基于Vicsek分形结构的智能航天器集群在轨组装动力学与控制

由于目前运载火箭运输能力的局限性,超大型空间结构往往无法采用折叠收拢发射入轨、在轨展开的方式完成搭建,而在轨组装是实现超大型空间结构的有效途径.本文受Vicsek分形结构启发设计了一种空间超大型结构,并基于智能航天器集群提出了相应的在轨组装控制策略.首先,针对在轨组装过程中航天器的位置和姿态运动描述问题,建立了刚性航天器的位置和姿态动力学方程并导出追踪航天器与目标航天器的相对运动参数.其次,以Vicsek分形结构为基础设计了125个航天器分阶段组装规划,将每个阶段分为预组装和完全组装两个过程.在预组装环节,控制追踪航天器使其和目标航天器达到较为接近的相对距离并且保持相对静止;在完成预组装后,控制器驱动追踪航天器缓慢逼近目标航天器,使得两航天器完全对接.针对预组装环节复合了一个避撞控制器与PD控制器,在缓慢对接环节仅采用了PD控制策略.最后通过数值仿真验证了所提出的控制策略的有效性.

航空超高强度钢表面防护技术的研究进展

超高强度钢同时具有高强度和高韧性,是航空航天领域的重要承载构件,在飞机起落架、主梁、传动件、承力螺栓等领域有着广泛的应用。由于其使用时经常暴露在海洋大气环境下,腐蚀现象比较严重,通过对其进行表面保护,可以有效地改善其耐蚀、耐磨等性能,延长相关零件的使用寿命。针对目前常用的几种表面防护技术(热喷涂、真空镀、电镀、化学镀、表面组织转化、激光熔覆、离子注入等),综述了这些表面防护方法对不同超高强度钢耐磨、耐蚀、氢脆、疲劳等方面的影响,分析了这些防护方法的优缺点,并对其今后的发展方向进行了展望。

微纳尺度结构动力学专刊序

围绕微纳尺度结构跨尺度动力学建模、动力学分析、动力学控制、动力学设计与测量方法等研究主题,本专刊介绍了微纳尺度结构动力学与控制领域的一些最新研究成果.

基于APSO-LSSVM的航空发动机轴承故障诊断及寿命预测

航空发动机轴承在高速、高温、高载荷等极端工况下易发生机械故障,为了提前预警,提出了一种基于自适应粒子群优化(Adaptive Particle Swarm Optimization,APSO)算法的最小二乘支持向量机(APSO Least Squares Support Vector Machine,APSO-LSSVM)对滑油系统中轴承磨屑进行在线监测的故障诊断及寿命预测。通过主成分分析法(Principal Components Analysis,PCA)对滑油磨屑信息进行降维处理,构建特征向量,并将特征向量输入APSO-LSSVM模型,对轴承故障状态进行分类并对轴承剩余寿命进行预测。结果表明:使用PCA可以保留数据样本99.9%的信息,同时还能极大地降低数据维度;与遗传算法(Genetic Algorithm,GA)、灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)算法、粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的支持向量机相比,所提算法因采用了自适应调节粒子移动步幅,在进行轴承状态分类时准确率更高,分类正确率可达95.56%,同时在进行轴承剩余寿命预测时具有较好的准确度和泛化性。

电动力绳系卫星系统长期离轨动力学建模与控制设计方法

本文针对电动力绳系卫星系统的长期离轨问题,研究离轨过程中系统的非线性动力学建模以及离轨控制设计方法。基于哑铃模型假设,进行系统的姿态动力学建模。为提高动力学建模精度,计入电动力、大气阻力和地球J_(2)摄动等动力学载荷对系统轨道运动的影响,采用修正的非奇异轨道要素描述系统的轨道动力学。针对离轨的动力学控制问题,提出了常值电流输入、方向可变的电流输入和最优控制三种电流控制设计方法,通过系绳电流设计调节电动力载荷实现离轨机动。在最优控制设计方法中,构建了带非线性约束的动力学反问题,基于非线性规划算法求解该反问题,得到最优控制参考轨迹,通过闭环反馈跟踪修正电流进行离轨。另外,提出了一种基于能量的电流开关控制策略辅助离轨,以保持系统姿态稳定和高效地利用电动力。为高效离轨对系统进行了动力学设计,并通过仿真算例对比分析了控制方法的离轨效率,验证了控制方法的有效性。

