固体推进剂贮存寿命非破坏性评估方法(Ⅱ)--动态力学性能主曲线监测法

对动态力学性能和静态力学性能的关系进行了理论分析,认为二者之间存在对应关系.通过对采用动态力学分析(DMA)法得到的动态储能模量主曲线和材料试验机得到的静态松弛主曲线进行对比,验证了这种关系.提出了根据动态和静态力学性能关系,利用动态储能模量主曲线得到静态松弛模量和静态强度,以评估推进剂老化状态的非破坏性方法.预测值和实测值的比较结果显示,该方法能够较好地评估推进剂的寿命状态.     

Hypersonic reentry trajectory planning by using hybrid fractional-order particle swarm optimization and gravitational search algorithm

This paper proposes a novel hybrid algorithm called Fractional-order Particle Swarm optimization Gravitational Search Algorithm (FPSOGSA) and applies it to the trajectory planning of the hypersonic lifting reentry flight vehicles. The proposed method is used to calculate the control profiles to achieve the two objectives, namely a smoother trajectory and enforcement of the path constraints with terminal accuracy. The smoothness of the trajectory is achieved by scheduling the bank angle with the aid of a modified scheme known as a Quasi-Equilibrium Glide (QEG) scheme. The aerodynamic load factor and the dynamic pressure path constraints are enforced by further planning of the bank angle with the help of a constraint enforcement scheme. The maximum heating rate path constraint is enforced through the angle of attack parameterization. The Common Aero Vehicle (CAV) flight vehicle is used for the simulation purpose to test and compare the proposed method with that of the standard Particle Swarm Optimization (PSO) method and the standard Gravitational Search Algorithm (GSA). The simulation results confirm the efficiency of the proposed FPSOGSA method over the standard PSO and the GSA methods by showing its better convergence and computation efficiency.     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。     

液氧甲烷重复使用辅助动力系统方案与进展

航班化航天运输系统的应用需求日趋迫切,基于液氧/甲烷(LOX/LCH₄)发动机的可重复使用运载火箭成为国内外研究热点。面向某型运载火箭对一级返回辅助动力系统的需求,提出了基于电动泵的主辅一体化液氧甲烷系统方案和独立挤压式液氧甲烷系统方案,开展了方案比选和应用优势分析,并介绍了液氧甲烷轨姿控发动机和低温表面张力贮箱的研究基础,以及国内首款液氧甲烷轨姿控推进系统集成演示试验情况。液氧甲烷辅助动力系统可以实现全箭推进剂的统一和无毒化,助力运载火箭走向高效及完全可重复使用。选择切实可行的“分步走”策略,优先开展挤压式液氧甲烷辅助动力系统的工程化研制与飞行应用,逐步实现基于电动泵的主辅一体化液氧甲烷辅助动力系统在重复使用运载火箭和低温上面级等领域应用。     

空中发射技术特点的量化分析

近几年,随着小卫星市场的蓬勃发展,小型卫星发射市场持续升温,以飞马座XL和运载器一号火箭为代表的空射火箭完成多次发射任务,将数十颗卫星送入近地轨道。空射运载火箭具备快速响应、机动灵活、发射成本低、任务适应性强等技术特点。运载火箭从空中发射可以充分利用载机的飞行高度和飞行速度,在相同的系统运载能力下,火箭的起飞质量更小;在相同的火箭起飞质量下,系统运载能力更高;同时,对于规模星座快速部署,空中发射的灵活优势显著。围绕空射火箭的上述技术特点,基于空射火箭模型开展仿真分析研究及不同发射方式的结果对比,结果表明空射方式对提升系统效益效果显著。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

ZSGA?2型重力敏感器关键技术分析与试验验证

与国外主流海洋重力仪相比,国产海洋重力仪的分辨率低一个数量级,这制约了国产海洋重力仪的应用。针对国产海洋重力仪亟需提高分辨技术的需求,根据ZSGA-2型重力敏感器的工作原理,建立了弹性系统的力学模型,并开展了样机的静态性能测试。测试结果表明,经零位漂移和大地固体潮汐修正后的静态精度达到了0.03mGal,样机随重力仪进行楼层高差测量的重复性为0.15mGal。该型重力敏感器的分辨率已经达到了国外同类产品的技术水平,并具备了一定的动态适应性,为该型高分辨率零长弹簧重力敏感器开展高动态环境适应性技术研究奠定了坚实基础。     

复杂动态环境下无人飞行器动态避障近似最优轨迹规划

针对复杂动态环境下无人飞行器的动态障碍规避问题,基于合理假设建立了无人飞行器和动态障碍的运动学模型,并综合考虑无人飞行器飞行过程中的终端约束、控制输入约束、安全避障约束等,以能量最少为性能指标构建动态避障问题数学描述。之后,针对终端约束和控制输入约束,依据优化模型预测静态规划算法(OMPSP)生成初始轨迹;针对动态避障问题的不等式约束,引入松弛变量并结合滑模变结构控制方法设计松弛变量动力学,实现对一个、多个或同时多个动态障碍的安全规避;最后,依据有限时间微分动态规划(RHDDP)算法进行轨迹优化,获得满足上述各种约束并能规避动态障碍的近似最优轨迹。     

一种未来大型天地往返运输系统平台气动方案

针对未来低运行成本、可直接水平起降、重复使用的大型天地往返运输系统平台飞行器研制所需重点解决的全速域气动力性能需求与气动热防护匹配等难题,分析了典型航天飞机方案所存在的能量运行缺陷等主要问题及可能的改善方案。基于放宽气动热防护设计、涡轮/冲压/火箭发动机三动力组合、嵌套式旋转机翼全速域变体、在爬升阶段将飞行动能转化为高度势能以及再入阶段“跳跃式”盘旋减速飞行轨迹控制等设计思想,从能量损失速率控制和回收利用等角度出发,开展了一种新型大型天地往返运输系统平台气动布局概念设计研究。全速域气动力/热性能工程估算以及内/外流整体气动效能初步分析结果表明,该方案可有效满足整个飞行包线内的升重平衡需求,相比航天飞机方案具有显著的整体气动效能优势,值得进一步开展深入研究。     

谱估计理论在弹道数据参数化建模中的应用

针对高超声速飞行器防御作战中目标运动规律的描述问题,提出一种基于经典和现代谱估计理论的弹道数据参数化分析和建模方法。该方法将弹道数据视作非平稳随机信号,研究其变化规律：首先,通过线性消势法消除信号的线性趋势,将其转变为平稳信号,以便于进行谱估计;然后,采用Welch算法给出大致的谱图,结合该谱图和改进的协方差法确定自回归参数模型的阶数,以避免模型阶数选择准则引起的不确定性问题;最终,给出弹道数据的参数化模型。仿真结果表明,使用本文算法建立的弹道数据参数化模型与动力学模型具有较高的一 致性。