超弹性N形杆纯弯曲力矩理论建模和试验验证

为了使N形杆在空间结构中顺利展开,对其缠绕过程中的力学特性进行了分析.基于协变基向量法建立了纯弯曲条件下各向同性单片带簧在缠绕时应变能理论模型,并采用最小势能原理推导了弯矩的理论模型,然后通过拟合曲率推导了N形杆缠绕时的理论模型.研制了4根N形杆样件,并搭建了试验平台,使用数显式推拉力计分别对杆件在缠绕过程的拉力进行了...     

航天测控装备跟踪质量考核标准分析

针对航天测控装备在役考核标准缺乏的问题,分析了航天测控（Space tracking telemetry and control,TTC）标准的现状,梳理了可用于在役考核的现有航天装备相关标准。提出了航天测控装备考核跟踪质量稳定性的参考标准,分析了标准对在役考核要求的适用性,并对跟踪质量稳定性考核科目进行了修正扩展。实际工程算例表明考核效果合理有效,跟踪质量稳定性考核标准可为在役考核标准制定提供借鉴参考。     

轴向间距对压气机稳定性的影响

对低速轴流压气机五个轴向间距下的压气机特性进行了试验.通过试验分析了轴向间距对压气机失速点流量,以及对压气机工作于多团旋转失速流量范围的影响,论证了静子在轴流压气机中具有抑制扰动波发展以及增强气动稳定性的作用.实验结果表明,随着转静子之间轴向间距的减小,静子的增稳作用增强,压气机的失速流量减小.     

基于行动理论的智能体模型

结合BDI模型和情境演算的优点构造了一个agent模型。在agent模型中,agent的心智状态由状态信念集、效应规则集、可行规则集、策略规则集和意向集组成。如果agent的心智状态是信息完全的且在流中添加情境变元,则它将成为Reiter提出的基于情境演算的行动理论,所以此agent模型既能表示agent的心智状态又能进行行动推理和规划,最后,文中提出了具有完全信息的agent实现目标的一种运行方式     

有色噪声补偿下降阶系统状态的最优估计

在大型空间结构的控制系统设计中,降阶系统的状态估计是非常重要的环节,它直接关系到控制器的性能。针对B.Friedland的工作,本文提出了有色噪声补偿模型,在恒等变换下显式地消去了有色噪声项,利用正交投影定理仅对感兴趣的状态分量导出了无偏、最小方差估计。这组递推估计式与采用增广状态方法相比,不仅在处理容量、计算效率上有很大改进,而且是标准Kalman滤波方程的推广。注意到原系统与降阶系统之间的内在联系,本文采用随机系统分析方法,给出了在高斯、马尔可夫假设下,有色噪声模型特征参数的在线识别技术。数字仿真表明,对偏差补偿起主要作用的是有色噪声补偿模型中的驱动白噪声项,这是对B.Friedland工作的发展。     

长空无人机起飞车航向稳定系统

本文详细讨论了长空无人机起飞车航向稳定系统。内容包括系统的基本构成;系统的工作原理,点刹形成的原因;系统抗干扰能力及稳定精度的仿真试验;系统中典型电路工作原理的介绍,系统的调试方法及注意事项。最后给出一组有代表性的滑行试验数据。结果说明系统抗干扰能力强、稳定精度达到了设计要求。     

随机载荷下累积损伤可靠性计算

本文对导弹受随机载荷作用时,考虑载荷在空域和时域上的分布状态,分析了强度累积损伤可靠性计算模型,并列举了算例。     

低温推进剂加注液位信号智能处理技术研究

低温加注系统是运载火箭发射场地面支持设备的重要组成部分,包括低温介质的储存、运输、供给、控制以及安全等内容。由于低温推进剂本身存在低温沸腾、易挥发的特性,其加注过程十分复杂,为满足新一代运载火箭推进剂精准的加注要求,需要实时准确监测加注过程中贮箱内的液位高度。本文针对火箭地面加注过程的液位信号数据,对其三角波电压和线性波电压的特征进行分析、提取,基于BP（Back Propagation,反向传播）神经网络算法完成对不同加注状态的识别检测,并应用于传感器节数判别,优化了液位计算算法,降低了节数人为干预需求,提高了液位测量准确性。经实验测试验证,该方法可有效识别低温加注状态,识别准确率达到90%以上,用于液位信号处理中可显著提升液位高度计算的准确性。     

空间站梦天载荷舱结构设计与验证

针对天宫空间站梦天载荷舱提出了采用一种含大开口的半硬壳铆接结构,实现了结构承载、载荷进出舱及载荷试验平台一体化设计。采用数值仿真的方法,考虑主动段飞行及地面整器起吊载荷等因素的影响,进行了结构强度迭代分析,识别结构的潜在薄弱环节,并开展针对性的局部结构验证试验。最后,设计并建立大开口结构的全工况静力试验平台,开展载荷舱整舱静力试验。数值计算与试验所得结果吻合较好,验证了载荷舱大开口结构设计的正确性。载荷舱结构的设计方法及验证思路可为其他飞行器结构提供参考。     

应用过程神经网络的航天器瞬态温度预测方法

航天器在轨温度受空间热环境影响变化较大,同时研制阶段的热分析与热试验往往也耗时较长,因此通过准确有效的预测方法为其提供在轨温度预警信息、提高热仿真与热试验效率至关重要。文章提出航天器瞬态温度预测方法,依据航天器在轨温度实测数据,采用相空间重构理论构建样本集完成训练,应用过程神经网络建立瞬态温度预测模型,并对温度进行外推预测。经验证,根据温度预测方法建立的温度预测模型绝对误差最大值为0.746 K,可在满足工程精度的情况下实现对航天器瞬态温度的快速预测。