高精度频标比对实现的新方法

提出了一种实现高精度频标比对的新方法,通过控制正反相切换电路来达到消除鉴相中的“死区”和非线性问题,通过对两个比对信号经过鉴相器输出的矩形脉冲进行填充,并对填充脉冲在给定时间内进行计数可以将计数值进行曲线拟合,得到高精度的相位比对曲线并计算出两比对信号的频差。     

一种基于在轨深度学习的压缩率确定方法

如何对遥感图像中的重要目标进行精确的识别分类,是卫星遥感领域的一个难点和重要的研究方向。深度学习能较好解决识别分类的问题,但其学习模型有大量参数需要确定,会消耗大量计算和存储资源,不利于在轨实现。模型压缩是降低资源需求的有效方法,但会导致分类准确率降低。剪枝是模型压缩的主要方法之一,目前剪枝技术大多研究的是在降低计算量的情况下如何减少准确率损失,如何确定压缩率是有待研究的问题。本文提出了一种通过函数拟合准确率与压缩率关系的方法,可以据此确定相应的压缩率,并对不同的压缩方法进行比较。仿真结果表明:该方法的函数模型可以在不同场景下用较少的点拟合出准确率与压缩率关系曲线,且均方根误差最大为1.09,平均值为0.51,拟合效果较好,可据此针对不同的应用条件与需求确定相应的模型压缩率。     

基于曲线拟合的飞机方向舵偏角测量误差补偿

在对飞参记录系统的方向舵偏角通道进行标校的过程中,俯仰角变化和其它非线性误差都会影响电子罗盘的测量精度。本文研究了基于曲线拟合原理建立误差补偿公式的方法,以减小方向舵偏角通道的测量误差。实验证明,这种方法可以有效地提高电子罗盘的方向舵偏角测量精度。     

整体最小二乘法在某型液压测量设备中的应用

某型飞机液压系统压力测量设备中,液压传感器在原理上存在非线性因素,制造过程中随机误差较大。在对传感器输出的差分信号进行整形放大的过程中,使用了非线性放大电路,另外,电路中的放大器和电阻等器件均存在随机误差,导致该液压系统压力测量设备的输入和输出之间没有显式的函数关系表达式。研究采用整体最小二乘法对输入和输出进行曲线拟合,将测量过程中原理性的非线性因素和所有器件的误差均作为一个黑箱因素处理,不需对其进行精确测量,由整体最小二乘法进行曲线拟合,硬件设计和软件编程两个方面都容易实现。     

战斗机航迹可飞性过载检验算法

生成满足战斗机过载约束条件的三维航迹以及对航迹进行可飞性过载检验是战斗机航迹规划的重要内容。利用B样条曲线拟合战斗机航迹并计算航迹曲率,给出了航迹可飞性过载判断准则以及相应的保证措施,即降低速度与调整导航点。通过对某型战斗机按拟合航迹飞行的需用过载进行仿真并对航迹可飞性进行过载约束检验,有效地验证了调整导航点位置的两条可用原则:防撞优先与规避优先。该算法对于实现战斗机三维航迹规划生成以及航迹可飞性过载检验具有一定的实用价值。     

无磁金属电导率标块测量系统

介绍了一种基于Ｔｈｏｍｐｓｏｎ－Ｌａｍｐａｒｄ原理的交叉电导率标块测量系统。基准标块的电导率范围为１３％～１００％ＩＡＣＳ，其不确定度为０．０８％，对未知标块传递测量的不确定度为０．１４％＋０．１％ＩＡＣＳ。     

发动机火警传感器校验仪的研制

主要介绍了基于C8051单片机的发动机火警传感器校验仪的研制,讨论了该校验仪硬件电路的设计以及对温度非线性进行曲线拟合的方法.实验结果表明该校验仪能够全自动地检测出火警传感器的动作情况,并且具有较高的温度检测精度和稳定性.     

开关磁阻电机矩角特性模型非线性拟合方法

开关磁阻电机难以采用传统电机分析方法进行建模,通过分析开关磁阻电机电磁转矩生成原理,确定了不同电机饱和状态下电磁转矩与相电感导数之间的关系。用分段函数非线性拟合的方式对电感导数曲线进行建模,再进一步得到开关磁阻电机可逆矩角特性的解析模型,并基于电机的结构参数和约束条件逐一确定和优化了模型的各个参数。利用可逆矩角特性模型,可以方便地计算电机磁化曲线和瞬时磁链,给电机设计及驱动控制带来很大的方便。通过2个样机的实测数据和有限元结果对该模型解析计算结果的准确性进行了验证。      

CME引起的地磁暴穿越时间

日冕物质抛射(CME)从发生至引起地磁暴最大值的时间间隔称为穿越时间.本文选取1997-2015年89个CME-Dst事件,分析CME速度、能量、耀斑类型等对穿越时间的影响;采用非线性拟合以及支持向量机(SVM)非线性回归技术,建立基于1997-2009年62个CME-Dst事件的CF模型和SVM模型,并利用其余27个CME-Dst事件对模型预报效果分别进行检验.结果表明,CF模型和SVM模型的预报准确率均达到85.2%,其中CF模型的平均绝对值误差为13.77 h,而SVM模型为13.88 h.与ECA模型结果(准确率为77.8%,平均绝对值误差为14.55 h)进行对比发现,CF模型和SVM模型的准确率更高而误差更小.CF模型和SVM模型能够提前1~5天较好地预报地磁暴爆发时间.