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林光宇敏锐地意识到，要想在未来的航天竞争中占据一席之地，必须不断拓展自己的知识面和技术领域，勇于探索和创新。
在一次关于我国未来深空探测任务规划的研讨会上，林光宇提出了一种基于多源信息融合的深空探测器自主导航技术方案。
深空探测任务面临着距离地球遥远、信号传输延迟大、导航卫星覆盖范围有限等诸多挑战，传统的导航技术难以满足任务需求。
林光宇的方案综合利用了星敏感器、光学相机、射电天文望远镜以及探测器自身携带的惯性测量单元等多种导航传感器的信息，通过建立复杂的信息融合模型和自主导航算法，实现深空探测器在远离地球的太空中的高精度自主导航。
为了验证这一技术方案的可行性，林光宇带领团队开展了一系列的仿真实验和地面验证试验。
在仿真实验中，他们模拟了深空探测器在不同行星际轨道、不同飞行姿态下的导航场景，对多源信息融合自主导航算法进行了全面的测试和评估。
通过与传统导航算法的对比分析，结果表明，基于多源信息融合的自主导航技术能够显着提高深空探测器的导航精度和可靠性，有效降低对地球地面测控系统的依赖。
在地面验证试验中，他们利用实验室搭建的模拟深空探测环境的试验平台，对导航传感器的性能以及信息融合算法的实时性和准确性进行了测试。
通过对试验数据的分析和处理，进一步优化了导航系统的设计和算法参数，为该技术在实际深空探测任务中的应用奠定了坚实的基础。
在载人航天领域，林光宇也积极参与到我国新一代载人飞船的研制工作中。
载人飞船的生命保障系统是保障航天员生命安全和身体健康的关键技术之一，其复杂性和可靠性要求极高。
林光宇负责生命保障系统中的空气净化与循环子系统的技术研发工作。
这个子系统需要对飞船内的空气进行实时监测和净化处理，去除其中的二氧化碳、有害气体和微生物等杂质，并通过循环系统将净化后的空气重新输送到飞船舱内，为航天员提供一个适宜呼吸的环境。
林光宇和他的团队在空气净化与循环子系统的研发过程中，面临着诸多技术难题。
例如，如何设计高效的二氧化碳去除装置，以满足长时间载人飞行任务的需求；如何确保空气净化设备在微重力环境下能够稳定可靠地运行；如何开发智能的空气监测与控制系统，能够实时准确地监测飞船内空气的质量参数，并根据航天员的活动情况和生理需求自动调整空气净化与循环的工作模式等。
为了解决这些问题，林光宇团队深入研究了各种先进的空气净化技术和材料，如分子筛吸附技术、电化学二氧化碳去除技术以及新型的抗菌抗病毒材料等。
他们通过优化设计二氧化碳去除装置的结构和工艺流程，提高了装置的去除效率和使用寿命。
在微重力环境适应性方面，他们开展了大量的地面模拟实验和微重力实验，对空气净化设备的结构强度、密封性能以及流体传输特性等进行了深入研究，并通过采用特殊的设计和技术措施，确保设备在微重力环境下能够正常工作。
在智能空气监测与控制系统开发方面，林光宇团队采用了先进的传感器技术、人工智能算法以及分布式控制系统架构，实现了对飞船内空气质量参数的高精度监测和智能控制。
通过与航天员生命体征监测系统的信息融合，该系统能够根据航天员的生理状态和活动情况自动调整空气净化与循环的工作参数，为航天员提供更加舒适和安全的生活环境。
在空间站建设领域，林光宇参与了空间站大型柔性结构的动力学与控制技术研究。
空间站的大型柔性结构，如太阳能电池板、机械臂等，具有质量轻、刚度低、阻尼小等特点，在太空中容易受到各种外界扰动的影响，如太阳光压、大气阻力、航天器姿态调整等，从而产生复杂的振动和变形。
这些振动和变形不仅会影响空间站的结构稳定性和安全性，还会对空间站的姿态控制、能源供应以及科学实验设备的正常运行产生不利影响。
因此，研究大型柔性结构的动力学特性和有效的控制方法，是空间站建设和运行过程中面临的一个重要技术难题。
林光宇带领团队深入研究了大型柔性结构的动力学建模方法，考虑了结构的几何非线性、材料非线性以及与航天器主体之间的耦合动力学效应等因素，建立了一套高精度的空间站大型柔性结构动力学模型。
然后，基于这个模型，他们研究了各种主动控制和被动控制技术，如振动抑制控制、形状控制以及自适应控制等。
通过在柔性结构上安装传感器、作动器以及智能控制算法的应用，实现对柔性结构振动和变形的实时监测与主动控制。
在研究过程中，他们还开展了大量的地面实验和数值仿真研究，对控制技术的有效性和可靠性进行了验证和优化。
例如，他们利用地面大型空间结构实验平台，模拟空间站柔性结构在太空中的受力和运动情况，对不同控制算法和控制参数下的结构振动抑制效果进行了实验研究。
通过对实验数据的分析和处理，进一步改进了控制算法和控制策略，提高了控制效果。
同时，他们还利用数值仿真技术，对空间站在不同运行轨道、不同任务工况下的柔性结构动力学行为进行了模拟分析，为空间站的设计和运行提供了重要的技术支持。
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