星载天线伸展臂间隙动态效应与指向精度诊断方法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51875438
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0503.机械动力学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The pointing accuracy of an antenna reflector is the key index to measure the observation resolution of satellites. The joint clearance existing in the space arm system, the only mechanism connecting the satellite body with the space-borne antenna, is the major cause of vibration aggravation of the arm end and deterioration of pointing accuracy of the antenna. This project focusing on the dynamic clearance effects of the space arm system is to study the pointing accuracy diagnosis method based on the clearance dynamic analysis and nonlinear system identification of the space arm system. Firstly, starting with the analysis of the physical characterization presented by the clearance effect, the contact modeling method of the joint clearance and the refinement method of the locking mechanism is to be studied and the dynamic model of the space arm system with joint clearance is to be constructed to reveal the interrelationship between the joint clearance and the arm end vibration. Then, the study of the nonlinear response reconstruction algorithm to be carried out is to realize the response reconstruction at the clearance joint from the response of the measurable reference position and the combining study of the reciprocal of probability density function of the axis and the describing function is to realize the dynamic extract of the clearance characteristics and the relevant diagnosis of pointing accuracy. Lastly, the effectiveness of the proposed method is to be validated through the joint clearance test and the satellite ground vibration test. This project is expected to make breakthroughs in the modeling and identification of nonlinear clearance system and achieve dynamic compensation of antenna pointing accuracy to provide technical support for the improvement of satellite observation resolution.
天线反射器指向精度是衡量卫星观测分辨率的关键指标,而伸展臂作为连接卫星本体与星载天线的唯一机构,其关节间隙的存在是造成伸展臂末端振动加剧,进而导致指向精度下降的重要原因。本项目拟聚焦于伸展臂间隙动态效应,研究基于间隙动力学分析和间隙非线性系统辨识的星载天线指向精度诊断方法。首先,从分析间隙效应所呈现的物理表征入手,研究关节间隙的接触建模方法和锁紧机构的细化建模方法,构建含间隙伸展臂的动力学模型,揭示间隙与伸展臂末端振动的关联关系;然后,研究非线性响应重构算法,实现由可测参考位置处响应向不可测间隙位置处响应的重构,并研究轴心概率倒谱法和描述函数图法,实现间隙特征的动态提取和指向精度的关联诊断。最后,通过铰间隙试验台测试和卫星地面振动试验,验证方法有效性。项目预期在间隙非线性系统建模和识别上取得突破,为实现天线指向偏差动态补偿,提高卫星观测分辨率提供技术保障。

结项摘要

星载天线指向精度是衡量卫星观测分辨率的重要指标。空间伸展臂作为卫星本体与星载天线间的唯一连接机构,其展开关节中间隙的存在对系统动态稳定性和天线指向精度有着重要的影响。项目针对星载天线伸展臂间隙动态效应,研究了基于含铰间隙伸展臂动力学分析和间隙非线性系统辨识的星载天线指向精度诊断方法。建立了展开和锁紧时伸展臂碰撞-接触-分离三状态铰间隙接触力模型,分析了间隙对伸展臂末端振动的影响;考虑到间隙在装置的内部,使用中难以直接测量,提出了响应重构方法和轴心概率密度倒谱方法,实现了伸展臂铰间隙大小和接触刚度的测量;设计和搭建了模拟空间环境力学状态的含铰间隙伸展臂试验台,开展实验工作。实验结果表明,项目所提出的铰间隙识别轴心概率密度倒谱方法,在单间隙和双间隙参数识别中,间隙值识别误差<1%,接触刚度识别误差<2%。研究工作为卫星天线指向精度诊断提供基础理论和方法,为实现卫星在轨状态下天线指向偏差动态补偿,提高卫星观测分辨率提供技术保障。

项目成果

期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(1)
Reflection analysis for Stoneley waves encountering interfacial delamination
斯通利波遇到界面分层的反射分析
  • DOI:
    10.1016/j.compstruct.2020.112771
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Composite Structures
  • 影响因子:
    6.3
  • 作者:
    Minghang Li;Bing Li;Zhiyuan Zhang;Guangyuan Gao
  • 通讯作者:
    Guangyuan Gao
Joint Learning of Degradation Assessment and RUL Prediction for Aeroengines via Dual-Task Deep LSTM Networks
通过双任务深度 LSTM 网络联合学习航空发动机的退化评估和 RUL 预测
  • DOI:
    10.1109/tii.2019.2900295
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Industrial Informatics
  • 影响因子:
    12.3
  • 作者:
    Huihui Miao;Bing Li;Chuang Sun;Jie Liu
  • 通讯作者:
    Jie Liu
Propagation characteristic of the axial and circumferential interface waves and detection of the interlaminar defect in multilayered pipes
多层管道轴向和周向界面波传播特性及层间缺陷检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Measurement Science and Technology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Yunfei Zhang;Bing Li;Fei Tian;Lin Xu
  • 通讯作者:
    Lin Xu
A U-Net-Based Approach for Tool Wear Area Detection and Identification
基于 U-Net 的刀具磨损区域检测和识别方法
  • DOI:
    10.1109/tim.2020.3033457
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Huihui Miao;Zhibin Zhao;Chuang Sun;Bing Li;Ruqiang Yan
  • 通讯作者:
    Ruqiang Yan
Imaging the delamination in multilayer structure,
对多层结构中的分层进行成像,
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Composite Structures,
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Gao Guangyuan;Li Bing
  • 通讯作者:
    Li Bing

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  • 通讯作者:
    李兵

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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