姿态角幅值约束下的太阳帆Lissajous轨道保持控制

太阳帆航天器以两姿态角作为轨道控制输入时, 其轨道动力学方程具有非仿射非线性特性. 通过人工平动点处线性化获得的线性系统可完成太阳帆航天器轨道保持控制器的分析与设计. 由于线性近似模型为有误差模型, 存在近似有效范围约束, 表现为轨道高度约束和姿态角幅值约束. 本文研究了姿态角幅值约束对线性近似模型有效性的影响, 通过计算给出满足近似误差要求的姿态角幅值约束. 当控制输入存在幅值约束时, 控制器轨道修正能力受到束缚. 通过研究姿态角幅值约束下的最大允许入轨误差, 设计了最大允许入轨误差下线性二次型调节器(LQR)用于轨道保持控制, 并将控制器应用于太阳帆日地三体系统非线性模型中, 实现了日地人工L₁点Lissajous轨道最大允许入轨误差的控制收敛和良好精度下的轨道保持控制.      

“嫦娥”挥袖舞月宫——记嫦娥三号实现中国首次地外天体软着陆

“黑色720秒” “阳光总在风雨后,不经历风雨怎能见彩虹”。彩虹的美在于它的赤橙黄绿青蓝紫,在于它接近完美的弧度。嫦娥三号的美在于它能够在完美弧度的引领下,从远到近,与月宫真情相拥。嫦娥三号与月宫光鲜亮丽的“初吻”背后,写满了无数鲜为人知的辛苦。在月球表面成功软着陆是“嫦娥三号”此行的重中之重,虽然着陆点选在了较为平坦的虹湾地区,嫦娥一号和嫦娥二号为我们提供了大量的资料,但是最终会落在何处？仍是一个“谜”。     

二元进气道夹角对冲压发动机二次燃烧的影响

利用RNG κ-ε湍流模型及单步涡扩散化学反应模型,对采用双侧二元进气道的火箭冲压发动机补燃室内纯气相化学反应流场进行了数值计算,分析了进气道夹角和一次燃气喷嘴结构对冲压发动机燃烧的影响,总结了3种不同燃气喷嘴结构冲压发动机的燃烧效率随进气道夹角的变化规律,为冲压发动机的设计提供参考。     

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。
     

低雷诺数下离心压气机性能及流动影响的数值研究

对高空低雷诺数条件下低压离心压气机进行了全三维数值模拟,分析了雷诺数对其内部流场的影响.结果表明:随着雷诺数降低,离心压气机的效率、裕度和流通能力下降;影响叶片表面负荷分布,使得转子叶片的做功能力下降;叶片前缘分离区范围增大,二次流增强,分流叶片叶尖泄漏损失增大,主叶片吸力面通道的低速区明显增大,起始位置也向前移动,对展向的影响区域也随之增加.      

深空探测器被动式高精度多普勒测量方法与应用

针对深空探测器的单程多普勒测量需求,研究了被动式高精度多普勒测量方法及其实现技术。该方法基于探测器测控信标残留载波等点频信号和VLBI测站高精度氢原子钟频标,构造出与实际接收信号频率接近的参考信号;再通过本地相关处理,完成高精度开环多普勒测量。其特色在于完全不需要精确的先验轨道模型。所开发的专用被动式多普勒测量设备,在国内第一次成功用于欧空局环火星探测器“MEX”的多普勒测定轨试验。探测器X频段信号5s积分的单程多普勒测量精度达到 0.2mm/s ,与欧空局测量水平相当。采用该多普勒测量数据的MEX定轨结果与欧空局精密轨道在数百米至千米量级一致。     

涡轴发动机LQ/H∞抗扰控制方法

提出了抑制涡轴发动机负载干扰的线性二次型（LQ）/H∞控制算法,以总距为干扰建模,利用线性矩阵不等式求得既满足LQ指标又对干扰具有H∞性能约束的状态反馈控制律.提出修正指令抑制干扰策略.采用比例微分控制将总距变化转换为动力涡轮转速指令的修正,实现增大或减小机动飞行中动力涡轮转速指令,抑制实际转速的下垂或超调.仿真结果表明：该控制方法能有效抑制干扰并具有良好的实时性.     

基于度的结构区间可靠性分析方法研究

为了分析考虑不确定性因素影响下的结构可靠性,基于不确定性参数的区间描述,用度的方法对结构区间可靠性进行分析。用区间数描述影响结构功能的不确定性,建立结构可靠性分析的区间应力一强度干涉模型,将这些区间变量引入到结构区间可靠性的分析中。基于区间数学以及区间数比较方法理论,提出了一种新的区间可靠性指标。运用基于度的结构区间可靠性分析方法进行计算,分析结果表明该方法具有良好的数学性质,计算得出的结果与用非概率可靠性计算结果相一致,表明该方法可以对结构安全或可靠的程度做出合理的估计。     

基于SVM辨识的涡扇发动机全包线稳态控制方法

针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求.      

基于小波尺度函数的WSK-SV算法 及其气动性能预测

提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性.