深空探测器无线电干涉测量开源数据处理系统构建及试验

为更好地开展深空无线电干涉测量试验,基于DiFX(Distributed FX,分布式FX型相关处理)、SPICE(Spacecraft Planet Instrument Camera-matrix Events,航天器行星仪器照相机矩阵事件)、HOPS(Haystack Observatory Postprocessing System,Haystack克天文台后处理系统)及AIPS(Astronomical Image Processing System,天文图像处理系统)等开源软件,搭建了一套可用于深空探测器信号相关处理的无线电干涉测量数据处理系统。首先介绍了该系统的整体架构及组成,然后介绍了系统各组成模块的功能及工作原理,最后利用该系统对嫦娥三号着陆器开展了观测试验,并对观测数据进行了处理。试验结果表明,该系统能成功实现深空航天器信号的相关处理、条纹拟合,以及时延解算等功能,有望为我国嫦娥五号任务及火星探测任务数据处理提供支持。     

硅橡胶/双酚A-苯胺型苯并噁嗪树脂耐烧蚀复合材料的制备与烧蚀结构的研究

苯并噁嗪树脂具有优异的成炭和抗高温氧化性能,是新一代的耐烧蚀树脂。以双酚A-苯胺型苯并噁嗪树脂为耐烧蚀树脂,采用1H-NMR、DSC和转矩流变仪研究其成环率和加工性能;以硅橡胶为耐烧蚀基体,采用熔融共混方法制备了硅橡胶苯并噁嗪树脂耐烧蚀复合材料。进行力学和氧乙炔焰烧蚀检测,利用FT-IR、Raman和SEM研究复合材料综合性能和烧蚀结构。结果表明:苯并噁嗪树脂能够明显提高硅橡胶复合材料的耐烧蚀性能,当树脂添加量为20份时,复合材料具有较好的耐烧蚀和力学性能;该复合材料经过氧乙炔焰烧蚀后,烧蚀层形成表面陶瓷层、裂解炭化层和基体层。表面陶瓷层主要由SiO_2,SiC和C组成,裂解炭化层的主要组由C,SiO_2,SiC以及炭化彻底的碳和炭化不完全的有机结构组成。     

基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术

复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。     

硅半球深腔结构无损检测技术

半球深腔的加工质量是决定硅基MEMS半球陀螺精度的关键因素之一，及时检测半球深腔的形貌参数并将其反馈至加工过程，是确保高性能MEMS半球陀螺研制成功的重要措施。由于硅半球深腔的深度较大，台阶仪和光学显微成像系统无法对半球深腔的形貌特征进行有效测量。因此,需要将硅深腔结构剖开后采用扫描电镜(SEM)进行检测。这种检测方式时间周期长，且属于破坏性的样本检测，效率和测试精度都较低。提出以硅半球深腔为模具，利用PDMS铸模将硅半球深腔的结构尺寸和表面形貌转移到PDMS凸起的半球模型上，通过检测PDMS半球模型的尺寸结构和表面形貌，即可反推出硅半球深腔的尺寸特征。经实验验证，脱模后的PDMS模型可以准确地反映出半球深腔的尺寸信息，测量结果的不确定度小于5‰，有效解决了硅半球深腔无损检测的难题。     

PIP工艺制备SiC晶须增强SiCf/SiC复合材料的性能

以不同界面层厚度的SiC纤维为增强相,采用先驱体浸渍裂解工艺(PIP)制备SiC_f(PyC)/SiC复合材料,并在复合材料基体中引入SiC晶须,对其性能进行研究。结果表明:热解碳(PyC)界面层厚度约为230 nm时,SiC纤维拔出明显,SiC_f/SiC复合材料拉伸强度、弯曲强度和断裂韧度分别达到192.3 MPa、446.9 MPa和11.4 MPa?m^1/2;在SiC_f/SiC复合材料基体中引入SiC晶须后,晶须的拔出、桥连及裂纹偏转等增韧机制增加了裂纹在基体中传递时的能量消耗,使复合材料的断裂韧度和弯曲强度分别提高了22.9%和9.1%。     

