用于航天器贮箱的复合材料层合板低速冲击损伤及其渗漏规律研究

得益于优异的力学性能和减质优势，贮箱复合材料化已成为新一代航天器的重要特征之一，而复合材料贮箱的冲击后渗漏问题须要重点关注。针对一种用于航天器贮箱的含表层机织布复合材料层合板，通过依次开展低速冲击试验、C扫描损伤检测和氦质谱渗漏检测，获取不同能量冲击后层合板的内部分层损伤和渗漏率，并对比分析了机织布分别置于冲击侧和背侧时层合板的渗漏规律。结果表明，将机织布层置于冲击背侧时，层合板的冲击渗漏门槛值显著提高，且发生渗漏时出现目视可见损伤。     

一种基于循环阈值的海上固定目标清洗方法

针对海上电磁环境复杂、数据量巨大等问题,在进行态势分析时,将目标海域内对态势分析影响较小的固定目标进行清洗,可有效缩短数据处理的时间、降低复杂度,提高态势分析的效率和直观性。现有的固定目标清洗方法鲁棒性较低,不能排除异常跳变数据的干扰,对数据集中信息的准确性要求较高,不适用于海上复杂环境的数据处理。因此,文章提出了一种基于循环阈值的海上固定目标清洗方法,并在仿真军事场景上进行了实验分析,所提方法通过循环阈值过程能够排除自然因素、量测误差和异常跳变数据的干扰,有效检测出样本数据集中的固定目标。     

基于改进ORB的月面着陆视觉导航的配准方法

月球探测器在下降着陆过程中探测到的月面图像灰度均匀,缺少纹理信息,而视觉辅助导航采用传统ORB算法对灰度均匀的月面图像检测出的特征点数量较少,容易出现团簇现象,因此提出一种基于改进ORB算法的图像特征提取与匹配算法。首先对月面图像构建金字塔尺度空间模型,设置自适应阈值并构建掩膜逐一分块检测特征点;然后采用非极大值抑制使特征点分布均匀,消除聚集现象再进行特征匹配;最后结合渐进一致采样算法剔除误匹配,并计算下降序列图像间的位置变换关系。实验结果表明:该方法对于存在大尺度、旋转变化情况下的月面图像,在匹配精度方面比ORB提高10%～13%,在月面着陆视觉导航应用方面具有较好的适用性。     

基于跨层信道感知的SPMA 协议自适应阈值算法

基于统计优先级的多址接入协议（SPMA, Statistical Priority-based Multiple Access protocol）应用于机     

小波阈值去噪法在MEMS陀螺信号处理中的应用

近年来MEMS陀螺发展迅速，应用广泛，但性能参差不齐。为改善MEMS陀螺的输出信号性能，综述了近年来小波阈值去噪法在该领域内的研究进展情况。重点从阈值函数的不同改进形式、阈值选取方式的不同以及分解层数三方面对比分析各小波阈值去噪法之间的优缺点。通过现阶段的去噪效果评判标准，结合MEMS陀螺信号的特点，对近年来小波阈值去噪的应用情况进行分析说明，总结小波阈值去噪法在不同使用条件下对MEMS陀螺信号处理上的优势与不足，为后续相关研究提供一定的参考价值。     

进气温度与压力对涡流管性能影响的实验

实验研究了涡流管进出口膨胀比(2~5)、节流阀开度(1~11)和进气温度(313~373K)对涡流管性能的影响,重点分析了制冷和制热温度效应随上述参数的变化规律.研究中发现:随着进口膨胀比增加,管内涡流强度增强,不同半径处气流的角速度梯度增大,涡流制冷温度效应增强10.9%,制热温度效应增强46.5%.随着节流阀开度增加,冷/热气流之间能量交换的程度提升,涡流效应增强,冷流率增大47.3%.随着进气温度增加,涡轮管性能逐步提升.实验结果表明:进气温度每增加20K,制冷温度效应平均增幅约为12%,制热温度效应平均增幅约为5%.      

Transfer learning: A new aerodynamic force identification network based on adaptive EMD and soft thresholding in hypersonic wind tunnel

The aerodynamic test in the pulse combustion wind tunnel is very important for the design, evaluation and optimization of aerodynamic characteristics of the hypersonic aircraft. The test accuracy even affects the success or failure of hypersonic aircraft development. In the aerodynamic test of pulse combustion wind tunnel, the aerodynamic signal is disturbed by the inertial force signal, which seriously affects the test accuracy of aerodynamic force. Aiming at the above problems, this paper innovatively proposes an aerodynamic intelligent identification method, that is the transfer learning network based on adaptive Empirical Modal Decomposition (EMD) and Soft Thresholding (TLN-AE&ST). Compared with the existing aerodynamic intelligent identification model based on deep learning technology, this study introduces the transfer learning idea into the aerodynamic intelligent identification model for the first time. The TLN-AE&ST effectively alleviates the problem of scarcity of training samples for intelligent models due to the high cost of wind tunnel tests, and provides a new idea for further implementation of deep learning technology in the field of wind tunnel aerodynamic testing. And this study designed residual attention block with soft threshold and dense block with adaptive EMD in TLN-AE&ST model. Residual attention block with soft threshold module can more effectively suppress the influence of instrument noise signal on model training effect. Dense block with adaptive EMD makes the deep learning model no longer a black box to a certain extent, and has certain physical significance. Finally, a series of wind tunnel tests were carried out in the Φ = 2.4 m pulse combustion wind tunnel of China Aerodynamic Research and Development Center to verify the effectiveness of TLN-AE&ST.     

基于固定阈值事件触发扩张状态观测器的多智能体协同目标环绕控制

针对复杂多扰环境下面向未知运动目标的多智能体对峙跟踪问题,提出了一种基于固定阈值事件触发扩张状态观测器(FTESO)的多智能体协同目标环绕控制方法。首先,建立了智能体与目标的相对运动模型,将目标加速度、模型非线性、环境摄动视为集总干扰,利用量测的相对位置信息构造可降低测量端状态更新频次的FTESO,以实现在非周期采样条件下对于相对速度不可测和集总干扰未知的精准估计。其次,结合速度方向场理论生成目标与智能体间的期望相对速度,根据相邻智能体间的相对角间距信息与FTESO的观测结果,设计了一种不依赖目标加速度信息的多智能体相位协同一致性协议,使得多智能体能够以指定环绕半径、环绕角速度和相对角间距实现对未知运动目标的环绕跟踪。借助Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统中所有误差信号最终一致有界。最后,通过仿真和比较结果验证了所提算法的有效性。