大型重载飞艇复合材料骨架结构设计及其力学分析

大型重载飞艇具有较为广阔的应用前景,但大尺寸、空间大跨度先进复合材料骨架结构设计与分析技术一直是制约大型重载飞艇发展的关键技术之一。以某型重载飞艇骨架为研究对象,以总体设计给出的相关要求作为设计输入条件,选择较成熟的材料体系和结构连接形式,完成了飞艇复合材料骨架结构设计。骨架的主要结构单元为三角桁架梁,开发了一种基于Python的飞艇骨架结构参数化建模方法。该方法基于刚度等效原理,将三角桁架转化成空间梁单元,可自动生成骨架整体有限元模型和定义连接关系,实现了飞艇骨架结构的参数化快速建模。针对飞艇悬停装卸载这一实际典型载荷工况,开展了骨架整体应力和变形计算,并运用“整体-局部”方法,将整体有限元分析中应力承载严重的等效梁单元还原成精细化三角桁架模型。基于Hashin失效准则,对复合材料圆管、接头等结构元件进行了强度计算和校核,结果验证了方法的有效性。

无人机四绳吊挂运输系统动力学与控制

针对四旋翼吊挂运输系统,本文引入了四绳吊挂运输方式,开展了四旋翼四绳吊挂运输系统的动力学建模、轨迹规划与控制研究。根据四旋翼和负载的相对位姿推导了绳索张力,建立了四旋翼四绳吊挂运输系统的动力学模型。为平衡运输时间与负载摆动抑制,引入时间和负载摆幅作为复合性能指标,利用伪谱法将原本的最优控制问题转换为非线性规划问题,求解了四旋翼四绳吊挂运输系统的最优位置轨迹,设计了轨迹跟踪算法,并通过数值仿真和实验验证了这一轨迹的合理性。

基于柔性铰链结构的大口径压电快摆镜

为了解决压电作动器驱动的快速反射镜因压电作动器伸长量较小,导致快速反射镜偏转角过小的问题,该文提出了一款新型快速反射镜设计方案。采用三级杠杆式柔性铰链放大机构实现压电作动器位移的放大,采用柔性轴承作为快摆镜的运动关节实现快摆镜的大角度定轴偏转。通过理论推导和有限元仿真对快摆镜的最大偏转角度、等效应力、谐振频率以及振型进行分析。实验结果表明,所设计的快摆镜可以实现大于2 mrad的镜面偏转,满足大范围、高精度的光束定位要求。

结构动载荷识别研究进展

作用于工程结构上的动载荷由于环境等限制难以通过直接测量的方式获取,基于动响应信息间接识别或重构动载荷已成为一种十分有效的途径。动载荷识别经过数十年的发展,已经形成了一系列行之有效的方法。本文总结了动载荷识别方法的研究历程及主要成果,系统性阐述了典型时、频域方法以及基于函数拟合思想、正则化策略、贝叶斯框架、数据驱动等动载荷识别方法,并讨论了各方法的优缺点以及适用范围。此外,还针对载荷识别过程中普遍存在的结构参数不确定问题以及输入条件不确定问题进行了总结。动载荷位置识别也是动载荷识别问题的重要组成部分,本文对现有位置识别方法进行了归纳分析。探讨了动载荷识别方法的工程应用,并分析了现有方法的局限性。结合当前实际工程应用中日益迫切的需求及动载荷识别领域面临的问题,展望了未来动载荷识别亟需攻克的技术难题以及可能的发展方向和重点领域。

“传感器与测试技术”中的虚拟实验研究

面向飞行器设计与工程专业本科生,将“传感器与测试技术”课程与航空航天应用相结合,能够加深学生对传感器原理的理解、提高对测试技术的掌握,并促进理论和实践的联系。以飞行器结构无损检测的具体应用为基础,开展了结构虚拟检测实验平台的建立,探讨了虚拟实验在课程中运行和评测的方式,满足了学生动手操作实验的需求,实现了知识和应用的融合,促进了学生自主和探索式的学习。

基于导波监测的复合材料加筋结构冲击后剩余强度预测

对应用超声导波在线监测信息评估复合材料加筋结构冲击后剩余强度进行了研究。首先针对所监测的对象设计布置了压电传感网络并构建结构健康监测系统,通过局部信号差分系数计算出不同传感路径上的损伤指标,融合损伤概率成像方法识别损伤位置,测算形状因子以近似表征损伤尺寸。然后构建加筋结构有限元模型,由在线监测结果反馈损伤信息,采用软化夹杂法等效冲击损伤,依据复合材料损伤渐进失效分析理论,预测冲击后加筋结构的剩余极限强度。通过低速冲击、超声导波监测和压缩强度等一系列实验验证了所提出方法的有效性,为结构健康监测最高层次的应用提供基础。

