考虑局部遮挡的太阳能无人机能源控制

针对太阳能无人机在飞行状态下可能出现的太阳能电池局部遮挡情况,开展相应的太阳能电池最大功率点追踪算法和能源控制研究。通过将发光亮度引入相对吸引力计算过程对萤火虫算法进行改进,实现了局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的高效追踪。以此为基础,设计了考虑局部遮挡情况下太阳能无人机的太阳能电池/蓄电池混合能源状态机控制规则。以"蒲公英I"无人机为例,建立了太阳能电池阵列模型,开展了考虑局部遮挡情况下太阳能电池最大功率点追踪仿真实验;基于"蒲公英I"飞行剖面,开展了考虑局部遮挡情况的混合能源控制仿真试验。研究结果表明：改进的萤火虫算法可以实现在局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的有效跟踪,与萤火虫算法相比收敛时间更短、且功率波动幅度更小;采用改进萤火虫算法和状态机能源管理策略,在考虑局部遮挡的飞行状态下可以实现太阳能电池/蓄电池之间的合理功率分配与控制。     

飞行器太阳能源计算方法CSCD

介绍了空间飞行器典型电源系统组成,通过对影响太阳能源输出的各项参数因素分析,提出了空间飞行器太阳能源计算方法,该方法包括由功率计算所需太阳阵面积的公式和由太阳阵面积计算输出功率的公式,达到了准确计算太阳能源的效果,解决了以往空间飞行器太阳能源估算误差大,在总体回路设计中电源参数难以闭环的问题。     

基于J2EE的分布式和可集成的制造执行系统

采用作为工业标准的J2EE技术，提出了一种开放式、模块化、分布式、可配置、可集成和可维护的MES系统。首先介绍了构成该MES系统的J2EE的一些核心技术，分析了制造系统中的制造执行系统域，创建了MES的抽象对象和组件模型，然后生成了MES的系统框架。该MES系统易与其他制造系统相集成。最后给出了其与ERP系统集成的应用实例。     

一种基于事物特性表的信息编码系统

信息编码是信息集成最为基础的部分。本文研究了基于事物特性表的编码系统。阐述了产品技术资源的分类体系和在此基础上编码的体系结构,按照产品、零部件的功能、解原理和结构等进行分类标识。通过事物特性表描述编码对象的属性特征。最后结合实例说明该编码系统的应用。     

航空维修培训的转变

随着新一代飞机、发动机投入运营,维修培训的方式发生了改变。航空维修培训更注重的是日常的维护,利用模拟器提高维修人员的系统集成和排故能力。航空维修培训的最终目的是提高飞机的可靠性,缩短停飞时间。     

基于Teamcenter的航天器产品数控编程管理研究与实现

在对航天器产品数控加工的特点及传统数控编程管理方式分析的基础上,基于Teamcenter 2007系统提出数控编程管理解决方案并在生产实际中进行了应用实践。     

火箭气动设计集成平台中FASTRAN的二次开发

针对火箭设计过程中的气动特性计算,对计算流体力学软件FASTRAN进行二次开发。在C++语言环境下编写火箭气动设计平台中FASTRAN自动化批处理模块。用户使用此模块输入作业的关键参数,自动批量生成脚本文件,并从后台加载计算进程,使用脚本功能自动控制参数设置和计算过程,完成后导出气动力与气动载荷数据,以内置格式自动生成结果报告。这一过程代替人工操作,减少了工作量,提高了设计效率。以两种火箭构型为例,计算并分析得出不同状态下的升、阻力系数和压心位置随马赫数的变化规律。计算结果与实验数据吻合良好,误差在可接受范围内,可以为火箭的初步设计提供参考和依据。     

微纳InSAR卫星总体技术研究

微纳合成孔径雷达干涉(Synthetic Aperture Radar Interferometry, InSAR)卫星是对地定量化遥感的重要手段。开展了微纳InSAR卫星系统总体技术研究,给出了使得干涉测量覆盖范围最大的双星编队构型设计方法,建立了低燃料消耗双星轨道参数设计准则,提出高功能密度比InSAR卫星系统的设计方法,包括载荷平台一体化、卫星高集成模块化等总体设计方法,并给出了相应的设计实例。     

基于特征融合和集成学习的运动想象脑电解码方法

开发高性能的脑电解码方法一直是脑机接口系统研究的重点和难点。为了进一步提高运动想象脑电解码的性能,提出了基于特征融合和集成学习的脑电解码方法。首先,针对每个通道脑电信号提取方差、自回归(AR)系数和带通功率特征,接着进行特征融合。其次,提出两种新的集成学习方法,分别是基于K最近邻(KNN)的集成学习模型和基于最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)的集成学习模型。其中,KNN集成模型针对KNN分类器的K值以及闵式距离的P值进行集成,LASSO集成模型针对LASSO分类器的正则化参数进行集成,这两种集成学习方法计算简单且不需要烦琐耗时的交叉验证过程进行模型选择。最后,在三个公开的运动想象脑电数据集上验证所提方法的有效性。实验结果表明,新提出的集成学习方法,其分类结果优于支持向量机、随机森林等现有的分类器。LASSO集成模型优于KNN集成模型,在三个数据集上取得了71.75%的最高平均分类准确率。     

高效能源系统管理与控制技术

能源系统是飞行器的关键技术之一,能源系统性能的优劣对飞行器能否正常飞行及实现预定任务有重要影响。本文针对大功率飞行器对分布式循环能源系统的管理需求,开展高效能源系统管理与控制技术研究,提出一种集逐级调压控制、限流充电控制、恒流输出控制以及最大功率点跟踪(MPPT)控制为一体的层级梯次控制策略,实现分布式系统的全局优化控制和飞行器能源的功率优化调度。研制的能源管理系统(PCU)配备1条234～328 V高压母线,额定功率15 kW,电路效率大于97%,功率密度大于750 W/kg。PCU依托分布式架构,采用层级梯次控制策略,验证了高效能源系统管理与控制技术的正确性和有效性。