萤火一号火星探测器轨道设计与科学探测事件分析

针对萤火一号火星探测器在2011年发射窗口的轨道进行初步设计.在此基础上,分析了萤火一号火星探测器绕火星飞行的轨道特性,预报其穿越火星弓激波和磁堆积区域、CCD相机拍照时刻,其与深空站进行星-地掩星试验和与俄罗斯Phobos-Grunt火星探测器进行星-星掩星试验的时刻.结果表明,萤火一号火星探测器在与俄罗斯Phobos-Grunt分离后一年的环火飞行时间里,存在大量的科学探测机会.     

球铰接杆式支撑臂构型参数分析

论述了球铰接杆式支撑臂的组成和主要构型参数。利用有限元分析软件建立了球铰接杆式支撑臂有限元模型,进行了模态分析并与试验结果进行了对比,验证了模型的正确性;分析了单元段跨距、套筒半径、横向框架边数和斜拉索预紧力对支撑臂性能的影响。结果表明单元段跨距的增加有利于支撑臂总体性能的提升,而套筒半径和横向框架边数的增加能提高支撑臂刚度但同时增加了系统总质量。斜拉索预紧力应从最小允许预紧力和球铰取得最大刚度值时对应的预紧力中选取较大值。分析结果为支撑臂的工程设计提供了依据。     

电子回旋共振推力器放电室内磁场与微波电磁场分析

电子回旋共振推力器具有寿命长、比冲高、结构简单等特点,适宜用作深空探测器主推进装置。放电室是电子回旋共振推力器的关键部件,其作用是产生电子回旋共振等离子体。放电室内的磁场和微波电磁场分布对于推力器的可靠启动、稳定工作有着重要的影响。为此针对10cm推力器,采用大型有限元分析软件ANSYS建立了三种磁路模型,计算了放电室内的磁场分布,得出三种方案中电子回旋共振面的位置,分析放电室材料不同时磁场分布的变化;最后采用ANSYS有限元分析软件计算了放电室内的电磁场分布。结果表明,在电子回旋共振面上微波能量满足放电所需能量。计算结果可以为电子回旋共振推力器放电室的设计提供帮助。     

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

Roe格式中不同类型熵修正性能分析

针对Roe格式中较为流行的3类熵修正:Muller型、Harten-Yee型和Harten-Hyman型熵修正,从理论分析入手, 辅以Euler方程为控制方程的激波管问题,前台阶流动和运动激波的双马赫反射3个数值实验,对不同熵修正的性能做了深入研究,得出如下结论: Muller型和Harten-Yee型熵修正方法作用于激波和非物理的膨胀激波2种情况:激波情况下引入的数值耗散,能根本改善"Carbuncle"现象,膨胀激波时其数值粘性也足以使膨胀激波得以耗散;而类Harten-Hyman型熵修正只对膨胀过程起修正作用,对激波情况无效,不能改善"Carbuncle"现象,该类熵修正的数值粘性较小,不足以使膨胀过程正确求解;直接采用 δ 值代替特征值的特征值修正方法效果好于传统的特征值修正方法.     

内增湿式质子交换膜燃料电池堆动态传热模型

建立了质子交换膜燃料电池阴极的传质模型,综合考虑了影响电堆传热的多个因素,在此基础上针对内增湿式燃料电池堆建立了动态传热模型.采用Runge-Kutta-Felhberg法对模型进行求解,对电流、反应物过量系数、压强、冷却水流量等对电堆温度的影响进行了研究.结果表明,当电流大于25A时电堆温度将不能自行稳定在80℃以下,采用水冷可以有效地将电堆温度控制在较理想的范围内.在额定功率为5kW的燃料电池堆试验台架上进行了热管理试验,试验结果同模型预测值吻合较好.     

平面-抛物面型薄膜天线形面及温度分析

为了解决星载天线的大口径与运载工具整流罩有限体积, 以及星载天线的重量与卫星平台和运载工具承载能力之间的矛盾, 充气可展开结构技术是非常理想 的选择. 为实现高精度反射面, 针对平面-抛物面型充气可展开天线反射面, 进行弹性力学分析, 得到反射面与充气气压、薄膜材料、边界条件之间的关系, 以及形 面和抛物面间存在的M形误差. 在此基础上, 探讨了天线在轨时温度变化对反射面 形面的影响, 提出了消除这种影响的两种方法. 利用ANSYS分析结果对理论解进行验证, 结果吻合.      

基于粗神经网络的民用飞机故障诊断

针对传统神经网络故障诊断过程中网络训练时间长、结构复杂以及仅能进行单值输入的缺陷,设计了一种基于粗神经网络的民用飞机故障诊断系统.将粗糙集理论应用在神经网络的前端对民用飞机故障样本数据进行约简处理,以此去除冗余属性的干扰,克服了无关样本数据对网络学习性能的影响,简化了网络结构;利用粗神经元代替传统神经元,提高了网络性能,扩展了网络的应用范围.通过对空中客车A320飞机的故障诊断试验验证了该方法的有效性.     

基于DEA的研制阶段装备保障方案评价模型

针对目前研制阶段装备保障方案评价在角度和方法上的不足,提出基于数据包络分析(DEA,Data Envelopment Analysis)的评价模型.分析提炼保障系统的整体特性,建立保障系统的特性评价参数,构建基于数据包络分析的评价模型,通过计算保障方案的相对效率指数进行保障方案的评价,采用基于劣势前沿面的数据包络分析评价模型对多个有效保障方案进行二次评价,实现了保障方案的排序.结合研制阶段某型号军用飞机保障方案给出评价示例,从而验证了该模型的可行性和有效性,可为国防工业部门在研制阶段保障方案的评价上提供有效的决策支持.