结构动力学与控制

重要进展一：基于非奇异动力学及向量测量的空间系绳角速度观测器(Angular velocity observer for space tether exploiting non-singular dynamics and vector measurements)

针对在轨电动力绳系离轨系统摆动角速度难以直接测量这一问题，提出了基于非奇异模型和向量测量的系绳角速度观测方法。为避免传统双角参数姿态描述法在三维运动情形的奇异问题，建立了以系绳方向矢量和角速度矢量为运动参数的椭圆轨道绳系航天器非奇异姿态动力学方程。基于上述非奇异姿态动力学模型，以系绳方向矢量为测量输入，设计了两种非线性角速度观测器。第一种基于持续激励假设，采用了类似于文献中采用向量测量进行卫星姿态角速度估计方法，被称为“参考观测器”；第二种观测器则对第一种设计方案做了进一步扩展，避免了前人设计所需的持续激励和高斯测量噪声假设，提高了实际可应用性，被称为“扩展观测器”。进而，对所设计的观测器收敛特性进行了理论分析，并通过数值仿真算例对比两种观测器的工作性能。仿真结果表明，扩展观测器收敛性能优于参考仿真器。在存在测量噪声的情况下，使用扩展观测器进行观测时角速度的观测误差迅速收敛至零，验证了所提出扩展观测器的工作性能。

重要进展二：采用分层策略的考虑随机因素的热结构动力学模型修正(Stochastic dynamic model updating of aerospace thermal)

对热环境下的结构动力学系统来说，材料特性、接触状态等大量的不确定性因素使得结构的力学特征不确定性更为明显。当前绝大多数模型修正方法都属于确定性方法，只能重现某次特定试验结果，而应用该试验数据得到的修正后的有限元模型在预测精度上难以满足实际需求。项目组围绕不确定性因素扰动热环境下的典型结构的动特性问题开展研究，引入小扰动假设，提出了基于摄动法和代理模型技术的不确定性跨层模型修正方法，将不确定性扰动量化为概率密度函数，并将其作为摄动量，将热模态频率模型预报值与实测值之间的误差二范数作为修正目标函数，结合摄动法给出了修正目标函数关于不确定性修正变量的摄动方程，通过求解反向摄动方程获得修正变量的概率特性。实现了由温度场不确定性修正到温度场确认，再由温度场下结构不确定修正到温度场下结构响应确认的具体过程，解决了传统的热结构动力学模型修正技术难以兼顾热传导问题和结构动力学问题的不确定性模型修正难题，为热结构动力学模型修正提供了一个基于统计思想的解决方案。

机械结构强度

重要进展一：润湿诱导变形的理论及其求解新方法(Formulation and a new solving approach to the problem of the wetting-induced deformation)

自1805年Young建立润湿的基本方程以来，如何表征三相接触线沿界面法线方向的平衡，一直悬而未决。针对这一问题，我们通过分析固/液润湿系统的能量构成，引入了三相接触线的自能，建立了刻画润湿诱导固体弹性变形的控制方程与界面条件，在连续介质力学的范畴内，完备地描述了块体、表/界面与三相接触线的平衡。利用所建立的方程，我们采用一种新的方法，即通过分析固/液界面的几何模式而不是假定界面压力的分布，计算了液滴诱导的柔性基底的变形（如图所示），得到了与实验数据一致的结果。

重要进展二：超轻金属夹芯板对浅埋炸药的动态响应研究(Dynamic response of ultralight all-metallic sandwich panel with 3D tube cellular core to shallow-buried explosives)

