多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点,并考虑卫星工作的多状态特性,兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求,研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性,建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件,以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标,建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法,求解全局时延最优的卫星拓扑,并在考虑多状态情况下对链路进行优化,以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真,研究表明：针对多状态条件下的铱星星座,该算法最大化减小了通信时延,得到抗毁性良好的拓扑结构,通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

管制扇区的最优划分方法研究

在研究管制员工作负荷的统计方法和描述空域拓扑结构的数学模型的基础上，利用基于自然法则的模拟退火随机优化算法对扇区最优化问题进行求解。并通过对厦门管制区的扇区最优划分实例分析，验证了扇区优化数学理论正确性和使用该算法达到的预期效果。     

利用Breakwell间距比法制定行星际探测中途修正策略

详细介绍了制定行星际探测中途修正策略的Breakwell间距比法,给出了在燃料最优条件下,终端误差精度和制导能力与中途修正设计次数和时刻之间的解析关系。一般而言,终端误差精度每提高3倍,修正次数就需要增加1次,制导能力每提升3倍,修正次数就可以减少1次。在具体使用上,应首先根据精度要求和制导能力确定最后一次修正时刻,然后向前递推,使得前一次修正后误差传播量与后一次修正后误差传播量成公比为1/3的等比数列,以此确定其余修正时刻,从而保证在达到终端精度前提下,整体燃料消耗最少。以火星探测为例,给出探测器于2018年5月出发12月达到火星的算例,仿真结果表明了理论分析的正确性。     

热处理工艺对2A70铝合金自由锻件力学性能的影响

研究了不同热处理工艺参数对2A70铝合金自由锻件力学性能的影响。首先采用正交试验分析了各因素对两个目标值(抗拉强度、延伸率)的影响;然后利用极差分析方法分析试验结果,指出各个因素对力学性能影响的主次顺序,并确定最优的热处理生产条件。试验结果表明:通过锻件锻后增加退火处理、适当提高固溶温度和选用合适的时效保温时间,该合金的力学性能得到了较大的改善,在保证抗拉强度大于等于375MPa要求的同时,延伸率由4%提高到了8.5%。     

圆心松弛的圆环格点阵及其灵敏度优化研究

针对目前综合孔径辐射计圆环格点阵圆心位置固定,不能最大程度利用圆环中可布阵区域的问题,提出圆环格点阵圆心优化方法,在不增大布阵区域的前提下,增加了布阵自由度,为阵列性能进一步优化提供了基础。基于圆心松弛的圆环格点阵,提出一种满足给定无混叠视场范围和空间角分辨率要求的广义圆环格点阵设计方法。基于广义圆环格点阵,当给定阵元数时,依据阵列退化因子优化灵敏度。仿真结果表明:优化后的阵列具有更高的辐射测量灵敏度。     

直线模拟加载系统的研究进展与发展趋势

直线模拟加载系统是一种用于在实验室条件下模拟承载对象工作时所受直线负载力的半实物仿真系统,可用于模拟各类飞行器关键部件在工作过程中所受的气体阻力载荷。针对目前常用的机械式、电液式和电动式直线模拟加载系统,分析其基本加载原理和研究进展,结合自行研制的电动式直线模拟加载系统进行了深入探讨。针对多余力抑制方法的关键问题,详细论述了直线负载模拟器的结构补偿方法和控制策略。最后,展望了直线模拟加载系统的发展趋势,归纳了电动式直线模拟加载系统的高精度、大载荷发展方向。     

大型复杂航天器结构有限元模型的验证策略研究

大型复杂航天器结构有限元模型的合理性和准确性在航天器研制过程中具有重要意义, 它是开展星箭耦合分析以及力学环境条件设计等工作的基础。首先综合有限元建模、模 态试验、相关分析和模型修正等技术构造了一套系统的航天器结构有限元模型试验验证策略 ;然后,针对我国新一代大型卫星平台——东方红四号卫星开展了整星有限元模型的试验 验证研究,其中整星模态试验以及模型修正等研究工作属首次在东方红四号卫星平台上成功 实施。修正后有限元模型对整星主模态频率预测误差小于5％,模态置信准则大于0.6,预 示精度达到工程要求。
     

基于遗传退火算法的数字阵列稀疏布阵

应用遗传退火算法对32个数字阵列天线单元在64个位置进行了稀疏布阵,将单元间距和激励作为优化变量,在控制主瓣形状的同时,改善了阵列的副瓣电平,提供了更多的自由度来控制稀疏阵列的性能。结果表明,全局优化峰值旁瓣可低至-26dB,遗传退火算法能够避开遗传算法在搜索过程中的早熟收敛。     

基于及时修正策略可靠性增长的动态Bayes评估方法

针对指数寿命型设备在及时修正策略下的可靠性增长过程,提出了一种动态Bayes评估方法。该方法建立了及时修正策略下的AMSAA模型,并依据已有研制试验数据,对下一次试验的设备失效率进行预测,并将预测结果作为对新技术状态下设备失效率的验前认识,然后利用最大熵方法给出设备失效率的验前分布,进而实现对产品可靠性增长的Bayes统计分析。最后给出了该方法的具体算例,通过对比分析证明了该方法的有效性。