聚酰胺酸的Mark-Houwink方程参数

本文采用十二种已知分子量的单分散聚苯乙烯(PS)为标准试样,在流动相N,N-二甲基甲酰胺(DMF)中加入低分子量电解质磷酸(H3PO4)来屏蔽聚酰胺酸的聚电解质效应。以七个系列不同结构、不同特性粘度的聚酰胺酸进行凝胶渗透色谱(GPC)淋洗试验。通过凝胶渗透色谱(GPC)法来测定聚酰亚胺的前体——聚酰胺酸(PAA)的Mark—Houwink方程参数K和α。本文根据Mark—Houwink方程的对数形式lg[η]=lgK αlgM,以聚酰胺酸的lg[η]分别对lgMn、lgMw作图(称为双对数图),由直线的斜率和截距得到了Mark—Houwink方程参数K1、α1和K2、α2,来建立相应的方程。这样由聚酰胺酸在DMF溶液中的特性粘度[η],就可求得相应的数均分子量Mn和重均分子量Mw。     

空间站柔性展开机构仿真方法研究

空间站展开机构是典型的大型多柔体系统,其展开收拢过程涉及非线性大变形以及接触碰撞问题。首先采用绝对节点坐标法作为柔性体的建模方法,建立了梁单元的有限元单元格式,然后基于拉格朗日方法和Hertz接触理论建立了考虑接触碰撞问题的柔性多体系统动力学方程,采用向后差分方法数值求解柔性多体系统的微分代数方程,最后以自由梁、简支梁和柔性单摆进行数学仿真验证。结果表明,该方法可用作我国空间站大型柔性太阳电池翼的设计分析参考。     

基于拉格朗日方程的倾转旋翼机动力学建模

针对倾转短舱与机体间的气动干扰和惯性耦合特征,基于拉格朗日原理推导出了倾转旋翼机的纵向飞行动力学方程。在此基础上,以XV-15倾转旋翼机为对象,针对几种不同的短舱倾角,计算分析了飞行器的配平特性和过渡模式动态响应特性。仿真结果表明,所建立的动力学模型是合理的。该模型可用于研究倾转旋翼机的直升机飞行模式、飞机飞行模式及过渡飞行模式下的纵向飞行特性。     

航天器末端拦截自适应博弈策略

针对航天器末端拦截博弈问题,基于微分对策理论研究了各星的博弈策略。根据拦截空间是否具有防御器将博弈态势分为双星博弈和三星博弈。首先考虑拦截器与目标的双星博弈态势,以终端脱靶量为指标设计了相对博弈策略,并提出时间分析方程以提高策略对不同拦截态势的自适应性。然后,考虑具有防御器的三星博弈态势,提出了博弈切换策略将其化为分段双星博弈,并将双边时间方程扩展到三星博弈中,使拦截器在不被防御器反拦截的情况下,实现对目标的快速拦截。最后仿真分析了博弈策略与时间分析方程对航天器拦截博弈问题的有效性。     

基于应变量耦合的低成本Ti-Al-V-Fe合金本构关系

为了获取新型低成本Ti-Al-V-Fe合金热成形工艺窗口,研究了热加工参数为变形温度875~1100℃、应变速率0.001~1 s^-1、变形量70%的低成本Ti-Al-V-Fe合金热变形行为。结果表明:流变应力与变形温度成反比,与应变速率成正比,合金为典型负温度、正应变敏感材料。以热模拟实验数据为依据,运用多元线性回归方法,确定了材料常数与应变的函数关系,建立了基于应变量耦合的α+β两相区及β单相区Arrhennius本构方程,其耦合系数为0.98,表明建立的模型在给定任意应变量时可准确预测流变应力。根据热激活能,判别合金在不同相区软化机制,单相区为动态回复,两相区为动态再结晶。     

