面向GEO目标的快速在线在轨服务任务规划

针对地球同步轨道多对多在轨服务任务规划问题,提出了一种基于拍卖算法和先验知识的改进启发式拍卖算法(IHAA)。首先,建立了基于Lambert变轨的任务规划问题表征,设计了给定变轨时长约束下的快速燃料最优估计策略。其次,针对考虑J 2摄动影响的航天器在轨服务规划问题,提出了一种基于拍卖算法的快速求解流程。其中,为确定每一轮拍卖算法任务列表,提出了基于变轨先验知识的目标优先级排序启发式策略,实现了快速的服务时序确定方法;此外,为减少因部分航天器服务能力低导致的分配失败情况,设计了一种基于失败任务再分配的重拍机制。最后,将所提算法与遗传算法、模拟退火算法进行了对比,结果表明IHAA可以快速给出相对适应度较高的规划结果,可用于突发事件星上在线自主规划,亦可提供优化算法初值以提升规划效率。     

航天器姿态机动规划技术研究进展

以航天器多约束姿态控制为背景,围绕姿态机动路径的复杂约束处理问题,对姿态机动规划技术的规划模型、方法研究现状与未来发展趋势进行了论述、分析与归纳。首先介绍了航天器姿态机动规划模型,随后梳理并总结了航天器姿态机动规划技术发展历程及现状,从方法逻辑、设计思想等方面对姿态机动规划方法进行分类和关键技术分析,进一步根据技术发展脉络和未来航天任务需求,提出了航天器姿态机动规划技术的若干发展趋势。     

能量最优的航天器连续动态避障轨迹规划

针对传统脉冲避障算法在航天器轨迹规划应用中存在对瞬时推力依赖性强且燃料消耗量大的问题,提出能量最优的连续动态避障算法.该算法首先基于线性相对运动方程与有限时间的能量最优模型,建立了相对运动能量最优模型,同时验证了模型最优性;其次将动态障碍物的y向运动误差偏移与正态分布概率引入避碰安全距离模型,修正了追踪航天器动态避障的...     

基于SVM和SNN的航空发动机气路故障诊断

为了区分航空发动机气路故障诊断过程中出现的相似故障,提高诊断准确率,提出了一种支持向量机(SVM)和协同神经网络(SNN)相结合的故障诊断方法.首先利用参数优化后的SVM对测量数据进行初步故障诊断分类,对诊断结果进行分析统计,得出难以区分的相似故障类型,并根据SNN对这些相似故障进一步地区分判断,最后根据实际数据对此故障模型进行仿真.结果显示:基于SVM的初步故障诊断准确率达到96%;而经过SNN进一步地相似故障区分后,诊断准确率提升到100%.     

振动传递路径系统的传递可靠性灵敏度

基于Kronecker代数、矩阵微分理论、向量值、矩阵值函数的二阶矩技术及随机有限元方法,实用有效地提出了具有随机路径的振动传递路径系统的传递可靠性及可靠度灵敏度的分析方法.在考虑传递路径参数,包括质量、刚度、位置参数不确定性的条件下,对振动传递路径系统的传递可靠性和可靠度、灵敏度进行了理论分析和数值计算,给出了随机振动传递路径系统传递可靠度及可靠性灵敏度的一般数学表达式,据此可以考虑工程实际中大量的传递系统中固有的不确定性,为解决不确定振动传递路径系统的问题提供有效方便的途径,为其结构的动力修改提供理论基础.      

复杂航迹和起伏地形条件下机载聚束SAR 空变运动补偿

 运动补偿是雷达平台机动飞行条件下合成孔径雷达(SAR)实现精确聚焦成像的前提,而如何精确实现运动误差的空变补偿(误差补偿随目标距离、方位和高度位置的变化而变化)目前还存在很大的挑战。本文提出了一种新的三阶运动补偿方法,能够有效解决复杂雷达航迹和地形起伏条件下运动误差的空变补偿问题。该方法首先以场景中心为参考进行空不变运动补偿,然后以多个子场景中心为参考进行空变运动补偿,最后再利用极坐标格式算法(PFA)统一补偿每个像素的空变误差。仿真数据处理结果验证了本文方法的有效性。     

多级涡轮气动设计与优化的研究

为明确多级涡轮的设计方法与流程,缩短设计周期与减少设计过程中的盲目性,采用分层优化设计体系对某五级涡轮进行详细的气动设计,对设计体系中各部分的作用和设计方法及手段进行了一定的探索。根据分层优化设计体系规范,首先方案设计,即一维与S2设计,掌握该涡轮的设计特点。方案设计完成后,根据方案设计中确定的部分参数,最终采用以三维设计为主,综合考虑总体参数和沿叶高参数分布的设计思路,设计过程中应用了优化的方法对部分参数进行了优化设计,三维设计完成后对该涡轮进行了简单的非定常校核,并且计算了特性线,验证了其变工况性能。计算结果表明所设计的五级涡轮基本达到了设计要求。     

基于燃油成本最小的机队规划研究

以燃油成本最小为目标,考虑航班频率限制、旅客市场需求、机队可利用时间限制、空勤人员限制及航路对机型的限制等因素,实现航空公司航线网与机队资源的最优配置,为航空公司降低运行成本,特别是中短程飞行,提供依据.并就该问题建立整数规划模型,通过算例对模型进行分析和评价.     

Cutting force prediction for circular end milling process

A deduced cutting force prediction model for circular end milling process is presented in this paper. Traditional researches on cutting force model usually focus on linear milling process which does not meet other cutting conditions, especially for circular milling process. This paper presents an improved cutting force model for circular end milling process based on the typical linear milling force model. The curvature effects of tool path on chip thickness as well as entry and exit angles are analyzed, and the cutting force model of linear milling process is then corrected to fit circular end milling processes. Instantaneous cutting forces during circular end milling process are predicted according to the proposed model. The deduced cutting force model can be used for both linear and circular end milling processes. Finally, circular end milling experiments with constant and variable radial depth were carried out to verify the availability of the proposed method. Experiment results show that measured results and simulated results corresponds well with each other.     

基于多源诊断信息融合的发动机气路分析

针对气路可测信息的有限性及不确定性易导致航空发动机气路分析结果准确度和精度不高的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的多源诊断信息融合机制,以提高气路部件故障诊断的准确度和精确度.介绍了基于贝叶斯网络的气路分析方法,在此基础上提出了改进的用于多源诊断信息融合的气路分析贝叶斯网络,即以常规的气路可测参数为主,而其他诊断信息则借助故障模式先验概率表引进贝叶斯网络,实现多源信息的融合.仿真实验表明:通过融合多源信息能够准确地诊断出传统的气路分析难以识别的故障,同时降低了健康参数估计值的方差,提高了诊断结果的精确度;在观测噪声放大一倍、健康参数变化量小于1%的情况下,通过融合多源信息仍能准确的估计出健康参数变化量,且标准差均于0.1%.