双太阳翼GEO卫星在轨角动量管控方法

地球同步轨道(GEO)卫星在轨的主要环境干扰力矩为太阳光压力矩和重力梯度力矩,干扰力矩的累积效应表现为飞轮转速的变化,需要通过外力矩进行角动量卸载避免飞轮饱和。由于GEO磁场极弱,卫星无法使用磁力矩卸载,只能通过喷气卸载,而喷气将对卫星轨道产生影响,因此需要尽可能延长卸载周期。针对配置双对称太阳电池阵GEO卫星的角动量管控需求,首先建立卫星在惯性空间中角动量积累模型,并映射到卫星本体系中,得到本体系中的角动量变化规律。通过飞轮在轨转速遥测数据,精确辨识获取环境干扰力矩特征参数,获得真实可靠的干扰模型。以角动量卸载周期最长为原则,基于在轨环境干扰模型制定角动量管控策略,并准确预估下次角动量卸载时间。经在轨数据处理与分析表明:提出的角动量管控策略,可有效将飞轮的角动量卸载周期提升为原来的2倍,有效提升卫星在轨应用效能,具有实际工程意义。     

空间在轨氢氧内燃机技术研究

用于空间在轨运行的氢氧内燃机是低温末级火箭流体集成系统（IVF）中的关键组件。分析了国内外空间在轨氢氧内燃机的发展现状,通过Chemkin燃烧软件仿真分析获得了氢氧内燃机设计关键参数。开展了氢氧内燃机地面点火验证试验。结果表明：氢氧内燃机具有较好的点火启动性能,通过降低混合比和压缩比能够将氢氧内燃机缸内的温度和压力控制在合理范围内。氢氧内燃机在稳定的转速下工作,所消耗的氢气、氧气质量流量小于低温贮箱的平均蒸发量。     

基于特征模型的火箭发动机伺服控制系统设计

以新型大推力火箭发动机为研究对象,提出了基于特征模型的伺服系统控制器设计方法。首先,介绍了特征建模理论并讨论了特征模型参数范围;其次,采用人工蜂群算法实时估计火箭发动机伺服系统特征模型参数,使其满足特征模型输出与实际系统输出特性等价条件;最后,使用黄金分割自适应控制律保证系统在参数估计过程中的闭环稳定性,同时引入前馈跟踪控制律,逻辑积分控制律和逻辑微分控制律使伺服控制系统快速、精确跟踪线位移指令并改善动态性能。仿真结果表明,设计的火箭发动机伺服控制系统指令跟踪精度高,动态特性良好,鲁棒性强。     

一种基于余数周期的 PRI精确估计算法

针对传统脉冲重复间隔（PRI）分选算法在估计PRI方面存在的不足,提出了一种对PRI周期信号的周期进行精确估计的算法。该算法首先从待分选脉冲序列中提取出属于一部雷达的脉冲样本,然后利用同余方程的余数周期性质对该雷达脉冲序列的PRI进行精确的估计。相对于传统的PRI估计算法,该算法有效地消除了TOA量化误差对PRI估计造成的影响,可以精确地估计出雷达脉冲序列的准确 PRI数值,从而能够更好地满足信号分选算法的处理需求。理论推导及仿真实验均表明了该算法的有效性。     

基于变刚度变阻尼的柔性喷管动态模型

针对柔性接头动态迟滞曲线受控制系统控制位置精度和动态响应速度影响较大的问题,基于电液伺服机构和柔性接头变刚度变阻尼模型,构建了柔性喷管的电液伺服机构-变刚度变阻尼模型,将其和电液伺服机构-定刚度定阻尼模型进行了对比。分析了电液伺服机构主要参数、柔性接头工作参数等对电液伺服机构-柔性接头系统动态特性的影响。分析结果表明:电液伺服机构-变刚度变阻尼模型所构造的迟滞曲线可更准确地与实验结果相吻合,并符合迟滞曲线随频率变化的规律,反馈系数、放大器静态放大系数、电液伺服机构增益、滑阀流量增益等参数对系统动态特性的影响更为明显。该模型为固体火箭发动机电液伺服机构-柔性接头系统动态特性的调整提供理论依据。     

基于自适应Kriging代理模型的交叉熵重要抽样法

对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样（CE-IS）方法结合自适应Kriging （AK）代理模型的求解方法（CE-IS-AK）。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。     

Earth observation from space – The issue of environmental sustainability

Remote sensing scientists work under assumptions that should not be taken for granted and should, therefore, be challenged. These assumptions include the following:1. Space, especially Low Earth Orbit (LEO), will always be available to governmental and commercial space entities that launch Earth remote sensing missions.2. Space launches are benign with respect to environmental impacts.3. Minimization of Type 1 error, which provides increased confidence in the experimental outcome, is the best way to assess the significance of environmental change.4. Large-area remote sensing investigations, i.e. national, continental, global studies, are best done from space.5. National space missions should trump international, cooperative space missions to ensure national control and distribution of the data products.At best, all of these points are arguable, and in some cases, they're wrong. Development of observational space systems that are compatible with sustainability principles should be a primary concern when Earth remote sensing space systems are envisioned, designed, and launched. The discussion is based on the hypothesis that reducing the environmental impacts of the data acquisition step, which is at the very beginning of the information stream leading to decision and action, will enhance coherence in the information stream and strengthen the capacity of measurement processes to meet their stated functional goal, i.e. sustainable management of Earth resources. We suggest that unconventional points of view should be adopted and when appropriate, remedial measures considered that could help to reduce the environmental footprint of space remote sensing and of Earth observation and monitoring systems in general. This article discusses these five assumptions in the context of sustainable management of Earth's resources. Taking each assumption in turn, we find the following:(1) Space debris may limit access to Low Earth Orbit over the next decades.(2) Relatively speaking, given that they're rare event, space launches may be benign, but study is merited on upper stratospheric and exospheric layers given the chemical activity associated with rocket combustion by-products.(3) Minimization of Type II error should be considered in situations where minimization of Type I error greatly hampers or precludes our ability to correct the environmental condition being studied.(4) In certain situations, airborne collects may be less expensive and more environmentally benign, and comparative studies should be done to determine which path is wisest.(5) International cooperation and data sharing will reduce instrument and launch costs and mission redundancy. Given fiscal concerns of most of the major space agencies – e.g. NASA, ESA, CNES – it seems prudent to combine resources.     

考虑侧窗约束的模型预测静态规划末制导方法

针对红外导引头侧窗探测模式下,非对称视场约束造成末制导阶段目标易丢失的问题,提出一种考虑侧窗约束的模型预测静态规划末制导方法。首先,基于体视线坐标系建立三维相对运动模型,得到不依赖于“小攻角”假设的准确模型。在处理无过程约束问题的模型预测静态规划方法基础上,引入松弛变量与虚拟控制量,设计出考虑侧窗视场约束的末制导算法。为了进一步降低末制导算法对初始猜测轨迹的依赖性,提高适应性与计算效率,提出逐步增加约束条件的计算策略。仿真结果表明,该方法在末制导过程中满足侧窗约束,相比于凸优化方法,优化变量减少,计算速度更快;相比于基于障碍李雅普诺夫函数的末制导律,能够满足侧窗约束,同时能适应不同的初始条件。     

航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近,随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样,并依次构造主动学习函数,对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取,从而实现最优抽样半径的更新,通过不断的更新确定出最优抽样半径,加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度,解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题,最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法,并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比,验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。