地月循环轨道动力学建模与计算研究

根据地月循环轨道的概念,按照生成第二类周期轨道的弧段进行分类,并讨论了其共振性与对称性在轨道设计与应用中的作用。然后归纳了三种循环轨道的动力学建模与计算方法及其轨道延拓策略,最后总结了三种方法的利弊和应用轨道类型。对地月系统循环轨道的研究和分析,能够为我国未来载人登月工程提供一种新的思路与理论支持。     

超燃冲压发动机准一维建模研究

在准一维流理论的基础上,考虑了燃料流量、截面变化、壁面摩擦、燃烧效率、化学反应放热等因素,应用影响系数法,构建了包括前体/进气道、隔离段、燃烧室、后体/尾喷管的超燃冲压发动机内流场准一维分析模型,可快速计算发动机参数沿轴向的变化以及出口值,便于发动机性能分析;以一个机体/推进一体化单模块飞行器为研究对象,通过与三维CFD数值模型进行对比。结果表明,准一维计算模型能较好地对超燃冲压发动机进行快速计算与分析,在超燃冲压发动机的初步研究阶段具有重要的应用价值。     

一种针对金星探测器的姿态指向设计

摘要： 金星探测需要超长距离低码率传输,因而金星探测器需要保持其数传天线指向地球.相对于地球轨道飞行器来说,金星探测器距离太阳更近,需要固定散热面来维持探测器内的温度.提供一种基于在金星探测器偏置安装天线的姿态指向设计,能够保证从金星向地球传输数据并且维持散热面远离太阳.而此设计旨在减少数传天线的数量至一根同时将两个固定平面作为散热面.还提供两种详细方案来控制姿态机动来保证在数传天线始终指向地球的同时在特定节点切换散热面.     

基于自适应迭代学习的小行星绕飞容错控制

对于小行星绕飞任务的探测器姿态控制问题,已有方法大都考虑了干扰力矩和参数不确定等因素,而忽视了执行器故障情况。针对执行器故障条件下的小行星探测器姿态控制问题,提出了一种基于自适应迭代学习的容错控制方法。所设计的控制器包括两部分：其一针对执行器故障,设计了自适应迭代学习控制器,采用类滑模的思想和自适应迭代学习算法对控制器参数进行调整,进而补偿执行器故障带来的影响,保证系统在控制输出不足情况下的高精度姿态稳定性;其二针对探测器参量变化、外部环境干扰等不确定情况,设计了基于自适应神经网络的迭代学习控制器,采用径向基函数（RadialBasisFunction,RBF）神经网络对系统非线性部分进行逼近,同时对控制器参数进行自适应迭代学习调整,进而保证系统在不确定情况下的动态性能。数值仿真结果表明该控制器能够有效抑制外部环境干扰和内部参数变化带来的不利影响,在执行器部分失效甚至完全失效故障情况下,仍能保证系统的鲁棒性并实现误差在10^-2数量级内的较高姿态控制精度。     

考虑低能电子影响的二次电子修正模型

随着微放电效应研究的不断深入,低能电子影响在微放电过程中越来越不可忽视。当前常用的微放电模型在处理低能电子问题上具有一定的局限性,为了精确模拟这一过程,在深入研究二次电子和背散射电子发射理论的基础上,分别针对材料表面条件不同引起的二次电子发射系数不确定性、低能电子的背散射系数以及电子入射角等问题进行了分析和讨论,并在此基础上建立了一个二次电子发射模型,最后通过数值计算讨论了模型的正确性和适用范围。这一模型同时考虑材料表面条件参数、低能电子的背散射系数以及入射角等因素影响,能够兼容较低能量电子的二次发射,提升微放电数值模拟的精确度和适用性,为微放电数值模拟的发展起到推进作用。     

航空电子AFDX与AVB传输实时性抗干扰对比

为满足未来航电系统音视频信息传输的需求,考虑车载嵌入式系统的候选实时多媒体网络AVB在航电环境中的应用,并对AVB与AFDX的传输进行了对比研究。首先构建AVB与AFDX标准对比;其次提出基于网络演算的AVB和AFDX端到端延迟计算方法;然后通过定义不同的消息传输场景,采用理论方法分析消息传输实时性的干扰要素;最后利用仿真方法予以验证。在典型1 000条虚拟链路的组网规模下,结果显示:AFDX高优先级流量的端到端延迟优于AVB,对于低优先级流量端到端延迟,则AVB和AFDX各有优劣;但受突发的流量影响,在增加50条各0.22 Mbit/s带宽的低优先级流量干扰情况下,高优先级流量平均端到端延迟的变化率在AVB中为0.25%,在AFDX中为0.38%;在增加50条各0.22 Mbit/s带宽的高优先级流量干扰情况下,低优先级流量平均端到端延迟的变化率在AVB中为5.17%,在AFDX中为10.25%。结果表明:时间敏感消息在AVB网络中传输实时性的抗干扰能力优于AFDX。     

浅析网络线缆分析仪插入损耗的校准

针对网络线缆分析仪插入损耗的校准,本文采用插入法和替代法分别进行了校准实验,并通过数据分析比较两种方法对测试结果的影响,得出了选用替代法校准更为适宜的结论。对替代法测试数据进行不确定度评定分析,证明了本文选用替代法能达到校准网络线缆分析仪插入损耗的要求。     

舰船等速下舰载机捷联惯导粗对准方法研究

舰船等速航行时,由于风浪的影响使得舰船产生大幅摇摆,致使舰载机上的惯导系统测量到的地球自转角速度和重力加速度信息受到严重干扰,无法采用传统的静基座或微幅晃动基座的粗对准方法进行粗对准。针对这一问题,提出了舰船等速航行条件下基于重力加速度信息的粗对准方法,即以惯性坐标系中的地球重力加速度作为参考矢量,利用陀螺和加速度计的输出,计算出初始姿态矩阵的粗略估计值。在典型海况条件下,蒙特卡洛50个样本的仿真结果表明,东向、北向和天向姿态误差角的均值分别为-5.102′、8.915′、-0.174°,一倍标准差分别为:0.0174′、0.084′、1.472°,在此基础上完全可以实现该状态下舰载机惯导系统的精对准。     

神经网络在高空长航时无人机翼型多点优化中的应用

NSGAII算法在翼型多点设计中有着广泛的应用价值,然而其巨大的计算资源和计算成本限制了它的使用。为了解决这个问题,本文引入具有较强非线性映射能力的神经网络代理模型,采用实验设计结合BP法训练神经网络响应面来代替N-S方程求解翼型的性能。在实验点的数值模拟中,为了进一步节省计算资源,提高计算效率,采用网格的变形代替网格的重新划分,使得计算网格的更新速度提高了约50%。在翼型的参数化过程中,采用改进的PARSEC方法,用较少的参数实现了翼型的精确控制。为了增强神经网络的泛化能力,采用12-7-4-3-1的隐层结构。对NLF1015翼型的多点优化算例表明,此方法不仅显著降低了整个优化过程的计算量,而且对翼型的气动性能预测也具有较高的可信度,在高空长航时无人机的翼型设计中具有一定的潜力。