电解强化的高速钢丝锥切削性能的试验研究

为消除或减少丝锥刀齿的锯齿或锋刃、前后刀面的凹坑或微裂纹等缺陷,提高使用寿命,对高速钢丝锥进行了电解强化处理并对强化后的丝锥进行了攻丝试验.结果表明:丝锥的原有缺陷明显减少,第1孔的攻丝扭矩虽比具有锋刃的未强化丝锥有所增加,但随着攻丝孔数的增加,扭矩增幅显著减小且平稳,大大提高了使用寿命和切削性能.     

基于联邦学习的星群故障诊断

针对卫星编队中单颗小卫星欠配置、测量信息不全和故障类型数据少等问题,提出一种基于联邦学习的卫星编队故障诊断方法.基于故障影响下的卫星动力学模型,利用Unity3D引擎搭建虚拟仿真环境,为后续卫星故障注入及故障数据产生奠定基础.考虑单个小卫星测量配置不全的问题,采用双向协调网络(BicNet)构建卫星本地故障诊断模型,借鉴邻居卫星的“远端”敏感器信息,实现本地卫星故障诊断.采用联邦学习框架进行分布式训练,每颗卫星上传本地模型参数进行协同建模,在不增加通信压力的情况下,整合整个星群的故障特征,提高星群对不同故障类型的故障诊断能力.所设计的编队故障诊断算法在编队卫星数量变化时也无需重新训练诊断网络,满足“即插即用”的工程需求.通过仿真实例验证,在测试集上精度达到99%,表明该方法有较高的准确性.     

Mg-Sc-Y三元合金的微观组织和力学性能

稀土元素作为重要的镁合金强化相元素,其多元添加产生的影响并未得到充分研究。在Mg-Sc二元系的基础上将Y作为第三元加入,制备了Mg-5Sc二元合金及Mg-5Sc-0.5Y,Mg-5Sc-1Y,Mg-5Sc-2Y,Mg-5Sc-3Y,Mg-5Sc-3.5Y(质量分数,%)5种三元合金,并通过光学显微镜(OM)、扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射(XRD)及室温拉伸等试验,研究了Y元素的加入对Mg-Sc二元合金微观组织和力学性能的影响。结果表明:Y元素在合金中的主要存在形式为固溶态,富集于晶界处。随着Y元素含量的提升,合金晶粒度显著减小,屈服强度和硬度大幅提升,Mg-5Sc-3.5Y的屈服强度相比Mg-5Sc提升了约50%。该强度的提升主要是由细晶强化和固溶强化引起的。     

再入飞行器自适应最优姿态控制

针对再入飞行器姿态控制问题,应用自适应动态规划（ADP）理论设计了姿态控制器。将再入飞行器的姿态控制建模为非线性系统的最优控制问题,提出单网络积分型强化学习（SNIRL）算法进行求解,该算法简化了积分型强化学习（IRL）算法在迭代计算中的执行-评价双网络结构,只需要采用评价网络估计值函数就可以求得最优控制律,其收敛性得到了理论证明。基于SNIRL算法设计了自适应最优控制器,并证明了闭环系统的稳定性。通过数值仿真校验了SNIRL算法比IRL算法计算效率更高,收敛速度更快,并校验了自适应最优姿态控制器的有效性 。     

基于DDQN的运载火箭姿态控制器参数设计

探索了利用深度强化学习算法训练智能体,以代替人类工程师进行火箭姿态控制器参数的离线设计方案。建立了多特征秒的火箭频域分析模型,选定了设计参数。选择深度强化学习算法中的双深度Q学习(Double Deep Q Network,DDQN)算法,通过记忆回放和时间差分迭代的方式让智能体在与环境交互过程中不断学习。设计了对应的马尔科夫决策过程模型,进行了智能体的训练和前向测试。结果说明该方法对于运载火箭姿控设计具有一定参考价值。     

无人机集群路径规划算法研究综述

无人机集群路径规划算法是无人机集群控制的重要研究方向之一.多无人机路径规划相较于单无人机路径规划,会考虑空间协同和时间协同约束、飞行安全等问题.首先对无人机集群路径规划算法进行分类,分为传统路径规划算法、智能优化算法和深度强化学习算法.其次对各类算法进行简要分析和总结,针对缺陷,给出相应的改进思路及例子.再着重对深度强...     

超声电喷推力器的驻波特性

为研究超声电喷推力器(UAET)驻波尺寸特性的相关变化规律,建立发射极液面的液体振动数值模型,并开展驻波尺寸测量试验对数值模型进行验证。对比驻波间距的测量值与计算值发现,两者在变化趋势上可认为一致,且计算误差在6.55%以内。在此基础上,利用数值模型对不同波源频率、振幅下的驻波相关参数进行计算。实验结果表明,随波源频率升高,驻波间距、高度以及半径均下降,其影响机制在于频率主要对波纹形成时间产生影响;而振幅的升高对间距几乎不产生影响,仅会导致驻波高度和半径升高,其影响机制在于振幅对波纹形成应力产生影响。     

航天器轨道追逃博弈多阶段强化学习训练方法

针对航天器轨道追逃博弈问题,提出一种多阶段学习训练赋能方法,使得追踪星在终端时刻抵近逃逸星的特定区域,而逃逸星需要通过轨道机动规避追踪星。首先,构建两星的训练策略集,基于逻辑规则设计追踪星和逃逸星的机动策略,通过实时预测对方的终端位置,设计己方的期望位置和脉冲策略,显式给出追逃策略的解析表达式,用于训练赋能;其次,为提升航天器的训练赋能效率及应对未知环境的博弈能力,提出一种基于强化学习技术多模式、分阶段的学习训练方法,先使追踪星和逃逸星分别应对上述逻辑规则引导下的逃逸星和追踪星,完成预训练;再次,开展二次训练,两星都采用邻近策略优化(PPO)策略进行追逃博弈,在博弈中不断调整网络权值,提升决策能力;最后,在仿真环境中验证提出的训练方法的有效性,经过二次训练后,追踪星和逃逸星可有效应对不同策略驱动下的对手,提升追逃成功率。     

航天器用固态功率放大器加速寿命试验方法研究

针对航天器电子产品的寿命预示问题,文章指出对航天器电子产品开展加速寿命试验(ALT)研究,首先要利用故障模式、机理及影响分析(FMMEA),确定产品的主要失效机理和敏感应力;然后利用理论分析或可靠性强化试验确定产品的工作极限;最后设计出完整的试验方案。针对航天器固态功率放大器进行试验,验证了加速寿命试验在航天器电子产品中的适用性。     

影响行波型超声马达真空低温性能的因素

在真空低温的苛刻环境下,测试了盘形行波型超声马达的负载特性和转速稳定性。引 入输出总功率的概念,分析了在真空低温下超声马达的驱动特性变化情况。针对超声马达的 结构组成,探讨了几个影响非常态下超声马达驱动性能的因素,如胶粘剂、摩擦材料、压电 陶瓷等,为非常态下的超声马达结构设计提供指导。结果表明,随着温度降低,压电陶瓷的 压电性能下降,但采用低温胶制作定子时,超声马达在低真空和低温-80℃环境 下仍能运行。Ekonol基复合材料的摩擦性能受温度的影响较小,适合低温使用。