自适应预测补偿的迭代制导方法及其应用研究

针对迭代制导完成后入轨参数或终端程序角修正问题,研究一种基于模型参考的自适应预测补偿迭代制导算法在运载火箭上的应用。该算法在经典迭代制导算法的基础上,根据预测的迭代终端程序角和飞行视加速度的参考模型,对关机点参数进行补偿,依据补偿后的终端指标重新规划飞行轨迹,进而得出满足入轨参数或终端程序角偏差修正的制导指令,提升迭代制导对入轨参数偏差或终端程序角的修正能力。此外,阐述了经典迭代制导的基本算法,概括了自适应预测补偿迭代制导算法的基本原理,并以大推力直接入轨、终端程序角大偏差以及满足终端程序角约束为例,给出相应工况的自适应预测补偿的迭代制导算法。仿真结果表明：该算法对入轨参数和终端程序角偏差具有一定的修正能力。     

屏蔽材料对木星轨道卫星内部介质充电效应的影响研究

在木星轨道的空间辐射环境中,占主导地位的粒子是能量大于1 MeV(甚至高于100 MeV)的高能电子,这可能会产生卫星内部介质充电效应.在卫星的防辐射设计中,通常需要一定厚度的材料来屏蔽这些电子,使得进入卫星内部的电子通量达到安全的水平.利用所建立的GEANT4-RIC(radiation induced conduc...     

长征五号运载火箭助推动力系统

长征五号是我国新一代大型运载火箭(代号CZ-5),芯级捆绑四个助推器,每个助推器配置两台并联的液氧煤油高压补燃发动机.本文对国内外运载火箭的故障模式进行分析,结合CZ-5火箭首飞实际情况,提出了助推动力系统风险规避应采取的措施.针对CZ-5火箭助推级和芯一级发动机起动点火的特点,分析了CZ-5火箭首次发射中的异型发动机...     

运载火箭多体动力学建模与仿真技术研究

针对新一代运载火箭结构动力学与控制系统耦合强烈、严重影响火箭的飞行稳定问题,提出一种基于多体动力学虚拟样机建模与仿真的方法,有效解决运载火箭姿态动力学模型地面难以验证的困难。首先阐述了在运载火箭姿态动力学分析中应用多体虚拟样机的基本思路;然后对多体动力学模型与传统火箭姿态动力学模型在建模原理上的差异进行分析,指出引入多体仿真技术的意义;最后针对新一代火箭,提出并实现一种多体虚拟样机建模方法,仿真并验证了新一代火箭姿态控制模型与控制参数设计的正确性。本文的研究表明,航天器系统设计中常遇到复杂的动力学耦合问题,采用多体动力学虚拟样机仿真是一种行之有效的方法。     

运载火箭固体发动机复合材料技术发展现状

介绍了代表目前运载火箭固体发动机材料技术水平的欧洲织女星(Vega) 三级发动机和作为未

来织女星和新一代运载火箭技术验证的Zefiro 40 发动机以及日本Epsilon 固体发动机的技术特点及其复合材

料与工艺研究进展,结合我国运载火箭固体发动机材料的技术现状,提出发展建议。

     

IPL：运载火箭测试数据自动判读语言

为确保运载火箭测试数据的完整性与正确性，克服传统人工判读模式判读效率低、易误判漏判以及通用编程语言自动判读模式判读适应性、扩展性、复用性差的不足，提出并设计运载火箭测试数据处理领域的自动判读语言IPL（Interpretation Language），以及配套的语言解析与执行器，实现了运载火箭测试判据的形式化定义与描述，减轻了业务人员的学习、判读成本，使得海量测试数据的判读在分钟级即可全部自动完成，目前已在多种新一代运载火箭工程实践中得到成功应用。     

Inter-satellite link augmented BeiDou-3 orbit determination for precise point positioning

Precise Point Positioning(PPP) requires precise products, including high-accuracy satellite orbit and clock parameters. It is impossible to obtain an orbit solution that is sufficiently accurate for PPP services with a regional tracking network; therefore, satellite orbits are usually estimated by a global tracking network with a large number of ground stations. However, it is expensive to build globally distributed stations. Fortunately, BeiDou-3 satellites carry an InterSatellite Link(ISL) pay...     

数据驱动的运载火箭氧涡轮泵异常分析方法

基于模糊聚类和LSTM网络，提出了一种数据驱动的运载火箭发动机氧涡轮泵数据异常分析方法。通过模糊聚类对工况复杂，标签不完整的数据样本进行预分类，得到完整的标签并且分析特征贡献度，为LSTM网络的特征筛选和训练打下基础；通过LSTM网络对氧涡轮泵数据进行预测，并计算预测结果与原始数据之间的平均误差，再根据非参数阈值计算方法计算的阈值判据来判断设备是否异常，最终实现了氧涡轮泵数据驱动的故障检测报警，相较于红线阈值检测方法准确率提升7%。     

Close relative motion on distant retrograde orbits

Distant Retrograde Orbits (DROs) in the Earth-Moon system have great potential to support varieties of missions due to the favorable stability and orbital positions. Thus, the close relative motion on DROs should be analyzed to design formations to assist or extend the DRO missions. However, as the reference DROs are obtained through numerical methods, the close relative motions on DROs are non-analytical, which severely limits the design of relative trajectories. In this paper, a novel approach is proposed to construct the analytical solution of bounded close relative motion on DROs. The linear dynamics of relative motion on DRO is established at first. The preliminary forms of the general solutions are obtained based on the Floquet theory. And the general solutions are classified as different modes depending on their periodic components. A new parameterization is applied to each mode, which allows us to explore the geometries of quasi-periodic modes in detail. In each mode, the solutions are integrated as a uniform expression and their periodic components are expanded as truncated Fourier series. In this way, the analytical bounded relative motion on DRO is obtained. Based on the analytical expression, the characteristics of different modes are comprehensively analyzed. The natural periodic mode is always located on the single side of the target spacecraft on DRO and is appropriate to be the parking orbits of the rendezvous and docking. On the basis of quasi-periodic modes, quasi-elliptical fly-around relative trajectories are designed with the assistance of only two impulses per period. The fly-around formation can support observations to targets on DRO from multiple viewing angles. And the fly-around formation is validated in a more practical ephemeris model.     

运载火箭遥测数据智能判读算法应用

在运载火箭高发射密度、高判读需求、高数据量的背景下，现有自动化判读的判据覆盖率不全、判据编写门槛高、耗时多的问题日益凸显，缺少较通用的算法对传统判读算法未覆盖的判读任务进行判读补充，进而影响运载火箭效果评估与系统性能评定。为充分挖掘海量遥测数据中隐含的参数变化规律，设计智能判读算法作为传统算法的有益补充，提升传统判读的判读覆盖率和判读效率。以液体运载火箭长期加电试验产生的遥测数据为研究对象，设计集成神经网络智能判读算法，在给出的判读指标下研究得出，集成神经网络在频率异常、丢帧等五种现有判据难以描述的判读场景下，判读性能提升30%，提高了现有判据的覆盖率，后续可为判读体系完善和智能判读落地提供研究参考。