浅埋爆炸载荷冲击下，军用或民用车辆相对较薄的金属底盘易发生破坏。为了提高车辆的抗爆性能，可在其底盘下方安装不同的防护结构。实验室研究人员创新提出了一种用于提升车辆抗爆性能的三维点阵方管芯体三明治防护结构，并采用氩气保护焊接和激光焊接方法制备了三维点阵方管芯体三明治结构。首先，在浅埋爆炸载荷下，三明治结构上方放置一块用于模拟车辆底盘的基板，构成三明治-基板复合结构，用于研究三明治结构的防爆性能；其次，通过试验方法研究了浅埋爆炸载荷条件下三明治-基板复合结构的力学响应；然后，采用有限元方法数值模拟了三明治-基板复合结构的动态响应及其高效吸能的力学机理，并与试验结果进行了对比，吻合较好；最后，系统讨论了相关几何参数的影响，并针对三维点阵方管芯体进行了优化设计。结果表明，增加z管壁厚或宽度可以显著提高三明治结构的抗爆能力。该三明治结构不仅相对容易制造，而且也表现出优越的抗爆性能，从而为设计高性能、轻质、防地雷和简易爆炸装置的防护结构提供了一个潜在的设计方案。

振动利用与精密驱动

重要进展一：基于梯度折射率声学超材料用于产生超长声射流的广义Luneburg透镜(GRIN metamaterial generalized Luneburg lens for ultra-long acoustic jet)

声射流是一种非常狭窄的局部声场，在保持亚波长声束宽度的同时可以传播几个波长的距离。由于其有望打破衍射极限的特点，这种基于透镜的声束产生和控制被认为在无损检测、医疗超声和水下声纳等方面有潜在的应用前景。现有的声射流透镜受限于自然材料选择，声场衰减快，旁瓣多，声阻抗匹配差，难以满足实际应用需求。因此迫切需要开展新材料、新设计的声射流透镜研究。基于此，研究团队提出了一种梯度折射率超材料实现的声学广义伦伯透镜。该透镜由圆柱形声学超材料单元构成，采用3D打印技术制作完成。研究结果表明：在20kHz的声波入射条件下，透镜背侧产生了17倍自身波长的超长声射流，是传统设计方法的两倍。此外，研究还发现设计的透镜声阻抗匹配良好、无明显旁瓣、焦距可重构，表现出卓越的声学性能和声场可操控性。这种基于声学超材料声透镜调控声场的方法为声学成像和声纳设备等领域提供了极大的设计灵活性和通用性。相关成果以“GRIN metamaterial generalized Luneburg lens for ultra-long acoustic jet”发表于美国物理联合会（AIP）旗舰期刊Applied Physics Letters，并被选为 “Editor’s Pick”和“Featured Article”，同时AIP Scilight以“Acoustic lens can help generate longer and cleaner sound jet”为题进行了采访报道。

重要进展二：基于亚波长微孔的动态声悬浮操控平台(Ultrafast Growth and Locomotion of Dandelion-Like Microswarms with Tubular Micromotors)

随着空间科学技术研究的不断深入，基于外部物理场的悬浮操控技术已经日臻完善，通过模拟太空微重力环境，实现了对不同类型和尺度样品的非接触式捕获及驱动，因此，在生命科学、分析化学、纳米工程和先进制造等领域展现了广阔的应用前景。本研究通过在声反射板上设置亚波长微孔，可实现对悬浮物质的动态机械操控。利用亚波长微孔的开合可以产生时变的Gor’kov声势，进而实现对操控对象的长距离快速输运、原位转动和自适应低频振动等功能，从而避免了对外部物理场进一步调节悬浮物质运动的需求。本研究成果以“基于亚波长微孔的动态声悬浮操控平台”为题发表于国际著名期刊Advanced Science，其简洁、低成本和易操控的优势使得该技术在面向太空环境下的生物材料合成与制备、晶体生长和非接触式3D打印等前沿领域研究中具有独特的优势。

微纳系统力学

重要进展一：半导体-水界面的动光伏效应(Kinetic photovoltage along semiconductor-water interfaces)

不同成分物质接触时会形成异质界面，半导体器件利用固-固异质界面构筑出量子阱、肖特基结、PN结等诸多功能性结构，是实现半导体激光、晶体管和太阳能电池等重大应用的基础。然而，不同于全固态异质器件，固-液异质界面若不借助化学反应，液体中的离子/分子或者固体中的电子都将难以跨界面输运。因此光照即使能激发固体中的电荷并调制固-液耦合作用，但以此在固体内输出连续电压仍是一个挑战。本研究通过移动光束驱动固-液界面电荷运动，在固体面内实现了持续的电压输出。研究发现，将长条状半导体硅片浸没在去离子水中并使用光束照射硅-水异质界面，沿着界面方向拖拽光斑便能在硅片面内产生持续的电压输出，且光斑速度方向和硅片的掺杂类型决定了该电压信号的正负。此外，与水中的硅片相比，空气中的硅片对光束的运动没有明显的响应。实验进一步排除了化学反应、热电等因素，表明该效应与光照引起的电荷激发及硅-水界面耦合作用密切相关。为此建立了简化的等效电路模型来描述光照引起的电荷响应，发现移动的光照区域会诱导电荷再平衡，运动光斑的前缘充电而后缘放电，从而在硅片面内持续产生电流和电势差。

