某机第4级压气机转子叶片榫头折断故障分析

阐明了某机第4级压气机转子叶片在榫头部位断裂的故障特点。故障分析表明：经长期使用的叶片在修理厂大修时，为满足叶片摆动量要求在榫头底面涂尼龙胶，会使叶片自振频率有较大幅度下降；为排除3级叶片折断故障而提高的慢车转速又缩小了4级叶片的共振裕度，结果造成少数4级叶片落入慢车共振。共振发生时，不规则的尼龙胶和装配过程不规范引起的非正常接触容易导致微动磨损的加剧，从而大大降低了疲劳寿命，这是引起榫头断裂故障的主要原因。     

重型货物空投系统过程仿真及特性分析

建立了货物空投系统仿真计算模型,包括货台在舱内和舱外全过程的运动特性、降落伞拉直和充气过程的轨迹特性计算等,提出了伞群模拟和多吊带系统分析的新方法。结合目前已有的降落伞性能计算模型和物伞系统运动模型,对重型货物空投全过程进行了完整计算,开发了空投过程三维动画仿真软件,通过与试验数据的对比,表明本模型能很好地满足应用的需要。分析了空投速度、伞包安装位置和牵引比等因素对空投过程的影响,指出了实际系统的改进方向。     

基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法,敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先,介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次,针对传统算法的不足,提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法,该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题,提高了估计精度。最后,给出了该算法具体实施方式,说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真,算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真,星敏感器轨道周期低频误差可被消除。     

空间翻滚非合作目标消旋技术发展综述

大量残存太空的空间垃圾对在轨运行航天器的安全构成严重威胁,对其进行主动移除已迫在眉睫。火箭末级、失效卫星等非合作目标已失去姿态调整能力,且长期在失控状态下运行,受太阳光压、重力梯度等摄动力矩及失效前自身残余角动量等因素的影响往往会出现翻滚运动。对翻滚非合作目标直接捕获存在碰撞风险,为降低风险系数采取消旋后再捕获是较为合适的方式。在对火箭末级、失效卫星等典型非合作目标运动形式及消旋过程进行分析的基础上,综述了目前国内外所提出的接触式及非接触式消旋方法,并对非合作目标翻滚运动测量及动力学参数辨识和消旋控制这两项消旋共性关键技术进行了归纳总结。本综述将为中国空间碎片主动清除技术的发展提供有益参考。     

带空间协同的多导弹时间协同制导律

针对多导弹在平面内从期望的弹目视线（LOS）相对方向同时击中固定目标问题,提出了一种带空间协同的多导弹时间协同制导律。基于平面内的导弹-目标相对运动方程,建立了带空间协同的多导弹时间协同制导模型;基于多智能体协同控制理论,在视线方向设计了分布式时间协同制导律,可保证所有导弹的打击时刻在有限时间内达到一致,在视线法向方向设计了分布式空间协同制导律,可保证所有导弹的相对视线角在有限时间内收敛到期望值;最后,通过仿真验证了所设计的协同制导律可使多导弹从期望的弹目视线相对方向同时击中目标。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

剪切气流驱动液滴运动的受力分析

实验研究了剪切流驱动的液滴在固体表面上起始运动的受力机理。工作中使用一系列液体和固体表面来获得不同的液滴接触角,并在小型风洞中进行实验。实验中对液滴的启动气流速度进行了测量,并综合各种起始时刻的参数信息,建立了一个关于液滴接触线表面张力和剪切气流拖拽力平衡的数学模型,揭示了液滴脱落时刻的受力情况。所建立的模型更适合液滴1变形情况,但对于其它类似情况的剪切气流驱动液滴运动也能够进行合理的描述。     

头盔伺服系统的主动柔顺控制

 对头盔伺服系统(HMDPM)主动柔顺控制策略的主要内容——轨迹规划和控制方法进行了研究。首先,采用基于力反馈和滑动杆动力学模型的头部运动预测法进行轨迹规划,该方法利用并联机构(PM)分支杆长与运动平台位姿间的映射关系,通过力反馈信息和6-3UPS并联机构滑动杆动力学模型对头部运动进行预测,为头盔伺服系统的位置控制提供期望轨迹;然后,基于头盔伺服系统的动力学模型对系统的惯性项和非线性项进行了计算,设计了惯性项和非线性项补偿控制器,在进行头部运动跟踪的同时,实现了头盔显示器与头部间接触力的控制;最后,采用SimMechanics模块建立了HMDPM—人交互模型,并进行了相关验证实验。仿真结果表明,基于力反馈和滑动副滑动杆动力学模型的头部运动预测法能实时地、较为准确地预测出头部运动位置;基于动力学模型的惯性和非线性项补偿控制器不仅可以较为准确地跟踪头部运动,而且还能有效地减小头盔显示器与头部间的接触力,降低执行机构的刚度、减少系统摩擦力等非线性因素对使用者的干扰。     

考虑输入饱和的航天器相对运动鲁棒自适应控制

 研究了在输入饱和约束条件下的航天器相对运动的姿态和轨道一体化控制问题。首先,基于单位对偶四元数给出了航天器6自由度相对运动的数学模型,利用误差对偶四元数来描述航天器的相对姿态和相对位置。接着,针对输入饱和问题,提出了一种对航天器模型参数不确定性和外部有界干扰具有较强鲁棒性的自适应控制器,并通过李雅普诺夫方法从理论上严格证明了整个闭环系统的全局渐近稳定性。最后,通过数值仿真来验证设计方法的有效性和可行性,并且与其他方法进行了比较,结果表明设计的方法能够抑制输入饱和的问题,在性能上具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。     

高速运动舵机的气动伺服加载特性研究

高速运动舵机是一种高能量密度的作动器,具有瞬时、高速及高加速的特征.由于高速运动舵机应用的特殊性,必须对其进行严格的产品性能测试,尤其是其带载工况下的工作可靠性,需要通过模拟负载工况来进行测试.由于高速运动舵机的固有特征,传统电液和电动伺服加载方式将产生难以克服的多余力,基于此,提出一种气动伺服加载方案.首先,对气动加载进行了建模与仿真,验证了气动伺服加载的合理性,优化了系统参数;然后,构建了气动伺服加载实验台,进行了对高速运动舵机在不同工况下的载荷谱加载实验.经过实验验证表明,该气动伺服加载系统能够实现对高速运动舵机进行变梯度动态载荷的加载,并具有较高的精度和可重复性,对高速运动舵机的测试具有重要的意义.