基于物理规划的高超声速飞行器滑翔式再入轨迹优化

 轨迹优化是新型高超声速滑翔式再入飞行器方案设计的关键技术之一。物理规划方法能够以较低的计算代价获得设计者偏好的多目标优化问题的折中解。基于该方法研究滑翔式再入最优飞行轨迹。首先介绍物理规划方法求解多目标优化问题的数学模型,然后将考虑射程最大、热载最小、热流密度峰值最小和弹道最稳定4个目标的再入最优轨迹问题纳入物理规划的框架求解。以某带翼锥形再入飞行器为例,通过计算并分析单目标优化结果,确定具体的偏好结构,采用遗传算法求解了考虑热流、过载、动压和终端条件约束的多目标最优轨迹。优化计算结果验证了物理规划方法的有效性。分析了沿最优轨迹飞行的物理原因和基本迎角控制规律,可为滑翔式再入飞行器的最优轨迹方案设计提供依据。     

临近空间飞行器滑橇式起落架缓冲特性分析

可收起的滑橇式起落架能够解决临近空间飞行器机身内部空间紧张的问题。为验证滑橇式起落架的可靠性,优化滑橇式起落架的结构设计,需建立准确的滑橇式起落架动力学模型,对其落震动力学特性及影响落震性能的主要因素进行分析。文章基于某临近空间飞行器的滑橇式前起落架原型,对其进行运动学分析,建立基于ADAMS的三维落震仿真模型并进行动力学分析,得到其落震动力学特性。研究了缓冲器油孔尺寸、滑橇结构件的柔性以及滑块与地面间的摩擦因数对落震性能的影响。仿真结果表明,相同工况下滑橇式起落架的缓冲器行程比支柱式起落架短23.29%,缓冲力峰值比支柱式起落架高62.5%,油液阻尼力占缓冲器轴力的比值达到87.55%,因此滑橇式起落架不利于承受大冲击。缓冲性能受油孔尺寸影响,减小油孔面积,缓冲器载荷增大,最大行程减小。此外起落架缓冲性能还受到地面摩擦因数的影响,缓冲力峰值与缓冲器行程均随地面摩擦因数增大而增大。分析结果对可收起的滑橇式起落架的设计有一定的参考价值,有利于其在航空航天领域的应用。     

星座分布式自主定轨中信息融合方法比较研究

为了保证大型导航星座在有限的星载运算能力和通信能力下，具备自主运行能力并提供精准位置参考信息，对基于分层结构的星座分布式自主定轨的信息融合方法展开了研究。以地月卫星联合星座作为研究对象，将简单凸组合法、协方差交叉融合法以及在线性最小方差意义下的矩阵加权法和标量加权法等方法应用于子滤波器估计的融合中，对各种融合方法的性能进行了对比分析。仿真结果显示，在采用方差放大技术去相关设计星座分布式自主定轨算法基础上，采用简单凸组合法、矩阵加权法和标量加权法3种融合方法的定轨精度较高，与集中式滤波精度相当，其中标量加权法的计算代价最低；而协方差交叉融合法由于难以准确确定最优系数，其精度低于其他3种方法。      

液体运载火箭低温动力系统注气式循环预冷过程的AMESim仿真研究

讨论了液体运载火箭低温动力系统起动前预冷的必要性和循环预冷方案的优缺点,分析了注气式循环预冷的基本原理和影响因素,建立并根据试验数据验证了基于AMESim的注气式循环预冷仿真模型。对不同工况液体运载火箭低温动力系统注气式循环预冷过程进行研究,部分工况获得了与文献试验数据较为一致的规律,并对注气式循环预冷过程伴随的增压下注入气体对贮箱气枕的影响、变过载对系统循环特性的影响和注入气体在贮箱与管路内行为特性等问题进行了分析与讨论。     

基于深度学习的融合空域空管指令语义解析技术

随着无人机技术的快速发展，无人机数量与空域需求显著增长，无人机进入融合空域成为趋势。为改进传统的“人在回路”空管模式，提高融合空域的管控效率，对深度学习方法用于空管指令解析进行了研究。根据空管用语的特点对指令进行整理、扩充、分类和标注，编写了可用于自然语言理解模型学习的空管指令数据集。使用BiGRU-CRF模型作为深度学习的基础架构，加入注意力机制与意图反馈机制构建联合模型获取指令意图及指令参数。分别在空管指令数据集和ATIS数据集上进行了评估，结果表明模型在意图识别和槽填充任务较基础架构均有近1.5%的提升，证明论文方法具备实用性和有效性，为无人机自然语言指控技术的发展提供了有力支撑。     

适用于非定常流模拟的分布式并行GMRES方法

为提高计算流体力学方法的收敛性和对高性能并行计算机的适应性,发展了适用于非定常流模拟的GMRES并行全隐式方法,并开展了相应的收敛和并行特性研究。采用变子空间数GMRES方法,减小重启过程计算时间;通过分区并行和Hybrid LU-SGS预处理算子实现方法的分布式并行化;采用鲁棒的Negative-SA湍流模型获得更大CFL数,采取计算和存储雅可比矩阵、网格重排序方法提高计算效率。利用这套方法完成了平面流、NACA0012翼型扰流、翼身组合体扰流、F-16战斗机非定常气动弹性和旋翼前飞流场的数值模拟。结果表明其计算效率较LU-SGS方法提高20%～200%;适用于当代高性能计算机分布式并行结构,并行效率非常高,在240个计算核心上出现了加速比的超线性。     

基于多特征融合的航天器锂电池健康评估技术

传统的航天器蓄电池可靠性试验按照最大放电深度进行定额充放电，所构建的失效模型用于支撑航天器总体可靠性设计，不能用于在轨锂离子蓄电池健康评估任务；航天器在蓄电池遥测的采样率、精度、样本量方面无法与民用领域相比，基于高采样、大样本的民用蓄电池健康估计方法也不适用于在轨锂离子蓄电池健康评估。针对该问题，从在轨航天器蓄电池数据特性出发，挖掘在轨状态下所能提取的退化特征，并采用多特征综合评价方法，设计了一种基于多特征融合的在轨锂离子蓄电池健康评估方法，实现了在轨蓄电池放电内阻、同放电深度下的终端电压、恒压充电时间3项退化特征融合的健康量化评估，应用于某型号卫星的在轨监测与健康评估，具有良好的工程实用性，可作为国内航天器健康评估技术的参考。