与一般垂直于异质界面的光伏效应不同，该研究利用动态光照和固-液耦合产生了平行于界面的面内电压，这种光照引起的动边界效应被称为动光伏效应。该效应有望拓展到其他半导体和极性液体/水凝胶界面，从而以此构筑基于固-液界面的新型光电子传感及能量转换器件。

重要进展二：水滴发电机的动力学机理 (Dynamics for droplet-based electricity generators)

该研究通过高速相机对水滴发电机的工作过程进行观察，发现液滴接触器件上表面电极后的面积变化率dS/dt的曲线与其产生的电压信号能够吻合。据此，我们提出了一个易于理解的动力学模型，解释了这类水滴发电机的工作机理：器件上下两个电极在聚四氟乙烯表面的负电荷的作用下，将感应出相应的正电荷，从而实现整个器件的静电平衡，静电平衡下正负电荷密度具有相应的等量关系。而接触上表面电极的水滴可以等效地看作上电极的一部分，水滴面积的变化可以理解为上电极的面积变化，从而导致电极的正电荷密度发生变化，为了恢复静电平衡，电子将在上下电极之间定向迁移（电信号的产生），使得正负电荷密度满足静电平衡下的等量关系。通过理论推导和模拟，得出输出电压和电流与液滴接触上电极后的面积变化率dS/dt、聚四氟乙烯表面的负电荷密度σ成正比，综合的实验进一步验证了该模型。利用该模型优化水滴生电器件构型，构建水滴发电-整流-储能-调压的集成系统实现了对手机充电。

智能材料与结构

重要进展一：结构双裂纹扩展预测的在线导波监测-混合建议分布粒子滤波方法(Dual crack growth prognosis by using a mixture proposal particle filter and on-line crack monitoring)

通过多紧固件连接的复杂飞行器结构通常存在多个应力集中部位，其在交变疲劳载荷下将萌生多个疲劳裂纹并扩展。相比单裂纹损伤，多裂纹损伤更加危险，但在大量不确定性因素下的裂纹扩展规律也更加复杂，准确预测单机结构的多裂纹损伤萌生和扩展是个难题。针对该问题，提出了基于导波监测和混合建议分布粒子滤波的结构多裂纹扩展预测方法，采用导波信号特征机器学习融合方法构建结构多裂纹尺寸的定量化在线评估模型，以在线评估概率和裂纹扩展先验概率的混合分布作为粒子重要性采样建议分布，动态修正多裂纹扩展模型，实现了典型航空结构孔边双裂纹扩展的在线准确预测。

重要进展二：基于激光超声和深度学习的复合材料疲劳状态评估(Fatigue damage characterization for composite laminates using deep learning and laser ultrasonic)

纤维增强复合材料（FRP）结构在周期载荷的作用下，会呈现出刚度性能上的退化，这会进一步引发FRP结构中导波波速的下降。基于这一现象，课题组探索了通过神经网络深度学习，自动实现导波信号处理和疲劳表征模型推导的可行性。该工作提出了一种新型神经网络架构：首先，通过卷积自编码器实现导波数据的特征提取；其次，通过循环神经网络实现表征模型的模型参数分析；最终，通过神经网络常微分方程构建导波特征的退化模型。考虑到实验数据的稀缺性，采用有限元模型补充低阶导波特征数据。最终结果表明，本工作提出的深度学习模型不仅可以自动从原始导波数据中提取目标结构的刚度特性，而且还可以进一步输出描述刚度退化过程的疲劳状态评估。