一种面向弹道再入目标跟踪的HPD-SRCQSPF算法

针对弹道再入目标轨迹跟踪问题,提出基于混合建议分布的平方根容积求积采样粒子滤波（HPD-SRCQSPF）算法,该算法以混合建议分布为框架,由两个基本建议分布组成。其中一个基本建议分布为先验分布,另一个基本建议分布为平方根容积求积卡尔曼滤波估计后的值。该混合建议分布与真实的后验分布很接近,因此有着高效性、高精度等特点。仿真结果表明,对于弹道再入目标轨迹跟踪模型,相比于标准粒子滤波（SPF）算法和平方根容积求积粒子滤波（SRCQPF）算法,HPD-SRCQSPF算法可以在较低运算负载的情况下获得更好的跟踪性能。特别是在弹道目标变轨机动的情况时,所提出算法的性能增益更为显著。     

空间太阳能电站的准对日定向姿态

针对空间太阳能电站的俯仰姿态运动,提出一种能追踪太阳运动的准对日定向(QSP)姿态方案。此方案的太阳能电池阵列在万有引力梯度力矩的作用下,始终在垂直于太阳光的方向附近作幅值约为18.8°的振动,且几乎不需要姿态控制力矩。准对日定向姿态方案解决了大型太阳能电池阵列对日定向所需的巨大俯仰姿态控制力矩问题。准对日定向姿态的发电效率为对日定向姿态的97.3%,对Abacus空间太阳能电站而言每年可节省燃料约36791 kg。通过数值方法得到了准对日定向姿态的精确初始条件。随后,设计了比例-微分控制器,保证了系统存在初始姿态误差的条件下收敛到准对日定向姿态。最后研究了轨道、姿态和结构振动对准对日定向姿态的影响,并发现准对日定向姿态下的结构振动幅值比对日定向姿态减小约40倍。     

立方星电源系统最大功率点跟踪优化控制方法

针对立方星在能量来源严重受限条件下如何提高太阳能利用率的难题,提出一种适用于立方星的集中供电式空间微电源架构(EPS),并设计基于改进粒子群优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)控制策略来提升能量转换效率。首先,推导太阳电池阵列的数学模型,并根据太阳电池阵列的工作特性,提出电源系统最大功率点跟踪控制的物理系统实现结构。其次,设计基于改进粒子群优化(PSO)的最大功率点跟踪控制算法,并进行了数学仿真校验。最后,对所设计的电源系统架构进行了硬件实现和试验验证。地面试验结果表明,电源系统的太阳能最大转换效率可达95.5%。该电源系统成功应用于世界首颗12U立方星“翱翔之星”的飞行试验,在轨数据表明电源系统工作状态良好,为微纳卫星电源系统的设计提供了有益参考。     

基于产品型谱的平台化研发模式初探

基于产品型谱的平台化建设和管理思路,阐述产品平台设计、产品型谱建设和CBB (共用基础模块)管理的主要工作内容,简述经初步探索形成的产品型谱管理和CBB研制流程。     

基于声振主要传播路径的汽车风噪简化模型评估

以某款实车为研究对象建立了统计能量分析（Statistical Energy Analysis,SEA）模型,通过传播特性分析对其主要传播路径进行分类,并进行简化模型近似性分析。通过对SEA模型中主要和次要子系统选取,建立了2种简化模型,对其车内噪声和传播路径的计算表明:模型子系统特性改变,能量的传播路径和大小特性随之变化、甚至子系统对外界流体脉动和声场的接受能力也发生变化,导致得到的车内噪声计算结果发生改变。简化模型的使用还需进一步研究。     

超临界自然层流机翼设计及基于TSP技术的边界层转捩风洞试验

为了实现绿色航空节能减排的目标,层流设计技术成为飞行器设计者的研究热点。对于跨声速客机而言,超临界自然层流机翼设计技术将显著减小飞行阻力,提升气动性能,减少燃油消耗和污染物排放。首先,基于高精度边界层转捩预测技术耦合翼型优化设计系统,实现超临界自然层流翼型设计;经过合理的翼型配置,形成超临界自然层流机翼。转捩数值模拟分析结果表明,超临界自然层流机翼的层流流动特性良好。然后,以比例为1：10.4的试验模型在荷兰高速低湍流度风洞进行边界层转捩风洞试验,使用温度敏感材料涂层（TSP）技术拍照获得机翼表面在不同马赫数、雷诺数和迎角工况下的层流-湍流分布。最后,通过超临界自然层流机翼边界层转捩试验结果,探讨了该类型机翼的转捩特性随来流参数的变化规律,总结了超临界自然层流机翼设计的关键因素。此外,该模型也可用来验证边界层转捩预测技术在超临界、高雷诺数工况下的预测精度。     

高压环境下剪切稀化非牛顿撞击射流直接数值模拟

高压环境下的撞击射流是液体火箭推进系统中广泛采用的一种燃料雾化方法,其雾化效果将直接决定最终燃烧效率。采用直接数值模拟（DNS）工具,对10 MPa高压环境下剪切稀化非牛顿直角撞击射流的三维非定常雾化特征、机理及非牛顿特性进行了研究。结果表明：高压环境下该撞击射流的雾化流场呈圆形辐射状分布并形成Mushroom头部和Ω状的局部凸起,气体中的涡量分布表现为有序贴附区和无序爆炸区两类,液膜向液丝的破碎主要受平均气体力和平均黏性力作用影响,而液丝向液滴的破碎则主要受局部流场参数影响,撞击雾化过程中液体无量纲表面积不断增长并可分为5个阶段。此外,撞击射流头部在局部强剪切力作用下其无量纲黏性系数最低降至仅0.7。     

基于高斯混合模型的航迹抗差关联算法

针对雷达系统误差时变、上报目标不完全一致等复杂场景下目标航迹关联问题,采用高斯混合模型（GMM）与航迹间拓扑信息相结合的方法实现航迹抗差关联。将航迹关联问题转化为图像匹配中的非刚性点集匹配问题,建立对非同源航迹具有鲁棒性的高斯混合模型,根据航迹间的邻域拓扑信息决定高斯混合模型中各高斯组成部分的权重,利用期望最大值（EM）算法求解高斯混合模型的最优闭合解,在期望步（E-step）阶段求解航迹的对应关系,在最大化步（M-step）阶段求解非同源航迹比例,最后进行航迹关联判决以获得关联结果。仿真结果表明,该算法在不同系统误差、目标分布密度、探测概率等环境下具有较好有效性和鲁棒性。     

基于ATSUKF算法的卫星姿控系统故障估计

针对卫星姿态控制过程中可能发生的执行机构或敏感器故障,提出了一种基于无损卡尔曼滤波（UKF）及偏差分离原理的自适应二阶无损卡尔曼滤波（ATSUKF）算法。首先,提出TSUKF算法,通过UKF处理姿态机动时的非线性并通过偏差分离原理将非线性系统的状态及故障分别估计,避免非线性模型的线性化过程同时降低了计算过程中的矩阵维度。然后,在TSUKF算法的基础上提出了ATSUKF算法,通过滑动窗口内的残差计算自适应矩阵,使滤波器在统计特性不准确的情况下仍然具有较快的收敛速度,特别适用于卫星快速机动过程中的姿态与故障估计。数值仿真结果表明,ATSUKF算法相较于TSUKF算法能有效降低统计特性不准对系统造成的不利影响,实现卫星姿态、执行机构/敏感器故障的快速估计。     

基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。