碳／碳复合材料研究,生产和使用中的若干问题

本文介绍美国碳/碳复合材料著名专家MEYER教授在北京所作学术报告的要点,涉及碳/碳复合材料研究及其结构设计、制造工艺、性能表征和评估、产品质量控制和检验等方面,对国内碳/碳材料的研制和生产有一定的参考价值.     

基于深度增强学习的卫星姿态控制方法

针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态。具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q Network算法进行卫星自主姿态控制训练,以姿态角速度趋于稳定作为奖励获得离散行为的最优智能输出。仿真试验表明,面向空间卫星姿态控制的深度增强学习算法能够在卫星受到突发随机扰动后稳定卫星姿态,并能有效解决传统PD控制器依赖被控对象质量参数的难题。所提出的方法采用自主学习的方式对卫星姿态进行控制,具有很强的智能性和一定的普适性,在未来卫星执行复杂空间任务中的智能控制方面有着很好的应用潜力。     

基于电阻抗层析成像的CFRP结构损伤检测

电阻抗层析成像（EIT）是一种新兴的碳纤维增强复合材料（CFRP）结构状态评估方法。通过将EIT技术应用于一种商用各向异性CFRP层合板,初步研究了EIT的结构损伤检测能力。利用COMSOL软件建立CFRP多种损伤模型,有限元分析获取三维场空间电势分布信息。为改进EIT技术对各向异性CFRP结构损伤的图像重构效果,采用嵌入式电极有效采集材料内部电信号;同时,提出一种改进的基于L1稀疏正则化的图像重建算法。另外建立一套基于数字万用表的嵌入式16电极的EIT硬件系统,利用EIT系统检测平台对简单CFRP损伤进行检测,结果显示损伤材料图像重建效果良好,证明EIT方法在CFRP结构损伤检测中的可行性。      

ADS-B监视报文参数统计及其所需性能

基于广播式自动相关监视（ADS-B）报文的位置导航不确定性指标（NUC_P）的监视质量备受关注。针对位置导航不确定性参数好、监视质量却不高的问题，深入研究广播式自动相关监视报文数据项及其与基于性能的通信与监视的相关性。在充分考虑通信导航监视相关性及全球卫星导航系统（GNSS）广域增强等因素基础上，推导、构建了监视所需性能估计模型，并给予合理简化。在测试空域利用2个具有运行资质的生产商ADS-B接收站，连续采集近2亿条ADS-B报文，统计分析报文各信息项的状态参数，并应用到所需性能估计模型评估计算这两个ADS-B站的所需监视性能。此外还将参考文献报文参数代入模型评估所需性能。结果显示，当考虑报文各信息项统计状态及具备广域增强服务支撑时，ADS-B所需监视性能参数估计值未达到99.9%要求。若缺乏广域增强服务及相关性因素等，系统所需性能与国际民航组织（ICAO）监视要求的差距则更大。     

纤维增强钛基复合材料结构强度计算模型建立与修正方法

为了对SiC纤维增强钛基复合材料结构强度进行准确预测,基于宏-细观力学跨尺度分析方法,对复合材料强度进行计算。建立了复合材料层合板的有限元仿真计算模型,对复合材料层合板在横向拉伸与压缩载荷作用下的损伤演化及失效强度进行预测,并进行试验验证。建立细观力学代表体积元（RVE）模型,对模型施加周期性边界条件,实现横向拉、压载荷下基体的应力集中系数以及失效强度的计算。考虑结构实际受载中,复合材料的界面开裂对横向强度的影响,对模型进行修正,分析界面开裂的过程,计算修正后模型的应力集中系数以及失效强度,修正后的模型预测精度提升6.51%,与试验值误差为24.17%,验证了纤维增强复合材料强度计算方法的有效性。