充气自旋结构的动力学特性研究

针对一种共机架式充气自旋结构,对其进行精确动力学建模与动力学特性分析。分别采用绝对节点坐标描述的缩减壳单元和自然坐标法建立柔性充气管与刚体卫星的动力学模型,基于拉格朗日乘子法将运动学约束引入系统动力学方程,建立其刚柔耦合多体系统动力学模型。考虑充气自旋结构在平衡构型处的线性振动,通过坐标变换推导充气结构在匀速自旋下的特征方程,采用频率平移方法计算其共振频率与模态振型,并利用有限元软件验证其正确性。研究充气自旋结构共振频率随转速和充气气压变化的规律,仿真结果表明,自旋转速与充气气压等因素会引起共振频率曲线的转向、交叉以及模态切换等现象,从而影响充气自旋结构的稳定性。

复合材料格栅结构筋条纤维形态与拉伸性能

复合材料格栅结构已大量应用于航空航天飞行器中,探究其力学性能具有重要的工程研究价值。为提高复合材料格栅结构的承载效率,提出一种基于“断筋”处理的纤维形态改善方法,通过有限元分析与试验验证的手段,研究了不同断筋比例对复合材料格栅结构节点处纤维形态和拉伸性能的影响。利用建立的有限元模型分析了断筋处理的复合材料格栅结构拉伸失效机理,仿真与试验结果误差均小于10%。结果表明:在成型过程中适当进行断筋处理,能够显著降低节点处纤维弯曲角度,提高拉伸性能。相较于不进行断筋处理,断筋比例为30%时,拉伸极限载荷提高了24.4%。

基于环状螺旋声学黑洞的管道结构振动抑制研究

传统的附加式声学黑洞(ABH)结构主要针对板状结构的振动抑制进行设计,对于工程中广泛存在的管道结构难以适用。为解决管道结构的振动抑制问题,提出了一种能够应用在管道结构上的附加式ABH装置“环状螺旋式ABH减振器(CSABH)”。通过将ABH区域设计成螺线形式,增加了减振器的模态密度,使其与主结构更好地耦合。以铝管为基准结构,利用有限元方法探究了CSABH的动力学特性,进行了时域波聚集分析与频域响应分析。结果表明,CSABH具有良好的波聚集特性,能实现对管道20~5000 Hz的振动抑制,且当管道的约束条件和温度条件发生改变时,相同参数的CSABH仍然能够发挥良好的宽频减振效果,展现了减振的鲁棒性。通过实验验证了CSABH在管道结构的振动控制中具有宽频、高效和鲁棒性高的特点。

并联TBCC排气系统稳态与模态转换实验研究

涡轮基组合循环排气系统在稳态工作与模态转换动态过程中性能参数和流场结构的变化规律会对高超声速飞行器总体性能产生巨大影响。为此开展了稳态与动态风洞模型实验研究,测量了喷管模型的流量、六分量力、壁面压力,并拍摄了典型的流场结构纹影照片。采用核密度估计的方法确定了稳态推力系数的测量结果;采用中值滤波结合平滑函数处理的方法获得了模态转换过程的推力系数和矢量角。稳态实验分别固定涡轮通道和冲压通道压比,调节另一通道压比,由于被调节的通道随压比增大从过膨胀逐渐转变为欠膨胀,所以推力系数呈先增大后减小的趋势;双通道喷流干扰产生的桶型激波撞击在涡轮通道上壁面上,改变了壁面压力分布。模态转换动态实验模拟了冲压发动机点火后双通道共同工作加速爬升的过程。在此期间推力系数逐渐减小,矢量角不断增大,且变化趋势与理论分析结果一致;双通道喷流干扰显著改变了冲压通道射流方向。无论是稳态实验还是动态实验,测力结果、测压结果、流场结构纹影照片以及理论分析结果都能互相印证,佐证了实验结果的准确性和可靠性。

