降落伞缩距软着陆技术的研究及其进展

降落伞缩距软着陆技术是过去十多年中,美国在研的一种先进的缓冲减速技术。该技术通过在货物即将触地之前强力收缩货物吊带,产生较高拉力,使货物(回收物,空投物)和降落伞间距缩短,随之使货物减速,实现软着陆。经过近十多年研究,出现了几种典型的缩距器设计,包括活塞-滑轮缩距器,马达-绞盘缩距器,以及气动肌缩距器。目前的研究集中在空投应用方面,空投质量从验证概念时的几十千克,逐步发展到9100kg,并实现了快速装卸。作为气动减速的一种先进技术,降落伞缩距软着陆技术对于航天器回收与着陆系统的研究有着借鉴和参考价值,并具有潜在的应用可能。文章对降落伞缩距软着陆技术的研究发展概况以及几种典型设计进行了介绍。     

月球表面地形数学建模方法

月球表面地形数学模型的建立是月球探测器和月面巡视探测器研制的基础,是登月飞行器和科学探测仪器设计的重要输入条件和约束条件。文章根据国外公布的月表地形模型进行分析,建立数字高程模型,对地形进行数字化描述和表示,生成月表光滑月海区域仿真地形数据。该数据能够为一般任务提供数据支持。     

月球表面土壤温度仿真分析

文章尝试对月表一定深度的土壤的温度变化状况进行模拟分析。首先简要介绍了月壤热物性的探测结果,针对月球表面具有一定深度的土壤层建立了土壤温度变化的一维数学控制方程,探讨了数值求解的方法,并根据月壤探测样本的文献对热物性参数进行了归纳。最后对5个着陆区进行了月壤温度计算和结果分析,以协助深空探测工作的开展。     

直升机-舰船动态配合着舰仿真研究

针对直升机-舰船动态配合研究的需求,开发了一种舰载直升机-舰船动态配合耦合模型.该模型以直升机飞行动力学模型为主体,包括了几个子系统模型,同时考虑了子系统间的相互影响与耦合作用.以UH-60A直升机与某型舰船的动态配合为例进行了着舰降落仿真研究.结果表明:流场、舰效和舰船运动等舰载因素加剧了直升机着舰过程中的机体姿态变化,增大了触舰速度,加大了着舰风险.     

飞机主起落架舱门变形分析与边界约束优化

基于有限元软件Patran和Nastran,对一种常见的短程民用飞机主起落架舱门在空中严重工况下的变形进行仿真分析,并通过试验验证有限元模型的准确性;最后,根据有限元仿真分析结果对舱门的边界约束进行优化,并将优化后的舱门变形情况与优化前进行对比分析;分析结果表明,优化边界约束后的舱门变形量显著减小,其结构应力水平明显降低。     

复杂机构设计中的载荷敏感性分析

设计复杂机构,涉及的载荷种类往往很多,为达成设计目的,每一载荷的敏感性均应进行分析,并完成作用力等效综合。载荷敏感性分析目的是找出机构中对实现功能会造成较大影响的载荷因素,通过作用力等效综合,回答系统在全工作包线内能否满足设计需求,以保证机构功能顺利实现。以某型飞机前起落架机构设计为例,对其运动过程中的各种载荷进行了敏感性分析,再现了实际工作中出现的问题,并提出解决方案,体现了载荷敏感性分析在复杂机构设计中的应用和重要性。     

短距起飞垂直着陆推力矢量无人飞行器减速过渡控制律设计

为实现短距起飞垂直着陆(STOVL)无人飞行器在推力矢量控制下的减速过渡,研究减速过渡阶段的控制律综合设计方法.首先通过分析STOVL无人飞行器减速过渡性能,对减速过渡推力矢量控制方案进行了评估;然后采用隐式动态逆方法设计导引律,为STOVL无人飞行器按预设任务减速过渡提供可达的控制指令;最后采用改进的特征结构配置方法进行内环控制律设计,跟踪导引指令并保持姿态稳定,伴随动压降低加入姿态喷管控制,辅助气动舵面稳定姿态.由全量六自由度飞行仿真结果表明:当减速过渡速度低于最小平飞速度以后,STOVL无人飞行器依然保持良好的航迹跟踪和姿态稳定.该方法完全采用直接配置法,有利于随控布局总体方案的快速评估.      

双轮支柱式起落架低频刹车耦合振动性能研究

当前对于起落架低频刹车耦合振动问题的研究主要停留在纵向单自由度振动方面,对于双轮支柱式起落架存在的多自由度耦合振动问题研究比较欠缺。本文在多体动力学软件Simcenter 3D 中建立双轮支柱式起落架多自由度低频刹车耦合振动多体动力学模型,在机身与主起落架连接处采用六自由度衬套模型模拟起落架支柱纵向、横向和扭转刚度及结...     

Deep learning enabled localization for UAV autolanding

This article concentrates on ground vision guided autonomous landing of a fixed-wing Unmanned Aerial Vehicle (UAV) within Global Navigation Satellite System (GNSS) denied environments. Cascaded deep learning models are developed and employed into image detection and its accuracy promoting for UAV autolanding, respectively. Firstly, we design a target bounding box detection network BboxLocate-Net to extract its image coordinate of the flying object. Secondly, the detected coordinate is fused into spatial localization with an extended Kalman filter estimator. Thirdly, a point regression network PointRefine-Net is developed for promoting detection accuracy once the flying vehicle’s motion continuity is checked unacceptable. The proposed approach definitely accomplishes the closed-loop mutual inspection of spatial positioning and image detection, and automatically improves the inaccurate coordinates within a certain range. Experimental results demonstrate and verify that our method outperforms the previous works in terms of accuracy, robustness and real-time criterions. Specifically, the newly developed BboxLocate-Net attaches over 500 fps, almost five times the published state-of-the-art in this field, with comparable localization accuracy.     

基于伪光谱方法月球软着陆轨道快速优化设计

根据软着陆轨道的特征和优化算法的特点,对探月器软着陆轨道状态方程进行合理的转化处理,使其更适合优化数值解法求解。在此基础上,使用伪光谱方法将软着陆轨道优化问题转为一个约束参数优化问题,然后采用乘子法处理约束条件,采用变尺度法求解处理后的参数优化问题,仿真结果表明此方法具有收敛速度快、对初始控制量不敏感、鲁棒性强的优点。