载人小行星探测目标选择与轨道优化设计

针对2020-2040年载人小行星探测任务,研究了探测目标选择与轨道优化设计问题。首先,针对已编目的近地小行星,综合考虑绝对星等、燃料消耗等多方面因素与约束,给出了适合载人探测任务的候选小行星序列;然后,构建了载人小行星探测任务轨道的设计模型,采用参数优化算法对探测轨道进行了设计;进一步,为了获得最优探测轨道,利用主矢量原理对探测轨道进行了优化。该研究可为载人小行星探测任务设计提供有价值的参考。     

潜在威胁小行星碰撞防御的计算与分析

研究了采用碰撞的方式进行小行星防御的动力学问题。采用多面体模型来建立小行星的外形模型,以碎石堆模型来建立小行星的结构模型,计算了小行星受到与其密度和材质相同的球体高速碰撞过程和碰撞后的碎石分布。计算过程在考虑了小行星与碰撞球体的接触形变以及小行星内部组成碎石堆的接触形变条件下,计算了碎石堆内部的相互引力、法向接触力、切向静摩擦力、切向动摩擦力和滚动摩擦力矩。以小行星101955 Bennu(中文名贝努)为对象计算了潜在威胁小行星的碰撞防御过程的动力学行为。结果显示:采用高速碰撞的方法进行小行星防御可以有效地将小行星撞成大量碎小的石块,且该方法具有核爆的方法不可比拟的优势,即对空间环境无污染。     

地月转移自由返回轨道偏差传播分析

地月转移自由返回轨道的稳定性分析对载人登月任务轨道设计及中途修正策略规划有着重要意义。本文在地月会合坐标系下,推导了地月转移自由返回轨道的偏差传递方程,并基于标称轨道数据和解析方法,得到了轨道偏差随时间的扩散规律。研究结果表明:轨道偏差会随着时间推移逐渐增大,特别是在绕月飞行后,偏差量迅速增加,偏差累积将使飞行器无法返回地球。因此,工程实际中不存在严格意义上的自由返回轨道,飞行器在地月飞行过程中必须要进行中途修正。     

基于高斯伪谱法的火星表面上升燃耗最优轨迹设计

火星上升器的设计与其轨迹设计紧密相关,而现有方法大都将MAV(Mars Ascent Vehicle)的分级优化和轨迹优化解耦计算,其计算效率低且鲁棒性较差。提出了一种基于高斯伪谱法的两级MAV分级与轨迹耦合多阶段优化算法,它以MAV的发射总质量最小为目标函数,并考虑了MAV设计约束、MAV的质量模型约束、轨迹的路径约束和控制约束等限制条件。利用该方法可以同时求得发射总质量最小的两级MAV分级参数和一条燃耗最优的上升轨迹,解决了由于不合理的两级MAV分级设计导致的轨迹优化算法无法收敛的问题。数值仿真结果表明该方法具有较快的收敛速度,且对初值选取的敏感度较小、具有较强的鲁棒性。     

月球背面探测任务多目标协同控制模式设计

月球背面探测需要中继卫星提供中继通信支持,实现地面测控网对月面探测器的控制。为解决月球背面探测任务过程中和环月探测卫星等多个航天器目标的相互控制及其与地面测控网之间的复杂协同控制问题,提出了协同控制关联目标描述方法,明确了控制目标和上行路由的概念和确定原则、上行路由测控网资源分配原则,设计了基于时间窗口的中继测控资源分配方法、多目标协同控制的标称计划模式、遥操作规划模式和上行控制模式。经过"嫦娥4号"天地大回路无线联试和"鹊桥"中继卫星在轨飞行证明,设计是合理可行的。     

机械回路系统动力学分析的奇异值分解(SVD)缩聚法

本文在约束动力学系统的动力学分析中提出了奇异值分解(SVD)缩聚法,求解相应的微分代数方程组,推出了三套缩聚公式及相应的算法。SVD缩聚法计算简单,便于计算机执行,并克服了由于约束不连续而导致的数值积分的困难。     

正态分布与对数正态分布的单样预测与保证期

本文对正态分布与对数正态分布的单样预测与保证期问题进行了讨论，给出了单样预测的无偏预测子与近似预测限，以及近似的保证期。     

航天电子对抗设备的可靠性验证研究

航天电子对抗设备的可靠性验证属国内外可靠性工程界的一个难题——极小子样长寿命或高可靠电子系统的可靠性验证问题。为解决这一难题，本文提出了一种简便实用的工程方法。该方法先采用元器件应力分析法从工程上计算出系统在一定应力条件下的失效率，参考能反映该产品可靠性的历史数据，初步评估出其任务可靠性和基本可靠性。然后，根据初步评估过程中得到的整机在正常应力与设定加速应力条件下的失效率，求出整机加速验证试验的加速因子和总试验时间，据此来设计并完成加速试验。最后；根据加速试验得到的数据，结合初步评估结果，综合评定系统的实际可靠性水平，文末给出了该方法的应用范围及一个在航天工程中的应用实例。     

月球返回舱跳跃再入弹道特性分析与优化设计

对月球返回舱跳跃再入大气层的初始再入段弹道特性与过载约束下轨迹优化问题进行了分析。首先介绍了跳跃再入的基本概念与优点,对不同再入角、不同升阻比情况下初始再入段的弹道特性进行了分析。然后采用庞特里亚金极大值原理以总吸热量最小为优化目标,对过载约束下再入轨道的初始再入段进行了优化设计,给出了升力系数的最优表达式。仿真研究表明,该方法能有效地降低飞行过程中的过载。     

Improvement of the GRACE star camera data based on the revision of the combination method

The new release of the sensor and instrument data (Level-1B release 02) of the Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) had a substantial impact on the improvement of the overall accuracy of the gravity field models. This has implied that improvements on the sensor data level can still significantly contribute to arriving closer to the GRACE baseline accuracy. The recent analysis of the GRACE star camera data (SCA1B RL02) revealed their unexpectedly higher noise. As the star camera (SCA) data are essential for the processing of the K-band ranging data and the accelerometer data, thorough investigation of the data set was needed. We fully reexamined the SCA data processing from Level-1A to Level-1B with focus on the combination method of the data delivered by the two SCA heads. In the first step, we produced and compared our own combined attitude solution by applying two different combination methods on the SCA Level-1A data. The first method introduces the information about the anisotropic accuracy of the star camera measurement in terms of a weighing matrix. This method was applied in the official processing as well. The alternative method merges only the well determined SCA boresight directions. This method was implemented on the GRACE SCA data for the first time. Both methods were expected to provide optimal solution characteristic by the full accuracy about all three axes, which was confirmed. In the second step, we analyzed the differences between the official SCA1B RL02 data generated by the Jet Propulsion Laboratory (JPL) and our solution. SCA1B RL02 contains systematically higher noise of about a factor 3–4. The data analysis revealed that the reason is the incorrect implementation of algorithms in the JPL processing routines. After correct implementation of the combination method, significant improvement within the whole spectrum was achieved. Based on these results, the official reprocessing of the SCA data is suggested, as the SCA attitude data are one of the key observations needed for the gravity field recovery.