一种自由曲面视觉测量三维数据拼接方法

提出一种利用标志点构建全局测量控制点的视觉测量三维数据拼接方法.在被测自由曲面上粘贴标志点,并在被测区域放置基线尺,采用1台数码相机在不同视点拍摄标记点和基线尺图像,由此求解数码相机在不同视点的坐标系变换关系.在此基础上,根据立体视觉模型确定标志点三维坐标,转换到全局坐标系下,形成全局测量控制点.视觉传感器在不同位置对各局部区域进行三维扫描,获得局部区域内标志点在局部测量坐标系下的坐标,通过至少3个非共线标志点解算局部坐标系到全局坐标系的变换,从而将实现局部三维数据的拼接.该方法操作简便,适合现场使用.实验结果表明, x,y,z 坐标的拼接误差分别为0.03mm,0.02mm,0.07mm.     

大尺寸弧长图像测量系统及其图像处理方法的研究

基于CCD图像测量技术,提出一种新的非接触大尺寸弧长图像测量系统,该系统可用于测量封闭或非封闭、规则或不规则轮廓的大尺寸弧长。文中给出了系统的结构及原理,并着重讨论了该系统的图像处理方法。最后,利用新系统进行了现场比对实验。     

基线比值法相位解模糊算法

研究了由N-1个等比值双基线系统组成的N基线测向系统的相位解模糊算法。对每个双基线系统（Pnλ0/2,Pn＋1λ0/2）在（-p/2,p/2）,（-q/2,q/2）范围内进行一维整数搜索,寻找出一组相位模糊解（k0n,l0n）,根据二元一次不定方程,得到该双基线系统的模糊解,解的组数为Pn,Pn＋1的最大公约数（Greatest common divisor,GCD）,然后寻找由（P1λ0/2,P2λ0/2,P3λ0/3）构成的三基线系统的相位模糊解,解的组数为P1,P2和P3的最大公约数。以此类推,可得N基线系统的相位模糊解,如P1,P2,…,PN的最大公约数为1,那么就可得到惟一解,实现相位无模糊。该算法的计算量小,便于工程实现,仿真结果表明了算法的有效性。     

基于异步通信链路的AFF星间基线测量技术研究

星间基线的精密测量是自主编队航天器(AFF:Autonomous Formation Flyer)实现多星协同任务的关键技术.基于CCSDS Proximity -1协议,提出一种在AFF下星间全双工通信链路中利用双向异步传输帧实现非相干扩频测距和时间同步的方法,给出算法的计算公式和理论误差模型.技术验证系统的实验结果表明提出的方法性能指标先进、信道资源利用率高、功能集成度高.     

一种分析电大尺寸金属目标散射特性的加速算法

为有效分析电大尺寸金属目标散射特性,提出了一种基于矩量法(MOM)的加速算法(FA).算法通过改进基函数生成稀疏对角系数矩阵,用迭代法快速求解所列的线性方程组.对无限长圆柱、无限长椭圆柱、无限长方柱和平板金属散射体的计算结果表明:该算法与MOM吻合较好,且大幅缩短计算时间,节省计算机内存.     

基于成熟度的电子装备技术状态管理

概述军工企业电子装备技术状态管理的特点与需求,分析技术状态管理的对象和需关注的因素,提出一种基于产品成熟度的技术状态管理方法,给出成熟度的标识、等级划分和进阶,并将成熟度与变更管理和基线审核相结合,介绍基于成熟度的多维度变更规划模型、流程体系和配套的支撑环境建设等。     

采用轴向进给法滚压多头数加长螺纹

采用滚压法对螺纹进行加工是一种塑性加工工艺,该种加工是一种无切削使金属成形的方法,既能改善螺纹的机械性能也节约了金属材料,金属经塑性变形后,其强度和硬度都有所提高,零件的耐磨性有较大的提高,而螺纹的疲劳强度可提高20%~40%,表面质量也得到提高。采用滚压螺纹的方法应用非常广泛,尤其对于航空航天用螺纹零件,零件强度、耐磨性、     

18参数广播星历分析研究

针对18参数广播星历模型对混合星座（包含GEO（地球同步轨道）、IGSO（倾斜地球同步轨道）、MEO（中地球轨道））的拟合精度和稳定性问题,利用摄动理论中的分析方法研究18参数广播星历模型新增参数的物理意义,通过数值仿真比较分析18参数模型与16参数模型对混合星座的拟合精度和稳定性。分析研究表明,新增2个参数可以较好地逼近轨道变化的长周期项,相同拟合弧长的拟合精度比16参数提高了50%左右,但受短周期项影响,拟合不够平稳,同时由于轨道变化特征的差异,对GEO和IGSO卫星的拟合不如MEO卫星稳定。数值仿真结果表明,要保证稳定性必须增加拟合弧长,但拟合精度会有一定下降,18参数条件下,MEO卫星选用3h拟合弧长能保持很好的稳定性,GEO和IGSO卫星则需要选择5h拟合弧长。     

空间摄动对InSAR卫星编队的影响研究

针对干涉合成孔径雷达(InSAR)编队卫星的特点,分析了地球形状、大气阻力、第三体引力和太阳光压等空间摄动力对卫星轨道的影响,并仿真讨论其对编队构型的影响。结果表明:地球形状摄动和大气阻力摄动是引起InSAR编队构型变化的主要摄动因素,在这些摄动力的作用下,编队构型的变化主要是沿航迹向的累积变化和编队椭圆的空间指向变化两种,并给出了编队构型随时间的变化量。研究为编队保持控制提供了参考。     

利用时延神经网络的动载荷倒序识别

将时延神经网络引入动载荷识别研究中,结合时延神经网络的"记忆"特性、因果有限长冲激响应（FIR）系统理论与振动响应的求解原理,提出一种利用时延神经网络的时域动载荷倒序识别方法。对一个受两点随机动载荷作用的舵面模型结构进行载荷识别验证实验,结果表明,用本文方法识别的两个激励点上识别载荷样本的时间序列与真实载荷样本的时间序列之间的均方根误差分别为0.635 4和2.543 7,识别载荷样本时间序列与真实载荷样本时间序列的相关系数分别为0.965 7和0.826 2,功率谱密度曲线也能够较好吻合。本文提出的方法具有不需要结构动力学模型、识别精度高的优点。