基于PEM的辅助动力装置系统辨识与仿真

辅助动力装置（APU）是一个复杂的非线性系统,为了研究APU的工作特性,必须对其进行数学建模。本文依据某型APU地面试车数据,采用基于预测误差法（PEM）的输出误差模型进行系统辨识,建立了APU某一稳态点的＂小偏差＂数学模型,以满足后续控制规律的设计和研究。MATLAB仿真结果表明,此方法对APU模型辨识可行。验模表明,所建模型精度很高,且能实时准确反映APU性能,因而可在该状态下基于此模型进行控制器设计。     

试验数据中不确定参数的修正方法研究

采用Kriging方法和CFD技术对风洞试验中的不确定参数——马赫数和迎角进行修正研究。以RAE2822翼型的试验数据作为研究对象,在不确定参数的变化区域内,分别建立以升阻力和压力分布为目标的函数,并采用Kriging方法对函数值进行插值,得到CFD结果和试验值的吻合较好的不确定参数值,以达到对试验参数修正的目的。计算结果说明方法对数值模拟结果精度的提高有一定的研究和应用价值。     

基于双幂次趋近律的变结构末制导律设计

针对拦截机动目标问题,提出了一种新的具有强鲁棒性的非线性变结构末制导律。基于弹目相对运动学的非线性关系,将目标机动作为系统扰动,建立了弹目相对运动的数学模型。并基于零化弹目视线角速率的思想,利用一种新的双幂次趋近律设计方法,得到了非线性变结构末制导律。该方法利用Lyapunov稳定理论,严格证明了制导系统的全局渐近稳定性。数字仿真结果表明,所设计的制导律与比例导引律相比,对高速大机动目标具有很强的鲁棒性和适应性,并能获得良好的制导精度。     

发动机喷流对飞行器底部流动影响数值模拟

针对发动机燃气喷流对底部流动的影响开展研究。建立冷喷与热喷计算方法,与经典的高压空气尾喷管喷流试验数据进行了对比,验证了本文建立的三维喷流方法的可靠性。对本文选用的飞行器外形采用冷喷与热喷方法开展了对比计算并与飞行试验值进行比较,分析了两种方法结果的差异。采用热喷方法对来流马赫数 2.5 ,不同飞行高度及喷管进口总压开展计算,研究飞行高度及喷管进口总压对发动机喷流及底部流场的影响。结果表明,保持飞行高度、来流马赫数不变,喷管进口总压增加,底部压力系数逐渐提高。燃气质量浓度最大值位于底部空腔的壁面处,且保持一个恒定值。保持喷管进口总压、来流马赫数不变,飞行高度增加,喷流高速区向后移动且中心区最大马赫数增加。在一定飞行高度下,底部压力系数由负转正,即飞行器底部会出现正推力,这对飞行器的射程会产生重要影响,需要提前评估。     

考虑根铰间隙的空间框架展开机构动力学分析

利用Kane法多体动力学基本理论并考虑根铰间隙影响因素,建立适用于空间柔性太阳电池阵的多框架展开机构多体系统动力学模型,对框架展开机构的展开方式和展开过程进行仿真分析,获得了机构组成部件在展开过程中的几何位置、速度、加速度等动力学特性,分析了框架展开机构各个关节点运动特性、铰链间隙与外部驱动力的相互作用规律。结果表明：合理控制框架展开机构各运动部件的驱动力矩是保证框架按照确定规律展开的必要条件;根铰间隙对太阳电池阵框架展开机构角加速度影响较为明显,进而影响到展开框架展开过程的稳定性,对转角和角速度几乎没有影响;在进行空间太阳电池阵框架展开机构设计时应严格控制铰链轴间隙,并通过动力学仿真校核间隙对太阳电池阵展开过程的影响;研究结果为空间柔性太阳电池阵多模块框架展开机构设计提供指导。     

楔型螺纹螺母可靠性初步评估方法研究

楔型螺纹螺母产品是可应用于航天型号产品越发复杂苛刻环境的紧固件。针对楔型螺纹螺母产品可能存在的失效模式,建立了可靠性评估流程和可靠性理论模型,开展失效模式分析并结合其性能指标,开展楔型螺纹螺母产品的可靠性的评估与分析。研究结果表明,本文提出的楔型螺纹螺母产品的可靠性评估方法和可靠性理论模型能够较好地评估楔型螺纹螺母产品的可靠性。     

考虑颗粒形状的复合固体推进剂细观损伤分析

HTPB复合固体推进剂作为一种多颗粒填充的含能材料,其损伤过程复杂。为更直观地分析其受损过程,从细观角度出发,通过分子动力学方法建立圆形颗粒填充模型与多边形颗粒填充模型。在颗粒/基体界面嵌入了零厚度的内聚力单元,分别采用双线性内聚力模型与指数型内聚力模型的分离位移关系对其进行数值仿真,并通过了Hooke-Jeeves反演方法得到了内聚力模型参数。通过对5组加载速率下不同模型的试验结果与仿真结果对比,发现多边形颗粒模型更符合推进剂的细观结构;指数型内聚力模型更适合粘弹性材料的损伤;载荷速率的提高,使得材料的模量下降率升高。     

基于资源扩展活动图的并发测试用例生成方法

对UML(统一建模语言)活动图进行共享资源的属性扩展,利用扩展的活动图对并发系统间任务的同步及数据的竞争关系建模,充分考虑并发软件运行原理、故障模式及测试效率,提出并发系统的测试覆盖原则及基于扩展活动图的并发测试用例生成方法。进一步通过举例验证该方法能够正确的生成并发测试用例同时又可防止用例数量爆炸,提高了并发软件测试的可靠性及效率。     

基于深度学习的组合体航天器模型预测控制

利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明：该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。     

直线模拟加载系统的研究进展与发展趋势

直线模拟加载系统是一种用于在实验室条件下模拟承载对象工作时所受直线负载力的半实物仿真系统,可用于模拟各类飞行器关键部件在工作过程中所受的气体阻力载荷。针对目前常用的机械式、电液式和电动式直线模拟加载系统,分析其基本加载原理和研究进展,结合自行研制的电动式直线模拟加载系统进行了深入探讨。针对多余力抑制方法的关键问题,详细论述了直线负载模拟器的结构补偿方法和控制策略。最后,展望了直线模拟加载系统的发展趋势,归纳了电动式直线模拟加载系统的高精度、大载荷发展方向。