压力对天然气为前驱体制备C/C复合材料的影响

研究了以天然气为前驱体制备C/C复合材料时,前驱体压力对致密化速率及热解炭显微结构的影响.通过偏光显微镜测量单根炭纤维上所沉积的热解炭厚度,并观测不同区域的热解炭显微结构.实验结果表明,在沉积温度为1 100 ℃时,当前驱体压力从1 kPa提高到10 kPa时,C/C复合材料的密度从1.10 g/cm3增加到1.52 g/cm3,密度梯度减小,同时热解炭的结构出现SL到RL的转变.     

火星探测器使命轨道捕获策略研究

分析了火星探测器使命轨道捕获策略研究需求,给出了三种可用的典型捕获策略,建立了速度纵向平面内的飞行动力学方程,对三种典型策略进行了飞行动力学仿真,给出了各策略完成捕获所需速度增量、任务耗时及过。通过对仿真结果的分析比较,得出研究结论为：直接制动捕获任务耗时及过载较小,但速度增量需求较大;多次穿越后捕获任务耗时较长,但速度增量需求和过载较小;一次穿越后捕获速度增量需求较小且任务耗时较短,但过载较大。     

高速数字图像数据传输的研究及实现

随着CCD相机几何分辨率和辐射分辨率的提高,其数据传输速率越来越高,传输通道也越来越多,因此对相机与采集卡之间（或者数传设备）的接口性能提出了更高的要求。文章基于并／串（串／并）转换功能的芯片．研究探讨了一种高速数字图像传输方法,可提高数据传输率,减少电缆数量,提高可靠性,为实现航天相机的轻型化、小型化作出一定的贡献。     

航天器环境干扰力矩的闭环辨识与补偿

研究引入干扰力矩辨识的方法提高三轴稳定航天器在稳态运行期间的高精度指向控制问题.基于航天器的稳态输出数据和系统传递函数,对环境干扰力矩的完整模型进行闭环辨识.其中采用改进的特征系统实现相关算法和多元线性回归法辨识环境干扰力矩的模型参数,最后使用前馈控制对所辨识的环境干扰力矩实现在线补偿.分析和仿真结果表明,该方案能有效地克服不确定的环境干扰力矩对姿态稳定度的影响,提高在轨运行航天器的姿态稳定精度.     

脉冲等离子体推力器羽流预测计算研究

为了能够将脉冲等离子体推力器成功地运用于空间,需对其羽流进行研究。将一维 MHD双温放电模型的计算结果作为入口条件,运用DSMC（Direct Simulation Monte\|Carlo ）／PIC（Particle in Cell）流体混合算法一体化模拟实验室PPT羽流。验证计算显示该模 型具有一体化模拟脉冲等离子体推力器羽流的能力。对不同初始放电能量下的羽流场进行模 拟,给出了离子、中性粒子、电子温度、轴线上质量流率和出口平面返流质量流率的变化情 况。计算结果显示高放电能量下返流量更大,同时中性粒子在返流中所占比例也越大。
     

在轨服务航天器导航系统仿真研究

在轨服务航天器（On\|orbit Servicing Spacecraft—OSS）具有重要的军事和民用价值。 分析了OSS的导航任务,给出了导航系统总体方案并设计了导航工作模式。构建了OSS导航仿 真系统的总体框架,分析了OSS导航仿真系统组成及仿真支撑环境,基于MATLAB／RTW仿真平 台开发了OSS导航数字仿真软件。对数据时间同步技术、导航模式切换技术、推力分配算法 等关键技术进行了分析。
     

C/C复合材料表面烧蚀细观形貌损伤分析

基于C/C复合材料烧蚀表面细观形貌和细观结构上的流场分布规律研究,着重分析了微裂纹尺寸对C/C复合材料中Z向纤维和基体界面上因变温引起的开裂损伤的影响,给出了微裂纹随温度变化的扩展规律及微裂纹特征尺寸随温度变化的表达式;提出了在高温下因变温而造成的损伤模型,为C/C复合材料结构烧蚀计算提供了一种基础性理论。研究结果表明,高温下变温会引起C/C复合材料力学性能的劣化。     

基于弹簧系统网格变形方法的旋翼气弹耦合分析

在旋翼气动弹性耦合（CFD/CSD）分析中引入弹簧系统网格变形方法,建立了一套适合于旋翼气动载荷分析的CFD/CSD耦合方法。为了解决CFD/CSD耦合中关键的网格变形问题,旋翼桨叶贴体网格变形采用基于“ball-vertex” 弹簧系统的动态网格方法,通过添加冗余约束,避免了畸形网格单元的产生。旋翼流场计算采用基于Navier-Stokes(N-S)方程的CFD模块,对基于运动嵌套网格 的空间流场进行求解,湍流模型采用B-L模型。结构分析采用基于中等变形梁理论的CSD模块,基于Hamilton变分原理建立旋翼桨叶动力学方程。首先对振荡NACA0012翼型的流场进行了求解,验证了网格变形模块和CFD模块的有效性,然后采用UH-60A直升机旋翼作为算例对结构动力学模块进行数值验证。在此基础上,计算了UH-60A直升机旋翼桨叶在前飞状态下的非定常气动载荷,并与飞行测试数据进行了对比。计算结果表明,文中的弹簧系统网格变形方 法可以有效地用于旋翼CFD/CSD耦合计算分析,提高了旋翼气弹载荷的预测精度。     

基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。     

一种低轨双星雷达信号无模糊频差估计算法

针对低轨双星组合接收低脉冲重复频率(LPRF)雷达信号的频差(DFO)估计存在模糊的问题,提出一种基于时差差分的频差无模糊高精度估计算法,该算法通过对高精度的时差测量值进行中心差分获得无模糊的频差估值。仿真结果表明,新算法能对PRF低至300 Hz的雷达信号进行无模糊的频差估计,估计精度在信噪比高于15 dB时逼近克拉美劳下界,可有效扩大低轨双星时/频差定位系统对LPRF信号的适用范围。