基于微振动隔离技术的平台载荷一体化设计

针对大口径高分辨率相机对卫星平台结构、安装包络、振动环境等方面的要求,提出了一种基于微振动隔离技术的平台载荷一体化设计与分析方法。通过在卫星平台与载荷安装基板之间的一体化结构中增加柔性连接单元,利用系统刚度和能量耦合的原理对一体化结构平台的系统性能进行设计和仿真分析,并在此基础上,开展了平台载荷一体化结构地面模拟试验研究。结果表明：文章提出的基于微振动隔离技术的平台载荷一体化设计在满足载荷安装要求的同时,还能够将卫星平台传递至载荷基板的振动响应衰减80%以上,从而有效地确保载荷的主要性能。     

基于嵌入式MATLAB函数编程的火星车能量平衡仿真系统

在以往航天器研制过程中,电源系统能量平衡分析是基于表格化计算的方法,其运算效率低、显示不直观。文章提出了一种可视性强、易编程、更通用的能量平衡分析方法,即采用嵌入式MATLAB函数对电源系统能量平衡分析的功能模块进行编程实现,以火星车电源系统为应用背景,在MATLAB/SIMULINK平台上搭建了一套用于能量平衡分析的仿真系统,并在特定实例下进行仿真分析,仿真结果采用图表曲线形式显示,能清晰、直观地反映能源利用的动态变化趋势,可为电源系统方案优化设计提供参考依据。     

空间超高速撞击碎片云前端速度的预测模型

文章利用一组二级轻气炮发射2017-T4 铝质球形弹丸撞击6061-T6单层铝板的地面试验数据,通过选择适当的函数模型,采用多元函数拟合的方法,得到了碎片云前端速度与靶板厚度、弹丸直径和弹丸速度关系的三元二阶多项式模型。再用另外一组数据对该模型进行检验,验证了其对碎片云前端速度具有较好的预测效果。将以上两组数据同样用于建立“无量纲化”模型进行碎片云前端速度预测,并与前述多项式模型的预测结果进行比较发现,该多项式模型预测的方均根误差及平均相对误差均明显优于“无量纲化”模型。该多项式模型可用于预测空间碎片撞击航天器产生的碎片云的前端速度,有助于航天器的空间碎片防护设计。     

多退化变量下基于Copula函数的陀螺仪剩余寿命预测方法

针对惯性导航系统中陀螺仪多退化变量条件下的剩余寿命（RUL）预测问题,提出了一种基于Copula函数的多退化变量剩余寿命预测方法。首先,针对退化变量间不同的退化轨迹,采用不同的方法进行退化建模,并对于陀螺漂移系数样本标准差数据波动性随时间递增的特性,提出了一种方差时变的正态随机过程退化建模方法,得到了陀螺仪剩余寿命的边缘分布函数。然后,通过Copula函数来描述退化变量之间的相关性,将得到的剩余寿命的边缘分布进行融合,得到了陀螺仪剩余寿命的联合分布函数。最后,通过陀螺仪实例分析验证了方法的适用性和可行性。     

纳米铝粉及纳米铝粉/煤油凝胶体系能量性能研究

测定了各单组分及纳米铝粉／煤油凝胶体系的燃烧热,表征了纳米铝粉及纳米铝粉／煤油凝胶体系的能量性能。实验结果表明,随着纳米铝粉含量的增加,纳米铝粉／煤油凝胶体系的质量恒容燃烧热呈降低趋势,这是由于煤油的燃烧热值较高,铝粉的燃烧热值较低所致;而各纳米铝粉／煤油凝胶体系的密度随纳米铝粉含量的增加呈升高趋势,体系的体积燃烧热也随纳米铝粉含量增加而升高。     

中间相沥青基碳纤维表面特性和界面粘结性能

针对高模量、高热导率中间相沥青基碳纤维复合材料界面性能弱等瓶颈问题,深入研究该类纤维表面特性及其与树脂的界面粘结性能。选取3种典型中间相沥青基碳纤维,测试分析其微观形貌、表面能和极性与色散分量、表面元素种类与含量,利用微脱黏方法表征中间相沥青基碳纤维与环氧树脂的界面剪切强度。研究结果表明:中间相沥青基碳纤维表面均存在明显沟槽结构,但其呈化学惰性,选用的中间相沥青基碳纤维与环氧树脂界面剪切强度最高约为50 MPa,明显低于聚丙烯腈基碳纤维;纤维表面能越高,尤其是极性分量越高,中间相沥青基碳纤维/环氧树脂界面剪切强度越大,这些结果揭示了中间相沥青基碳纤维与树脂基体界面性能主控因素。     

基于伪相关函数的BOC无模糊跟踪性能分析

BOC(Binary-Offset-Carrier)调制广泛应用于全球导航卫星系统中,但由于BOC自相关函数的多峰导致传统码跟踪环路存在模糊性。伪相关函数(Pseudo Correlation Function, PCF)方法在本地采用两个特殊的参考信号和非线性处理以获得无模糊的相关函数。根据一种PCF方法本地参考波形设计的充分条件,推导了其无模糊函数的数学形式,并着重分析了其跟踪和抗多径性能与本地参考波形的关系。仿真结果表明：该PCF方法解决了跟踪模糊问题,且随着参考信号的宽度因子增加,其跟踪精度逐步改善;该PCF方法对于中长延迟多径干扰抑制能力较好,宽度因子为0.5或1时,其多径误差最小。     

一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法

针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性。在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络。为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性。     

一种新的辐射源优化识别方法

针对证据理论无法获得传感器报告、无法处理具有冲突的传感器报告、计算复杂度高、干扰环境下融合结果不可靠等缺点,提出了一种新的辐射源优化识别方法。该方法首先利用灰色关联算法来获得传感器的报告,并且提出利用信息熵解决灰色关联分析中特征权重的选择问题。然后根据传感器证据报告的特点,引入传感器可信度因子,通过构造和分解代价函数将辐射源识别问题转化为求解一个凸二次优化问题。最后,给出了一种利用对数罚函数方法求解该问题的改进方法和步骤。理论分析和仿真结果表明,与证据理论相比,新方法具有更低的计算复杂度、更好的识别能力、更广的适用性和更强的鲁棒性。
     

综合路由的无线传感器网络覆盖调度

利用目前公认为理论上最好的无线传感器网络集中式覆盖控制算法MCLC(Most-Constrained Least-Constraining),结合DD(Directed Diffusion)和LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)路由协议,基于节点最小剩余能量调度覆盖集,观察最小剩余能量不同选取对节点能耗和均衡性以及网络生存期的影响.研究能耗均衡性和网络生存期的关系,提出了一种新的一般性能耗均衡的覆盖集调度的方法.仿真结果表明:所提方法可以有效提高网络生存期,同时为设计覆盖控制算法和覆盖集调度策略提供理论指导.