基于电学成像与深度学习的蜂窝结构冲击损伤识别研究

针对蜂窝夹层结构遭受外物冲击的情况,提出结合电学成像和深度学习的方法,对冲击损伤进行在线监测和识别,为结构完整性评估和决策提供准确信息。首先通过丝网印刷技术,使用碳油墨和银浆油墨在结构表面分别制备感应层和导电线路;然后对不同数量、位置和尺寸的冲击损伤进行数值仿真,获取对应的感应层电导率变化与边界电压变化数据样本,由残差神经网络进行深度学习,建立二者的映射关系;最后在结构遭受冲击前后分别测量感应层的边界电压数据,通过训练好的残差神经网络重建感应层电导率变化分布的图像,实现损伤信息的识别。通过对蜂窝夹层结构进行低速冲击试验,验证了所提出技术和方法的可行性和有效性。

时滞影响下压电悬臂梁强化学习振动控制

时滞普遍存在于各种控制系统中,如果忽略控制系统中时滞的影响可能会降低控制器的控制效果,甚至导致发散。因此研究了时滞对强化学习(reinforcement learning,RL)振动控制器性能的影响。首先,利用有限元方法建立了压电悬臂梁的动力学模型,通过试验辨识修正了动力学模型参数;进而,仿真分析了不同时滞大小对比例微分控制和基于近端优化策略的RL控制效果的影响;然后,在不同时滞条件下训练了多个RL时滞控制器,并对RL控制效果进行了仿真及试验验证;最后,评估了RL时滞控制器对时滞偏差的鲁棒性。结果显示,RL时滞控制器不仅在所对应的时滞条件下具有良好的控制效果,还对实际时滞偏差有一定容忍范围,具有良好鲁棒性。

基于仿生技术的尾座式VTOL无人机起降稳定控制及轨迹优化

尾座式垂直起降(Vertical takeoff/landing,VTOL)无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)稳定性差,与传统起落架的适配性低。针对上述问题,提出了一种采用自由尾翼技术的新型起落架。该起落架采用串联多级结构,在降低机身高度的同时,保证了巡航状态下尾翼力臂的长度,并通过虚拟中心点力分布技术对动态着陆过程进行调控,简化了控制过程,有利于模式转换过程中的无缝轨迹优化。随后基于猫中心点单点数据集,利用神经网络对起落架控制进行训练,有效提高了起落架自适应起落速度和精度。最后,结合无人机不同模式的参数要求,进行多目标优化和相似性转换,有效提高了尾座式垂直起降无人机的着陆适应性和稳定性。

飞机典型结构当量初始缺陷尺寸分布模型研究

利用结构耐久性分析技术可以在保证飞机结构可靠性的同时,有效提高飞机结构的经济性。应用结构耐久性分析技术,对某型飞机飞行载荷谱作用下一种7B04-T651高强铝合金典型疲劳结构的原始疲劳质量(Initial fatigue qualit,IFQ)进行了研究。开展了3级不同应力水平下的飞行载荷谱疲劳试验研究;利用极大似然估计法处理基于三参数Weibull分布的裂纹萌生时间分布的参数估计问题,利用蒙特卡罗法对比验证了该方法的正确性,提出使用对数样本矩处理当量初始缺陷尺寸(Equivalent initial flaw size,EIFS)分布以获取通用当量初始缺陷尺寸分布模型;建立描述该典型结构的原始疲劳质量模型,验证其当量初始缺陷尺寸小于许用规定的0.125mm;最后通过对该典型结构的原始疲劳质量分析,验证了通用化方法的正确性和实用性,并且建立了结构在不同应力区、不同指定裂纹尺寸和不同可靠度下的寿命估计模型。

基于人工神经网络的共振吸声超材料声学性能快速预测及结构优化设计

针对共振吸声超材料声学性能快速预测及结构优化设计需求,提出了一种基于人工神经网络的共振吸声超材料性能预测方法.首先,建立了由微穿孔板和Helmholtz共振腔组成的多层穿孔型共振吸声超材料的理论模型,并通过仿真与实验验证其正确性;随后,通过理论模型生成数据集,并以此为基础,采用BP(back propagation)神经网络原理,搭建了结构特征参量与声学性能的人工神经网络模型;之后,将训练后的人工神经网络模型与遗传算法相结合,对共振吸声超材料进行声学性能最优化设计.结果表明:训练后的人工神经网络模型可以对目标结构的吸声性能进行准确预测,并且预测效率相较理论模型提高50%以上;人工神经网络模型与优化算法的结合不仅能提高优化效率,优化后的结构也具有良好的低频宽带吸声性能.人工神经网络为大规模结构性能预测计算提供了便利,在超材料等结构设计及优化领域具有广阔的应用前景.