飞轮扰动经验模型参数的识别与改进

对飞轮扰动模型参数的精确识别是研究光学卫星高稳定度、高分辨率成像的基础. 目前, 飞轮的扰动模型识别主要有两种: 经验模型和分析模型. 经验模型需要识别的参数是谐波级数和幅值系数, 而当前存在的参数识别算法忽略了时域截断的影响, 导致幅值系数识别存在较大偏差, 这会引起扰动响应分析的不确定性. 针对上述情况, 提出了窗函数法和与其相关的频域恢复技术, 有效弥补了时域截断的影响. 通过实验仿真结果可见, 该方法大幅度提高了幅值系数的识别精度.      

3-P4R并联打磨机器人的误差分析

提出了采用D-H法对3-P4R并联打磨机器人进行位置分析,通过对反解方程进行微分,建立原始误差存在于三条支链的误差模型,然后采用Matlab进行数值仿真的新思想,该算法的可行性已被初步的试验证实。主要是对三条支链的杆长误差进行分析,为后续的误差补偿奠定理论基础。     

基于对象知识的级进模三维零件库设计

在模具设计制造方面,现有的研究成果有参数化法生成模具零部件、模具标准件库设计等,在级进模产品设计过程中,相关方面的研究却很少,所以设计初级进模三维零件库软件系统对于提高级进模数字化设计效率有重要意义。随着制造业信息化的发展,UG、Pro/E等具有参数化功能的三维CAD软件已广泛应用于模具产品的设计和制造中,这对提高模具的设计质量和效率起到了重要的促进作用。模具产品具有多类别、小批     

基于实测的古斯塔夫飓风非平稳特性分析

根据美国路易斯安娜州立大学飓风研究中心对古斯塔夫(Gustavo)飓风的实测资料,首先采用传统方法统计出不同高度处强风的基本参数特性,然后运用轮次法对不同高度、时距和起始点的风速样本进行非平稳特性检验,最后基于希尔伯特-黄变换(HHT)方法对于呈现非平稳特性的风速序列进行经验模式分解(EMD)和时-频-谱联合特征分析.分析发现,飓风的湍流强度和积分尺度较良态风场相差较大,并且其平均风速也极不稳定;通过轮次法对不同高度和时段的风速时程检验发现,非平稳特性与高度和统计时段大小密切相关,相应的10min时距的风速样本也存在非平稳特性;HHT对非平稳风速序列分析结果表明,飓风的非平稳特性主要是由时变的平均风速引起,其能量和频率随着时间的变化明显,并且主要能量集中在0.05~0.2Hz频段内,但EMD分解和Hilbert谱结果表明高频能量同样不能忽略.最终得出的结论为:基于传统的分析方法可以很好地获得基于平稳假定的飓风统计参数,但不能获取其非平稳信息,而轮次法和HHT方法是识别非平稳和分析其时频谱联合特性的良好方法.     

亚轨道飞行器返回轨迹快速优化

快速、准确、鲁棒的轨迹生成方法可以增加任务的安全性与可靠性,极大地降低成本。针对亚轨道飞行器返回段特点,引入"伪控制量"、"末端进场走廊"等概念,分别采用高斯伪谱法和向前拉道伪谱法进行了返回轨迹快速优化研究,比较了两种伪谱法在处理复杂问题时的能力。仿真结果表明,向前拉道伪谱法不适合处理含控制量约束的问题,而高斯伪谱法在满足各种约束条件下,能够快速准确地生成亚轨道飞行器返回轨迹,同时验证了结果的可行性与最优性。     

灰色聚类法在航空装备维修保障能力评估中的应用

通过对航空装备维修保障系统的分析,用灰色聚类法给出了航空装备维修保障能力评估指标体系综合评估模型,并进行了实例分析.     

