控电单元能够缩减天线阵列规模和微波发射通道数目,从而显著降低微波能量发射系统的构造和组装成本。然而,相控单元的尺寸越大,对天线模块的结构刚性和姿态控制精度要求越高。基于天线阵列的结构化构型设计,提出超大规模回复反射阵列的结构模块和相控电单元的尺寸分析模型,推导得到结构模块姿态偏差、电单元尺寸要求和能量传输效率的近似关系及其解析表达式,可供作为空间太阳能电站微波传能天线阵列及其波束控制方案设计的参考依据。     

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。