高职院校顶岗实习“三维五位一体”管理体系研究

顶岗实习是高职院校人才培训方案中的必备环节,对于强化学生职业技能,提高就业率具有十分重要的意义。文章主要从实习生管理体系架构方面进行论述,以“学校、企业、家长”作为实习生管理的“三维’’主体。通过”五位”管理模式体系架构,来达到规范化管理的效果。     

带移动滑块太阳帆航天器姿态控制技术研究及仿真

针对以移动滑块为控制执行机构的太阳帆航天器,基于拉格朗日分析力学建立了航天器-滑块两体系统非线性耦合动力学模型。分外环和内环回路,各自设计了基于增益调度的变增益LQR控制器和带非线性补偿的PD控制器。建立ADAMS实体仿真模型,在MATLAB/Simulink软件中建立姿态控制系统仿真平台,以行星际太阳帆航天器轨道转移过程中姿态控制任务为例进行ADAMS-MATLAB动力学联合仿真实验。结果表明:设计的控制律能有效抑制光压干扰力矩对航天器姿态的影响,可实现太阳帆航天器的大角度快速姿态机动及长期姿态稳定。     

双脉冲发动机点火过程三维数值模拟

以喷射棒式双脉冲发动机燃烧室、级间隔离装置和喷管一体化为研究对象,采用数值仿真技术对Ⅱ脉冲点火过程三维流场特性进行分析研究。计算结果表明,点火初期燃气压力波峰超前于火焰峰到达级间隔离装置,并以压强冲击波形式传播,Ⅱ脉冲燃烧室相对高压区位置不断发生改变;级间孔打开过程对药柱末端压强影响较大,但对Ⅱ脉冲燃烧室压强整体上升过程影响较小;级间孔打开后,燃气经级间孔加速后形成高度欠膨胀射流,并在Ⅰ脉冲燃烧室内形成非对称带状低压区;级间孔分布的非对称性,导致压强及温度在发动机燃烧室中呈现显著的三维分布特性;高温区出现在隔板附近,而在装药前端、装药末端及外围级间孔轴线附近出现低温区。     

基于拉格朗日方法的通气云状空泡三维非定常脱落特性研究

采用均相流模型并结合FBM湍流模型,对绕轴对称回转体通气云状空泡流动特性进行了三维数值模拟,基于实验结果对数值方法进行验证,同时利用基于拉格朗日体系的有限时间李雅普诺夫指数(FTLE)、拉格朗日拟序结构(LCS)和粒子追踪方法分析了其三维非定常脱落特性。研究结果表明:纵截面上空泡覆盖区域的拉格朗日拟序结构整体呈椭球状分布,内部为不规律的复杂拟序结构;不同横截面上拟序结构分布存在很大差异。空泡内部的非对称流动结构和周向流动导致空泡呈现很强的三维运动特性。反向射流在周向上推进的不同步性,是造成空泡呈现不规则断裂和大尺度U型空泡团脱落的主要原因。     

温度对动态结冰微观结构特性影响定量分析

飞机结冰是动态冻结的过程,在微观上会形成类似多孔介质的孔隙结构,该微观结构直接影响结冰的物理特性,同时又因结冰条件的不同而呈现一定差异化。针对温度对飞机结冰微观特性定量影响这一难点问题,首先结合图像分割方法,提出结冰微观信息提取方法;其次,结合结冰微观形态的定量结果提出合理假设,建立结冰微观结构的三维数学模型,并提出计算密度的概念,以此作为衡量结冰内部孔隙分布特性的定量指标;最后,以风洞试验显微图像为对象,验证孔隙提取方法和微观结构数学模型的适用性与合理性,并开展了温度对孔隙分布和计算密度的定量影响研究,微观定量结果与宏观特性具有较高的一致性。本研究可以为结冰微观定量研究提供方法手段,为结冰物理现象及物理特性的深入认识提供定量依据。     

高性能纤维的可织性研究进展

高性能纤维的可织性反映了高性能纤维在织造成形加工中的抗损伤能力,其优劣直接影响织造效率和最终复材制品的性能和质量。本文内容涉及碳纤维、玻璃纤维、芳纶纤维和多种无机陶瓷纤维的可织性研究。主要介绍了高性能纤维的三维机织损伤表征与优化技术,阐述了其可织性评价方法的研究现状与进展,归纳了不同类型高性能纤维织造适应性的改善方法,最后提出了本领域亟待解决的问题和主攻方向。     

大跨时空任务背景下的太阳能无人机任务规划技术研究进展

通过任务规划技术合理的优化太阳能无人机的飞行轨迹和动力学参数,能够有效提高太阳能无人机的能量利用率,使其胜任许多大范围跨时间跨空间飞行任务。从能量建模、续航评估和能量管理策略3个方面对大跨时空任务背景下太阳能无人机任务规划技术的研究进展进行了综述。在能量建模方面,介绍了当前主流的太阳辐射模型和能量生产基本框架;在续航评估方面,分析了目前的指标设计和应用方法;在能量管理策略方面,从能量综合应用、风力滑翔机制、轨迹优化方法和面向特定任务的应用4个角度,梳理了当前的研究现状。最后,对该领域未来可能的研究方向进行了展望。     

基于特征建模的空间非合作目标姿态智能测量方法

为实现空间非合作目标姿态的测量,基于特征建模的思想,提出了一种根据目标激光点云数据进行高效处理的智能测姿态方法.首先,针对空间目标姿态测量的需求,寻找并实现能够高效表征目标姿态的点云数据特征.接着,应用神经网络的方法对目标点云姿态特征进行学习,通过建立合理的神经网络模型和训练数据,实现目标点云特征与姿态间非线性映射关系的建立.最后,利用目标点云仿真数据集,对方法的测量精度和测量实时性进行了评估.实验结果表明：利用特征建模的思想,提出并建立目标点云姿态协方差矩阵特征,实现了点云数据在表征目标姿态方面的信息高度压缩,为神经网络模型的轻量化设计和计算资源严重受限的在轨应用,提供了可行的智能化工程实现方案.