气动力辅助椭圆轨道转移技术研究

研究了两种共面椭圆轨道最优转移方法--基于单纯推力的双脉冲对称转移和基于气动力辅助变轨技术的协同机动方法。推导了双脉冲对称转移问题中转移椭圆轨道的求解公式,采用遗传算法求解最优变轨点位置,给出了变轨脉冲的计算方法。将气动力辅助对称转移过程分为3段：真空飞行段、大气飞行段、真空飞行段。以能量最小为性能指标,将大气飞行段轨迹优化问题转化为标准最优控制问题模型,并利用Gauss伪谱法进行求解,得到“巡航+滑行+巡航+滑行”的大气最优飞行轨迹。最后对两种转移方法进行详细比较,指出初始椭圆轨道近地点越接近大气层,气动力辅助对称转移方法比双脉冲对称转移方法越节省能量。     

RBCC可重复使用运载器上升段轨迹优化设计

针对火箭基组合动力(RBCC)可重复使用运载器(RLV)轨迹多段、多控制变量、推力与飞行轨迹耦合,飞行轨迹设计困难的问题,提出了基于高斯伪光谱方法的数值优化求解模型和求解方法,并获得满足要求的上升段燃料最省轨迹。将该轨迹分为3部分,分别由引射火箭、亚燃冲压和超燃冲压发动机提供动力,以攻角和燃料秒流量为控制变量,根据轨迹任务和各模态发动机启动及工作条件建立优化模型、设定各段末端和路径约束,利用高斯伪谱法求解最优轨迹并利用特殊方法计算边界控制变量。通过与传统方法所得轨迹的对比表明,所建立的优化模型和方法可快速求解出RBCC运载器上升段最优轨迹,优化结果符合RBCC运载器工作特点。     

深空环境下卫星编队飞行队形重构实时重规划

针对深空环境中卫星编队自主队形重构的机动问题,设计了队形重构过程中的实时重规划方案。在每次重规划过程中首先用Legendre伪谱法将当前时刻到终端时刻的重构问题离散化为非线性规划问题;其次,根据卫星编队飞行队形重构的特点,使用协同进化粒子群(CPSO)方法对每次重规划进行求解,该方法既避免了传统优化方法对复杂问题梯度的求解,又能在整个优化过程中保证约束条件的满足,并且能够事先为粒子群的进化提供大致方向,极大地提高了每次重规划的计算速度;最后,提出了重构过程中具体的重规划策略,以保证队形重构的顺利进行。仿真结果表明,与传统的控制方法相比,在重构过程中,该方法能够在初始给定轨迹的基础上进一步优化,可以有效降低重构过程的能量消耗,并能够避免重构过程中碰撞的发生。     

暂冲式高速风洞流场控制系统建模与仿真

为满足中国空气动力研究与发展中心的2.4m跨声速风洞流场品质改进的需要,有必要建立一个高效的风洞流场控制模型作为控制器设计的验证平台。由于难以建立精确的空气动力学模型,且2.4m 跨声速风洞长期运行积累了大量的试验运行数据的实际,数据建模成为建模方法的首选。在硬件上,建立了基于反射内存技术的流场控制仿真系统,以获取现场采集的数据。建模方法采用数据建模方式,主要是利用系统辨识理论,将整个系统看成是一个“黑箱”,利用现场采集的数据来确定系统的参数和输入输出间的映射关系。采用以非线性自回归滑动平均模型(Non-linear Auto-Regressive Moving Average Model with Exogenous Inputs,NARMAX)作为风洞系统的数据模型,应用互信息法、曲线拟合法和伪最近邻点法分别确定了模型中采样间隔、时间滞后以及阶次3个参数。对比了最小二乘线性回归、BP 神经网络以及最小二乘支持向量机(LSSVM)3种方法对模型的拟合效果,确立了最小二乘支持向量机作为最终的拟合方法。为了提高仿真的精度,根据风洞运行的特点,将其整个过程划分为冲压、启动和调节3个阶段,分别建立了各个阶段的子模型。由于风洞系统是一个多输入多输出系统,并且延迟和阶次较大,采用了基于信息熵的数据压缩方法,实现了简化子模型规模的目的。最后,采用多模型融合的方法将各个阶段的子模型通过加权的方法来完成融合,从而构建起整个风洞系统的模型。稳定段总压和驻室静压分别通过所建模型得到,最后通过马赫数的计算公式得到试验段马赫数值。仿真结果表明:所建模型在运行包络线范围内的试验工况下,总压预测精度达到0.1%、马赫数预测精度基本达到0.001,达到了研究的目的。该项工作的开展较为系统地建立了暂冲式风洞的流场控制模型,建立的模型将为下一阶段基于现代控制理论的控制器设计奠定基础。