TC2钛合金薄壁型材下陷成形工艺参数分析及优化

采用试验和计算机模拟相结合的方法,对TC2钛合金薄壁型材的单边下陷成形工艺开展研究。通过在室温至600℃范围内对TC2合金型材的热拉伸变形行为进行分析,建立了该型材热拉伸的Johnson-Cook本构模型。在此基础上,对L截面TC2钛合金型材的单边下陷过程进行计算机模拟,分析了下陷过程中型材应力、应力三轴度的分布。结果表明,下陷区L拐角处容易产生应力集中,由于变形前段该区域的应力三轴度R_d>0,呈拉应力状态,因此微裂纹容易在应力集中处形核并沿型材纵向扩展。通过对成形温度、下陷段长度和过渡圆角半径进行优化,得到最佳工艺参数条件为成形温度300℃,下陷区长度21 mm,过渡圆角半径49 mm。     

一种基于模态参数实时辨识方法的参数时变航天器控制方法

针对一种因挠性结构转动引起模态参数变化的航天器研究了一种基于模态参数辨识的控制方法。首先以一种刚柔耦合复杂航天器为对象,建立分析航天器的动力学模型。然后,基于该模型,采用一种基于改进递归预测器的子空间辨识(RPBSID)法模态辨识方法估计系统状态量。最后,基于辨识状态量采用无模型控制方法进行控制,通过基于MATLAB软件的仿真实验,验证了方法的有效性。     

舰载无人机发射初始状态研究

首先,根据海浪、海风对舰船的作用,建立了准确而更符合实际的舰船运动模型.然后,引入了发射架在舰船上的位置和方向两个变量,得到了不同状况下舰载无人机的发射初始状态.最后,经数字仿真得出了各种因素对发射无人机的影响规律,为确定舰载无人机的安全发射范围提供了理论数据支持.     

输入无模型动态扰动非线性系统的反演控制

研究了输入无模型动态扰动的不确定非线性系统的全局镇定。基于控制李雅普诺夫函数,设计了反演控制律,利用自抗扰的思想,构建扩展状态观测器来处理输入无模型动态,仿真结果验证了本方法的有效性。文章提出的控制方法适用于很多非线性系统。     

Cosmic ray variations of solar origin in relation to human physiological state during the December 2006 solar extreme events

There is an increasing amount of evidence linking biological effects to solar and geomagnetic disturbances. A series of studies is published referring to the changes in human physiological responses at different levels of geomagnetic activity. In this study, the possible relation between the daily variations of cosmic ray intensity, measured by the Neutron Monitor at the Cosmic Ray Station of the University of Athens (http://cosray.phys.uoa.gr) and the average daily and hourly heart rate variations of persons, with no symptoms or hospital admission, monitored by Holter electrocardiogram, is considered. This work refers to a group of persons admitted to the cardiological clinic of the KAT Hospital in Athens during the time period from 4th to 24th December 2006 that is characterized by extreme solar and geomagnetic activity. A series of Forbush decreases started on 6th December and lasted until the end of the month and a great solar proton event causing a Ground Level Enhancement (GLE) of the cosmic ray intensity on 13th December occurred. A sudden decrease of the cosmic ray intensity on 15th December, when a geomagnetic storm was registered, was also recorded in Athens Neutron Monitor station (cut-off rigidity 8.53 GV) with amplitude of 4%. It is noticed that during geomagnetically quiet days the heart rate and the cosmic ray intensity variations are positively correlated. When intense cosmic ray variations, like Forbush decreases and relativistic proton events produced by strong solar phenomena occur, cosmic ray intensity and heart rate get minimum values and their variations, also, coincide. During these events the correlation coefficient of these two parameters changes and follows the behavior of the cosmic ray intensity variations. This is only a small part of an extended investigation, which has begun using data from the year 2002 and is still in progress.     

