某卫星挠性附件姿态动力学研究

根据导出的某有大型太阳帆板的挠性卫星数学模型,分析了模型中挠性振动对质心和姿态运动的影响,给出了卫星系统的动力学方程,并对帆板展开、卫星稳态运行的模型作工程化处理。分析和仿真结果表明：该方法能降低模型的复杂度,满足大型卫星的姿态指向精度和稳定度要求。     

舰载机起飞时机辅助决策系统建模

 由于航母扰动会影响舰载机起飞安全,而仅依靠个人经验决策起飞时机存在较大误差,因此提出了舰载机起飞时机辅助决策系统的概念并建立模型。通过分析航母运动对舰载机起飞的影响机理,选择飞机离舰爬升率作为评价起飞安全性的关键参数;结合舰载机起飞作业程序,确立起飞时机决策方法;在此基础上,利用人工神经网络的预测能力并结合有利/不利起飞时机的特征,建立舰载机起飞时机辅助决策系统模型。仿真结果表明,系统模型能够有效地为起飞指挥官提供辅助决策信息,提高舰载机起飞安全性。     

流体力学深度学习建模技术研究进展

深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前,深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用,其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景,结合课题组近期研究结果,探讨了流体力学深度学习建模技术及其最新进展。首先,对深度学习技术所涉及的基本理论做了介绍,阐释流场建模中常用深度学习方法背后的数学原理。其次,分别对流体力学控制方程、流场重构、特征量建模和应用等几个典型的人工智能与流体力学交叉问题应用场景所涉及的深度学习技术研究进展进行了介绍。最后,探讨了流体力学深度学习建模技术所面临的挑战与未来发展趋势。     

基于UG的硬质合金刀具数字化建模

以麻花钻和整体立铣刀两类硬质合金刀具为例,在分析刀具切削刃截面几何结构的基础上,建立其曲线方程,并利用UG数字化建模功能,实现两类刀具的三维模型建模。基于该建模方法,可以快速且准确地建立刀具三维模型,有效缩短了刀具设计和制造周期。同时,为其他材料和结构的刀具设计提供了一定的基础。     

应用灰度特征的行星陨石坑自主检测方法与着陆导航研究

针对陨石坑阴影不明显的行星着陆导航图像,提出了基于图像灰度值特征的陨石坑自主检测方法,通过兴趣区快速确定陨石坑边缘分布,解决了一般陨石坑检测方法对图像太阳高度角的依赖问题。利用检测出的陨石坑视线信息,采用非线性预测滤波方法估计着陆器着陆阶段的位置和姿态;鉴于视觉着陆导航对照了场景状况的高度依赖性,提出了一种利用分形理论和相邻点分级方法的天体随机地景建模方法。最后验证了所提方法的有效性。     

可重复使用运载器再入数学建模

针对可重复使用运载器(RLV)方案论证和初步设计阶段对模型的需求,提出了一种RLV再入概念设计,进行了数学建模研究。RLV采用翼身组合体的气动布局,包括左右升降副翼、方向舵和机体襟翼。对其无动力再入返回姿态控制,建立了反作用控制系统/气动舵复合控制数学模型。再入过程要经历自由分子流区、稀薄大气过渡流区和连续流区,基于气动力的工程计算方法建立了这三个流区的RLV气动模型。控制特性分析与六自由度再入仿真表明,所设计的RLV控制模型具有与航天飞机轨道器一致的再入飞行特性,证明了数学建模的有效性,能够进一步用于RLV姿态控制的研究。     

基于凯恩方程的无人机伞降回收动力学建模与仿真

在无人机的伞降回收过程中,无人机与降落伞一直都处于实时的动平衡状态,两者在伞降回收过程中的耦合关系及其复杂,因此很难建立精准的无人机伞降回收动力学模型。针对该问题,将伞降回收系统划分为降落伞和无人机分别进行处理。针对时变对象降落伞,通过阻力面积随充气时间的变化关系建立其动力学模型。针对无人机,首先,基于多体动力学思路,将其划分为左右机翼和机身的多体系统,通过平板绕流系数优化其伞降过程中的大迎角动力学模型;然后,通过偏速度矩阵将各体的动力学模型引入伞降回收系统质心;最终,基于凯恩方程推导并建立了伞降回收系统六自由度模型,并引入海拔高度和风力对无人机伞降回收的影响。通过数值仿真与实验数据的对比,可以发现两者具有较好的一致性,该动力学模型能够为无人机的伞降回收提供指导。      

基于HLA的航天飞行任务联合仿真系统设计

简要说明了HLA的基本特点,描述了一个已经实现的航天测控仿真系统,并将其结构思想与HLA进行了对照。在此基础上,提出了一个依据HLA标准,对航天员座舱仿真、火箭和飞船仿真、测控网仿真等进行集成的航天飞行任务联合仿真系统框架,分析了各个仿真联邦成员的功能需求和信息接口,并着重介绍了针对任务要求的时间管理、数据通信等关键RTI机制的设计和实现方法,以及参照FEDEP模型和借助商业成品软件工具的系统开发策略。