空间机械臂捕捉空间目标分析

基于建立的空间机械臂系统的运动学与动力学模型,以及动量守恒关系,对空间机械臂抓取空间目标进行了分析。讨论了两关节机械臂4种碰撞力方向及其对应的机械臂系统耦合角动量、关节转角的变化,提出了直臂抓取方案。仿真结果表明：通过控制碰撞力方向可有效减少碰撞力对系统耦合角动量、关节转角的影响,进而避免混合体控制的关节与力矩限制。     

检测传感器故障的鲁棒观测器

介绍一种在系统参数变化情况下进行故障检测的观测器。对观测器采用特征值、特征向量进行联合配置的算法 ,并对估计误差设计奇偶空间 ,使各传感器的故障在奇偶空间中被解耦分离 ,因而可用一个观测器检测与分离多路故障传感器 ,实现了故障检测的鲁棒性     

吸气式激光推力器速度与高度耦合特性的数值研究

使用基于有限体积法和分区结构化网格划分的高分辨率数值方法,计算得到了两种吸气模式激光推力器模型在加速度为10 m/s2的发射过程中,其冲量耦合系数随海拔高度的变化规律。不考虑来流速度和空气补充时,高度特性计算结果与实验吻合得很好。结果表明:推力器与空气具有相对速度时,冲量耦合系数整体明显减小,导致激光推进单级入轨发射由吸气模式向火箭模式的切换点由目前预测的20~30 km明显下移至10~20 km;经过进气道增压处理后,冲量耦合系数大幅度提高,为了增大吸气模式的工作高度范围,进气道设计是必不可少的关键技术之一。     

弯曲后掠压缩拐角激波/湍流边界层干扰特性研究

为研究内转式进气道前体压缩激波与机体边界层之间的弯曲后掠压缩拐角激波/湍流边界层干扰现象,对矩形捕获型线、直母线圆锥基准流场生成的内转式进气道压缩型面进行简化,并利用数值仿真方法对简化模型进行计算,分析并对比了非耦合和耦合情况下弯曲后掠压缩拐角激波/湍流边界层干扰特性.结果表明:非耦合模型所形成的分离区呈弯刀形,分离区...     

飞机级闪电间接效应防护试验方法介绍

概述了闪电间接效应定义,飞机级闪电间接效应(IEL)防护试验的必要性,分析了IEL耦合机理,并对飞机级IEL防护试验方法进行了初步介绍。     

基于θ-D方法的在轨操作相对姿轨耦合控制

针对诸如模块更换、燃料加注等在轨操作任务中的相对动力学与控制问题,建立了描述航天器间近距离相对运动的轨道姿态耦合动力学模型,结合轨道摄动和姿态干扰力矩分析了耦合项对模型的影响。考虑到基于状态相关系数形式模型的非线性和时变性,采用θ-D次优控制算法设计了相对姿轨耦合控制器。以在轨加注任务最终逼近段为背景,针对目标航天器失控旋转的情况进行了数值仿真,仿真结果表明了θ-D控制算法能够实现对相对轨道和姿态的同步控制,简化对控制器的求解并具有较高的控制精度。     

用于统计能量分析参数辨识的子空间方法研究

利用统计能量分析法预示航天器结构高频动力学响应时,正确估计各子系统的统计能量分析参数至关重要。论文从实验参数辨识角度,基于子空间法的统一理论框架,提出功率流模型辨识/耦合矩阵修正方法(PMI/CMA)辨识系统的内损耗因子和耦合损耗因子参数。首先利用子空间法直接由时域测试数据辨识功率流模型的等价状态空间模型,然后利用辨识模型特征参数修正初始耦合矩阵。耦合矩阵修正方法考虑了子系统间的耦合信息,并通过寻求耦合矩阵初始值相对误差的最小范数解得到修正参数。最后利用两个实际结构分别对算法进行了仿真分析并与功率流实现/统计能量分析模型修正方法(PRM/SMI)进行了对比,验证了PMI/CMA方法的有效性。     

三相六开关VIENNA整流器功率开关开路故障诊断

分析了VIENNA整流器在桥臂各个功率器件出现开路故障时所呈现的故障特征,指出了各桥臂续流二极管的开路故障对整流器的危害最大。进一步提出了利用三相输入电流直流分量以及输出电压交流纹波作为功率器件开路故障诊断的故障特征值。构建了基于人工神经网络的功率开关开路故障分类系统,并将所提取的故障特征值作为输入训练样本对其进行训练,最后通过MATLAB软件中M语言编程完成对故障分类系统的训练和测试。训练和测试的结果表明,训练后的神经网络故障分类系统可很好地对VIENNA整流器除续流二极管外的功率器件开路故障进行定位。     

面向任务的电推进航天器性能优化与控制

针对电推进(EP)系统的性能与任务耦合优化及控制问题,提出一种基于电推进特征参数模型的耦合优化方法。以入轨有效载荷质量转移率最优为目标,推导出化学-电推进组合任务与多模态全电推进任务的完备形式的拓展火箭方程与最优比冲(Isp)表达式,得到多模态连续电推进最优比冲的计算方法,并得到相关参数对最优比冲的影响规律。结果表明,提出的耦合优化方法与最优比冲公式对求解多模态电推进任务的最优比冲和研究电推进航天器耦合优化控制问题具有指导意义和通用性。     

由子系统主导的协同优化算法

针对多学科设计优化中的协同优化算法在应用时存在不可避免的困难,在标准协同优 化问题分解模式的基础上提出了一种改进算法SLCO(Subsystem Leading Collaborative
Optimization)。SLCO充分利用了子系统优化结果来产生新的系统级期望值,将优化目标和 耦合处理都交给子系统来完成。从数学上证明了该算法的收敛性,并用测试算例进行验证, 结果表明,该算法稳定,寻优效果好,并且有一定的灵活性。