最优两脉冲行星际轨道转移优化算法

 研究了最优两脉冲轨道转移问题。以行星际飞行为背景,结合状态转移矩阵和古典变分理论,推导了两脉冲行星际轨道转移的性能指标对可调参数的解析偏导数,并利用这些解析偏导数提出了一种快速的两脉冲轨道转移优化算法。解决了传统两脉冲行星际转移轨道优化算法中存在的计算速度慢,无法控制计算精度的问题。最后,以地球-火星轨道转移为例,将提出的优化算法计算的结果与传统的“能量等高线法”的计算结果进行对比,验证了此算法的正确性和快速性。     

混合线性/非线性状态空间模型的边缘Rao-Blackwellized粒子滤波法(英文)

本文提出了边缘 Rao-Blackwellized 粒子滤波器(marginal Rao-Blackwellized particle filter, MRBPF)算法,算法融合了 Rao-Blackwellized 粒子滤波器(Rao-Blackwellized particle filter , RBPF)算法和边缘粒子滤波器(marginal particle filter, MPF)算法。算法中状态被分为线形和非线性两部分,分别用 MPF 和卡尔曼滤波器(Kalman Filter)进行估计。地形辅助导航(terrain aided navigation, TAN)的仿真结果表明,与 RBPF 相比,提出算法的非线性状态估计的误差均方根(root mean square error, RMSE)和误差方差分别降低了约 29%和 96%,独立粒子数提高了约80%,获得了更好的收敛结果。分析表明,现有RBPF是MRBPF的一个特例。     

基于变增益观测器的高超声速飞行器输出反馈控制

针对吸气式高超声速飞行器飞行控制问题,提出一种基于变增益观测器的双回路非线性输出反馈控制方案。首先,为解决部分状态信号不可直接测量的问题,设计了一种可变增益状态观测器。通过状态变换将飞行器模型变换为双回路形式,并设计自适应的观测器增益系数在保证其稳定性的同时提高鲁棒性。在此基础上,将高超声速飞行器本体模型与所设计的观测器一起构成新的严反馈系统,结合反步法与动态面设计控制器。另外,引入扩张状态观测器补偿系统观测误差及耦合项。利用Lyapunov理论证明了闭环系统的一致有界稳定。最后,在不同情况下的数值仿真校验了所提控制方案在存在较大参数不确定情况下可获得理想的指令跟踪效果。     

基于深度学习的超临界裂解煤油流量特性研究

为了明晰超临界裂解煤油的流量特性,实现对超临界裂解煤油流量的准确预测,采用实验方法测量了较大压力和温度范围内超临界裂解煤油的流量,对超临界裂解煤油流量特性进行了分析,基于多元线性回归方法,多元多项式回归方法和深度学习方法分别建立了超临界裂解煤油流量预测模型并给出了模型评估指标。研究结果表明,超临界裂解煤油流量主要与压降和温度有关,并且流量与压降和温度之间存在着很强的非线性关系;基于深度学习方法的深度神经网络模型性能优于多元线性回归模型和多元多项式回归模型,能够更加准确地刻画超临界裂解煤油的流量特性,其平均相对预测误差在1.1%左右,最大相对预测误差在7%以下。     

考虑建模误差的某型火箭末级制导方法研究

运载火箭末级发动机点火后,在制导系统的导引下,火箭最终抵达入轨位置、取得入轨速度,卫星进入运行轨道。火箭末级飞行动力学模型为非线性微分方程形式,难以利用解析方法得到火箭姿态变化特性,进而控制火箭飞行过程中的状态变量。将火箭入轨约束条件转化为最优控制的性能指标函数,利用庞德里亚金极小值原理与牛顿梯度法相结合的方式来解决动力学方程求解问题,得到末级飞行标准轨道;火箭动力学建模过程中,由于参数难以精确计量等的影响,存在建模误差,导致火箭实际飞行轨道会偏离标准轨道。对模型进行线性化处理,引入状态反馈,可以使实际飞行轨道接近于标准轨道,提高卫星荷载入轨要求精度。仿真结果表明:该制导算法可较好地减小火箭载荷入轨误差。