Control-oriented Modeling for Air-breathing Hypersonic Vehicle Using Parameterized Configuration Approach

This article presents a parameterized configuration modeling approach to develop a 6 degrees of freedom (DOF) rigid-body model for air-breathing hypersonic vehicle (AHV). The modeling process involves the parameterized configuration design, inviscous hypersonic aerodynamic force calculation and scramjet engine modeling. The parameters are designed for airframe-propulsion integration configuration, the aerodynamic force calculation is based on engineering experimental methods, and the engine model is acquired from gas dynamics and quasi-one dimensional combustor calculations. Multivariate fitting is used to obtain analytical equations for aerodynamic force and thrust. Furthermore, the fitting accuracy is evaluated by relative error (RE). Trim results show that the model can be applied to the investigation of control method for AHV during the cruise phase. The modeling process integrates several disciplines such as configuration design, aerodynamic calculation, scramjet modeling and control method. Therefore the modeling method makes it possible to conduct AHV aerodynamics/propulsion/control integration design.     

支持系统信息共享的制造信息映射与集成方法

 为解决系统集成中信息结构复杂和结构转换困难的问题,提出了一种异构制造信息的映射转化方法。通过对制造信息内容及信息间关系的分析,建立了包括物料、工艺、零件及资源在内的统一制造信息模型,并对模型支持下的制造信息结构化表达方法进行了研究。通过对制造信息映射情况的分析,总结定义了节点/属性计算单元和条件计算单元两类计算因子,并用一个实例说明了如何应用计算因子的不同组合实现信息的结构转换。提出了一种基于消息中间件的系统集成框架,对信息映射方法在框架中的应用模式进行了讨论。研究成果在某航空企业得到了应用实现,并取得了较好的应用效果,验证了所提方法的可行性。     

基于数字化的飞机柔性装配技术研究

飞机制造技术的数字化,装配技术的柔性化是飞机研制的发展方向。为提高飞机装配质量,加快飞机研发周期,降低飞机生产成本,并结合飞机装配现状,提出了以数字化为基础的飞机柔性装配技术是诸多现有关键技术的集成,论述了柔性装配的数字量协调问题、分离面的划分问题及满足柔性连接、定位和夹紧的标准问题在飞机柔性装配技术推广中的重要性。     

复合材料构件设计、分析、制造一体化

给出了复合材料构件一体化研制环境基本要素和一体化研制流程,并对几项关键技术进行了探讨。复合材料构件数字化定义包括几何建模和材料结构建模,总结了建模过程和数据的组成。根据当前复合材料构件分析无法基于最终真实纤维路径进行的现状,总结了接口数据的内容和组织,探讨了通过纤维路径数据到有限元网格的自动映射实现材料铺放数据的自动传递。研究了设计到自动下料系统和激光投影系统的接口数据和集成方式。     

基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术

复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。     

面向下一代运载火箭的综合电子系统集成技术

介绍了面向下一代运载火箭分布式模块化电子系统(DIMA)的集成技术及系统架构。针对下一代运载火箭复杂电子系统的特点,按照系统集成的路线,对系统设计目标、系统功能需求分析、系统抽象机制、系统综合技术等多方面进行论述。首先,根据电气系统功能获得系统需求,采用功能抽象和层次抽象定义系统抽象模型,提取出高内聚低耦合的原子功能模块,并对模块的属性、交换关系、时序约束关系等进行定义;然后采用可视化表征方法对系统进行深入分析,利用系统综合技术实现了从系统功能到硬件资源的映射,从而给出了集成控制单元和模块的种类;随后采用分时分区的设计理念对系统节点分区划分方案及容错架构进行了定义,并对分区操作系统的调度模型和交换式的数据交互网络进行了论述,最终给出了系统软硬件架构。     

基于EM‑EKF的深空光学自主导航系统光轴偏差补偿算法

在深空探测任务中,光学自主导航的精度受导航敏感器件安装精度的影响较大。提出了一种基于期望最大化-扩展卡尔曼滤波(EM-EKF)的光学自主导航系统光轴偏差补偿算法。算法基于条件概率的思想,预先设定状态变量和观测量的统计特性参数,通过不断地最大化条件期望,得到出现概率最大的状态变量估值和光轴偏差参数估值。该算法可分为4步:EKF、固定区间平滑、求解条件期望和期望最大化,不断迭代即可得到光轴偏差估计值。以火星探测近火段为例进行仿真验证,经光轴偏差补偿后,导航精度由100 km提升至20 km以内。     

深空样品密封技术综述

文章首先介绍了美国"阿波罗"计划中月球样品密封所使用的密封结构与材料,以及火星采样返回任务中对样品密封的技术方案和研究情况。然后,针对我国探月工程三期的样品密封要求,分析了多种密封材料和结构,包括铟银合金作为软金属用于刀口挤压的密封结构、自动钎焊密封装置和爆炸焊接密封装置;同时,简单地介绍了目前国内深空样品密封技术研究与试验工作。最后,针对上述密封结构和密封材料,结合我国探月工程的要求,提出了优化研究方向。这些跟踪研究结果可为我国深空样品密封技术的发展提供参考。     

J2项和大气阻力摄动作用下卫星编队构型的演化分析

研究卫星编队构型在J2项摄动和大气阻力摄动作用下的演化进程。从相对运动动力学模型出发,分别加入J2项摄动和大气阻力摄动因素,采用数值积分对所获得的运动方程求解,得到参考星和环绕星在惯性坐标系中的绝对运动规律;将两星的绝对运动规律作差后,利用坐标转换矩阵,将惯性坐标系中两星的相对运动规律转换到Hill坐标系中。由于该方法没有经过任何简化,故研究摄动的影响时不存在误差。最后通过仿真分析,给出了J2项摄动和大气阻力摄动作用下卫星编队构型演化的相关结论,并提出进一步研究的方向。     

基于卷积神经网络的运载火箭测发网络流量异常检测技术

运载火箭测发网络是维系各型号运载火箭远距离测试及发射控制的重要国防基础设施,对测发网络流量进行异常检测是保证其正常工作的关键举措。近年来,随着测发网络功能的拓展,其面临的网络安全威胁越来越严重,而当前的安全检测主要依赖于基于异常特征库匹配的流量异常检测方法,这种检测方法对一些新型攻击检测能力非常有限。本文结合运载火箭测发网络实际特点,针对以使用用户数据报协议(UDP)为主的测发网络流量,设计一种新的基于固定数据包数目的流量图片样本生成方法,首次提出在测发网络流量异常检测问题上使用卷积神经网络,以原始网络流量作为输入,避开难以解决的人工特征集设计问题。通过测发网络真实网络流量数据进行实验,取得了较高的精度、召回率和准确率,验证了本方法具备一定的实用性。