基于厚板的弹性环式挤压油膜阻尼器建模及动力学特性系数识别

利用数值方法完善了弹性环式挤压油膜阻尼器（elastic ring squeeze film damper,ERSFD）的流固耦合计算模型,其中利用雷诺方程建立油膜的控制方程,利用厚板单元建立了弹性环的运动方程并采用分时迭代方法实现了弹性环-油膜的控制方程的耦合求解从而获得瞬时内外油膜的压力,并进一步识别了油膜以及ERSFD的动力学特性系数。结果表明ERSFD的阻尼系数受凸台高度影响最大,凸台高度从0.15mm增加到0.30mm, ERSFD的阻尼系数从5790(N·s)/m减小到718(N·s)/m; ERSFD刚度系数则主要取决于弹性环的厚度以及凸台数目,弹性环厚度从0.8mm增加到1.0mm,ERSFD的刚度从1.44×106N/m增加到2.51×106N/m。      

2024T4铝合金蠕变本构关系研究

设计了一种简易单向拉伸蠕变试验装置,对2024T4铝合金在175℃、多个应力水平下的单向拉伸蠕变进行了试验。根据试验数据的特点,将2024T4铝合金的蠕变本构关系分解为由一个双指数函数和一个一次函数组成的两分量表达式,并利用试验数据通过最小二乘拟合确定出本构关系中的待定参数,得到2024T4铝合金175℃时的本构关系。通过对拟合数据与试验数据的对比分析表明,所建立的蠕变本构关系能够有效表征2024T4铝合金175℃时在不同应力水平下的蠕变行为。     

Ground maneuver for front-wheel drive aircraft via deep reinforcement learning

The maneuvering time on the ground accounts for 10%–30% of their flight time, and it always exceeds 50% for short-haul aircraft when the ground traffic is congested. Aircraft also contribute significantly to emissions, fuel burn, and noise when taxiing on the ground at airports. There is an urgent need to reduce aircraft taxiing time on the ground. However, it is too expensive for airports and aircraft carriers to build and maintain more runways, and it is space-limited to tow the aircraft fast using tractors. Autonomous drive capability is currently the best solution for aircraft, which can save the maneuver time for aircraft. An idea is proposed that the wheels are driven by APU-powered (auxiliary power unit) motors, APU is working on its efficient point; consequently, the emissions, fuel burn, and noise will be reduced significantly. For Front-wheel drive aircraft, the front wheel must provide longitudinal force to tow the plane forward and lateral force to help the aircraft make a turn. Forward traction effects the aircraft’s maximum turning ability, which is difficult to be modeled to guide the controller design. Deep reinforcement learning provides a powerful tool to help us design controllers for black-box models; however, the models of related works are always simplified, fixed, or not easily modified, but that is what we care about most. Only with complex models can the trained controller be intelligent. High-fidelity models that can easily modified are necessary for aircraft ground maneuver controller design. This paper focuses on the maneuvering problem of front-wheel drive aircraft, a high-fidelity aircraft taxiing dynamic model is established, including the 6-DOF airframe, landing gears, and nonlinear tire force model. A deep reinforcement learning based controller was designed to improve the maneuver performance of front-wheel drive aircraft. It is proved that in some conditions, the DRL based controller outperformed conventional look-ahead controllers.     

基于TH方程的椭圆轨道交会偏差分析

研究了考虑闭环控制偏差的椭圆轨道交会问题。基于推导的状态转移矩阵,采用线性协方差分析方法对交会椭圆轨道目标过程的导航偏差和控制偏差进行了分析,建立了闭环控制状态偏差和协方差的递推模型,给出了一种改善交会制导精度的修正算法。通过蒙特卡洛打靶仿真对线性协方差分析结果进行了验证,结果表明,本文所提出的偏差分析方法和修正算法精度较高,可用于椭圆轨道交会问题的研究。     

关于桶滚动态特点的分析

桶滚是近代空战中重要的战术机动动作之一,飞行员能否熟练掌握桶滚的操纵方法,是取得空战胜利和保障飞行安全的基础。针对飞行训练中,桶滚操纵动作不易准确掌握,后段易出现偏差等特点。从桶滚的运动方程入手,根据其战术意义及飞机机动性能特点,分析与研究桶滚的动态特点及其影响因素,总结出桶滚的运动特点及操作规律。最终,为飞行员正确掌握桶滚的操纵方法,提高飞行员对飞机空中状态变化的掌控和识别能力,提升技战术水平,有效地保障飞行安全提供可靠的理论依据。