发动机羽流作用下的实时月尘运动仿真

月尘运动是月球探测器软着陆过程中不可或缺的重要环节,针对发动机羽流作用下月尘运动真实感不强和月尘颗粒运动模型过于简单的问题,提出了一种逼真的实时月尘运动仿真方法.通过计算流体动力学(CFD, Computational Fluid Dynamics)和二次谢别德插值(Quadratic Shepard)方法,分析和计算单个月尘颗粒的运动学模型,得到一定初始条件下粒子运动的二维轨迹曲线;通过分析粒子的数量、初始位置、初始速度、生命周期等参数对粒子运动学的影响和变化规律,抽象出月尘系统的粒子集;建立基于月尘粒子集的月尘运动模型.实验结果显示:该运动模型逼真的模拟了发动机羽流作用下月尘腾起、飞溅、弥漫、消散等运动过程,视觉真实感和实时性能良好,对研究真空环境中的月尘运动及月球软着陆等相关领域具有一定的参考意义.目前该方法已应用于北航虚拟现实国家重点实验室月球软着陆仿真系统.     

太阳帆航天器行星际轨道转移优化算法

研究基于遗传算法的太阳帆行星际转移轨道的全局优化问题.通过极小值原理推导了太阳帆全局优化控制律,并以太阳帆飞行时间最短为优化目标函数,运用遗传算法对发射时间、到达时间和协态变量初值进行参数优化设计.为了解决轨道转移这一多约束优化问题,在遗传算法中加入动态罚函数.在此理论基础上作了从地球同步轨道出发到火星同步轨道转移和从地球出发与火星交会两个算例,仿真结果表明了该方法在太阳帆转移轨道全局优化中的有效性.     

无人机复杂环境中跟踪运动目标的实时航路规划

在复杂地形环境中,无人机在跟踪运动目标时,现有的航路规划方法在实时性和可行性上存在一定缺陷.提出了一种新的滚动窗口启发方向计算方法,使其能够跟踪运动目标,同时在滚动窗口内采用流函数法进行避障.根据无人机约束,滚动窗口为三角形,并设计了基于行为的伸缩功能.在流函数中,利用水势能方法克服了陷阱地形并进行了航路平滑.仿真结果表明:这种混合算法对于复杂地形条件下跟踪运动目标的航路规划,能够减小规划算法的时间和空间复杂度,使规划出的航路适于无人机飞行.     

三维四向编织复合材料改进模型弹性性能计算

针对三维四向编织复合材料,在改进的矩形截面单胞模型的基础上,考虑了相邻纤维束之间的界面粘结效应,推导了单胞的几何特性与编织工艺参数之间的数学关系,并且采用ANSYS软件建立了实体有限元模型,得到了等效弹性性能参数;之后,分析了各工艺参数对弹性模量的影响规律.通过有限元计算的材料弹性性能常数与试验数据符合较好,较为真实地模拟了该材料的细观结构,对三维编织复合材料的设计和工艺具有一定的参考价值.      

基于PERT网络的航空弹药保障人员优化配置

针对航空弹药保障效率和可靠性要求高的问题,在分析保障流程的计划评审技术（PERT,Program Evaluation and Review Technique）网络图中各工序对任务完工影响程度的基础上,提取了工序关键度指标和重要度指标以及各方案下的按期完工概率,建立了保障人员配置方案评价指标体系,表示为评价函数形式.以基于蒙特卡洛方法的PERT网络仿真为核心,选择在遗传算法进化寻优框架下构建优化模型,该方法不仅得到了最优的保障人员配置方案,而且评估了需要注重的关键工序.算例实验证实了其有效性与实用性.      

钛合金TB6铣削加工硬化实验

研究了使用涂层硬质合金刀具对钛合金TB6进行端铣加工时,铣削参数以及刀具后刀面磨损量对加工硬化（表面硬化率、硬化层深度以及硬化层硬度分布）的影响,以弄清TB6铣削硬化现象及机理.结果表明,在实验参数范围内,刀具无磨损的情况下,硬化率基本保持在107%~112%范围内,硬化层深度范围为18~36 μm;铣削速度增加时,加工硬化程度会有较为明显的降低现象,而进给量与切深对加工硬化的影响并不明显;刀具磨损对加工硬化的影响较为显著,后刀面磨损量低于0.2 mm时,硬化层深度随着磨损增加从30 μm增加至55 μm,而后刀面磨损量为0.35 mm时,硬化层深度达到了130 μm.刀具磨损后在加工表面下较浅位置出现软化区域,而且随着磨损量的增加,软化越来越明显.      

飞行器新型碳基复合材料表面高温测量方法

本文针对飞行器新型碳基复合材料表面的高温测量问题,介绍了测量方法、传感器的安装方式、高温胶黏剂技术与工艺,传感器与热防护技术以及试验测试,并归纳了该方法的技术特点。     

电磁监测试验卫星矢量磁场探测方法

电磁监测试验卫星是中国第一颗近地轨道电磁场科学探测试验卫星, 探测空间背景磁场是其重要任务之一. 空间背景磁场探测需要在卫星平台上对空间矢量磁场进行长期稳定准确探测, 电磁监测试验卫星采用磁通门磁强计和基于CPT效应的绝对磁场校准装置(Coupled Dark State Magnetometer, CDSM)分别探测空间相对矢量磁场以及绝对标量磁场, 通过数据处理, 使最终的矢量磁场探测数据具有准确性. 这种数据处理方法在理想模型下拥有解析解, 实施过程中载荷的噪声、 准确度及稳定性影响模型的准确性, 会产生数据校准误差. 通过对在轨磁场探测的模拟确定了这种数据处理方法的性能, 验证了在载荷设计性能的基础上电磁监测试验卫星的磁场探测可以实现1 nT的准确度.      

A new global version of M(3000)F2 prediction model based on artificial neural networks

A new version of global empirical model for the ionospheric propagation factor, M(3000)F2 prediction is presented. Artificial neural network (ANN) technique was employed by considering the relevant geophysical input parameters which are known to influence the M(3000)F2 parameter. This new version is an update to the previous neural network based M(3000)F2 global model developed by Oyeyemi et al. (2007), and aims to address the inadequacy of the International Reference Ionosphere (IRI) M(3000)F2 model (the International Radio Consultative Committee (CCIR) M(3000)F2 model). The M(3000)F2 has been found to be relatively inaccurate in representing the diurnal structure of the low latitude region and the equatorial ionosphere. In particular, the existing hmF2 IRI model is unable to reproduce the sharp post-sunset drop in M(3000)F2 values, which correspond to a sharp post-sunset peak in the peak height of the F2 layer, hmF2. Data from 80 ionospheric stations globally, including a good number of stations in the low latitude region were considered for this work. M(3000)F2 hourly values from 1987 to 2008, spanning all periods of low and high solar activity were used for model development and verification process. The ability of the new model to predict the M(3000)F2 parameter especially in the low latitude and equatorial regions, which is known to be problematic for the existing IRI model is demonstrated.