飞秒激光系统图像调焦装置以及方法

飞秒激光直写技术在复杂三维微结构加工领域具有显著优势,而调焦是否精准直接影响了所加工结构的完整度.提出了在光路中临时置入调焦光源和物的图像调焦技术,通过调节物的位置使其成像面与激光聚焦面一致,从而通过清晰可分辨的成像状态间接反映激光聚焦状态.利用Zemax软件模拟分析了原飞秒激光光路与加入调焦光源和物的调焦光路,二者可实现相同加工物镜后工作距离与良好成像质量,证明了该方法的可行性.通过分析得到该过程的成像误差主要由成像镜头焦深(3.9 μm)引起,我们获得的理想调焦精度可达到1/2焦深以内.设计了单层高度为5 μm的二层圆柱结构,通过多次实验验证了所加工元件高度误差在1.5 μm范围以内,与理论分析一致,满足飞秒激光系统的调焦要求.     

含多部位损伤搭接结构应力强度因子三维有限元分析

应力强度因子(Stress intensity factor,SIF)分析是含多部位损伤(Multiple site damage,MSD)结构剩余强度和裂纹扩展寿命预测的基础和关键。考虑接触与摩擦,建立了含MSD搭接结构的三维有限元模型,研究了不同裂纹长度、铆钉类型以及损伤模式下裂纹尖端SIF分布情况和变化规律。结果表明,搭接件孔边裂纹Ⅰ型SIF起主导作用,Ⅱ型和Ⅲ型SIF可忽略不计。由于次弯曲、铆钉变形和板厚度等因素,SIF在外表面最小,接触面一侧较大,最大值多位于蒙皮内部。MSD会使裂纹间的干涉作用增强,SIF增大,且裂纹间距离越近干涉作用越强。裂纹长度相同时,埋头铆钉的孔边裂纹SIF积分均值大于平头铆钉,且接触面的SIF埋头铆钉大于平头铆钉,外表面则相反。     

冲压空气涡轮释放过程运动学分析

冲压空气涡轮作为飞机上的应急能源,能在出现紧急情况时提供电能,保证飞机上电传操控和电子设备的正常工作。本文以冲压空气涡轮为研究对象,基于机械运动原理对系统模型进行了简化,基于刚体假设,结合MATLAB软件从理论上研究结构在释放过程中的运动学问题。给出了冲压空气涡轮系统释放过程中各个关节空间位置的理论求解方法,得到了关节在空间中的运动轨迹和对应的速度时间曲线、加速度时间曲线,结果表明:冲压空气涡轮系统的释放过程在1 s以内,释放速度较快,且各关节在释放初始阶段速度、加速度响应较大。本文的工作可为后期不同冲压空气涡轮系统构型的初步设计提供理论依据,指导冲压空气涡轮释放的仿真计算和试验。     

多航天器协同探测效能影响参数不确定性分析

为解决传统基于蒙特卡洛仿真的探测效能不确定性分析评价方法中时间效率低,参数关系映射单一的问题,提出一种基于神经网络的不确定性分析方法,利用人工神经网络在拟合回归分析上的非线性特性,设计了能够替代复杂系统的神经网络结构,能够通过少量仿真计算结果作为训练样本实现模型的收敛并能有效反映被替代系统的原有特性。选择以一个多航天器的天文观测任务作为典型用例,建立了仿真分析模型,并与蒙特卡洛仿真方法结果进行了对比,验证了此方法的准确性和计算效率。     

100 kWe级空间快堆核电源系统仿真平台开发与应用

空间核反应堆电源作为一种具有竞争力的空间电源方案,正逐渐受到关注及应用。本文针对一个100 kWe级锂冷快堆耦合布雷顿循环的空间堆核动力系统方案,修改了RELAP5程序中的物性程序、换热模型,程序中的中子动力学模块使用蒙特卡洛方法计算快堆物理参数与堆芯控制调节参数,由此集成并建立一个空间快堆核动力系统综合仿真平台,应用该平台对100 kWe级空间堆核动力系统进行了稳态模拟与事故分析。结果表明:在瞬态发生后系统各参数变化符合预期,验证了各部件及控制系统的功能性及有效性;同时,还初步进行了仿真平台用于100 kWe级空间反应堆核动力系统设备的设计优化的实践,为空间快堆设计与安全分析提供了技术储备。     

惯性推算误差抑制的神经网络自学习模型设计与验证

惯性推算误差抑制是提升复杂场景下组合导航定位性能的关键,现有采用运动约束或系统误差高阶建模的方法从运动学模型及传感器误差模型出发,通过经验确定参数及模型的最优解。深度学习隐式模型能够挖掘数据之间的隐含关系,进行自主化参数寻优,并在提升惯导误差建模精度方面具有一定优势。总结了现有主流网络模型设计的优缺点,通过对比不同的输入输出方案进行优选,最终利用卷积神经网络构建了一套惯性误差抑制的轻量化神经网络自学习模型,并利用实测车载数据验证了该模型的有效性。实验结果表明,在GNSS信号失锁300 s的路段I和失锁285 s的路段II,网络模型速度约束的算法相较于纯惯性推算和传统NHC算法均有一定提升,融合NHC及网络模型速度约束的算法在水平定位精度上分别改善了41.7%~47.4%和26.7%~36.6%,一定程度上抑制了惯性推算误差。     

基于分数阶理论的铁路基础设施形变监测数据分析与挖掘

北斗高精度定位系统因噪声等因素会产生一定范围内的随机误差,这导致传统模型难以直接对监测数据进行精准分析,因此提出基于分数阶理论的北斗监测数据分析方法,从数据整体趋势角度挖掘铁路基础设施形变演化规律。首先,给出分数阶分析方法的理论框架,并对基础理论进行详细介绍;其次,提出利用α稳定分布对原始数据进行概率密度拟合,实现数据的非高斯特性估计;再次,通过长程相关特性和多重分形特性挖掘隐藏在监测数据中的深层次趋势特征,从数据分数阶特性维度分析未来变化趋势;最后,所提分析方法应用于国内某重载铁路的基础设施形变监测,实验结果表明所提出的分析方法能够在噪声干扰下实现北斗监测数据的精准分析,能够对各组监测数据的演化规则和铁路基础设施形变程度进行精准判别。     

空中发射技术特点的量化分析

近几年,随着小卫星市场的蓬勃发展,小型卫星发射市场持续升温,以飞马座XL和运载器一号火箭为代表的空射火箭完成多次发射任务,将数十颗卫星送入近地轨道。空射运载火箭具备快速响应、机动灵活、发射成本低、任务适应性强等技术特点。运载火箭从空中发射可以充分利用载机的飞行高度和飞行速度,在相同的系统运载能力下,火箭的起飞质量更小;在相同的火箭起飞质量下,系统运载能力更高;同时,对于规模星座快速部署,空中发射的灵活优势显著。围绕空射火箭的上述技术特点,基于空射火箭模型开展仿真分析研究及不同发射方式的结果对比,结果表明空射方式对提升系统效益效果显著。     

区间数据包络分析模型的求解及其有效性

文中基于每个DMU的区间效率值,给出了区间DEA模型求解的一种方法并研究了它的有效性,同时将这种方法应用于基地伪装方案的选取问题。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。