高能电子辐照下介质-导体相间结构深层充电特性研究

为研究影响介质-导体相间结构深层充电特性的内在因素,设计了不同构型的试验样品,利用90Sr放射源模拟空间高能电子环境对样品进行深层充电辐照试验,测量了充电电位的差异。并借助深层充电三维仿真软件计算介质-导体相间结构在不同几何构型情况下的深层充电电位、电场分布。试验和仿真结果表明,介质最高表面电位以及介质内部最大电场均与介质宽度和高度呈正相关。其他条件不变时,介质越宽,或越高于导体表面,发生放电的风险就越高。在介质与导体侧面存在微小缝隙情况下,介质内最大电场显著增强,易发生内部击穿。而在介质与导体之间的真空间隙内,电场很容易超过击穿阈值,放电风险很大。航天工程应用中为降低此种结构深层充放电的风险,在满足绝缘性能及其他要求的前提下应尽量减小介质的宽度,降低介质与导体间的高度差,并确保介质与导体侧面接触良好。     

深度自编码观测器飞机操纵面快速故障诊断

为了避免扩展多模型自适应估计故障诊断方法中的雅克比矩阵计算,解决飞机精确模型难以获得的问题,降低在线故障诊断的计算量,提出了一种基于深度自编码观测器的飞机操纵面快速故障诊断方法.基于离线训练、在线估计的思想,采用量测的飞行数据训练得到不同故障下的飞机模型,代替扩展多模型自适应估计方法的卡尔曼滤波器进行状态估计;基于基础自编码器的隐层节点数选取经验公式,推导了两种深度自编码器的隐层节点数选取的递推公式.仿真结果表明,该方法无需精确的飞机模型,故障诊断速度快、精度高.     

基于地外天体起飞的真空羽流导流技术仿真与试验研究

针对着航天器发动机羽流导流问题,基于工程经验提出了四种典型导流装置型面(包含内凹槽形式和导流锥形式等),利用计算流体动力学/直接模拟蒙特卡罗(CFD/DSMC)耦合方法,对起飞过程中羽流导流带来的气动力和气动热效应进行了数值模拟,并对不同导流装置情况下羽流场激波、航天器表面压强和热流密度分布规律进行了分析,给出了四种导流装置的导流效果评价。最后以导流锥形式开展试验,对仿真算法进行了验证。结果表明：羽流导流并没有导致发动机燃烧不稳定;综合考虑航天器羽流和发动机安全性,大导流锥导流的方案最优;在导流锥附近的激波位置及形态和仿真一致,仿真与试验的变化趋势一致,仿真算法可信,数据规律可以作为工程参考。     

基于SE模块改进Xception的动物种类识别

Xception是Inception网络的一种极端化表现,在与Inception v3参数相近的情况下,它能够达到更高的准确度。由于神经网络提取的特征不一定都是有用特征,因此以Xception为基础,将SE(Squeeze and Excitation）模块加入该网络,调整特征通道的权重,使得网络的精确度得到提高。通过实验,融合SE模块的Xception网络训练精确度分别在Oxford-IIIT Pet数据集和CUB_200_2011数据集上提升了1%~1.7%和0.8%~1%,证明了SE模块能够进一步提升Xception的精确度。将改进后的Xception应用到动物种类识别中,根据精确度曲线对实验策略调整改进,最终在测试集上获得95.63%的识别率。     

不同纤维预制体结构对SiC_f/PyC/SiBCN复合材料力学性能的影响

使用不同织造方式(二维机织,法向增强2.5维机织和三维五向编织)制备了3种SiC纤维预制体,采用树脂转移模塑(RTM)和聚合物浸渍裂解(PIP)工艺制备了SiC_f/PyC/SiBCN复合材料。观察复合材料的显微组织,测试弯曲强度、拉伸强度、压缩强度等力学性能,探究不同预制体结构对复合材料力学性能的影响行为。结果表明:同一预制体结构在不同方向的纤维分布不同导致材料力学性能的各向异性;不同预制体结构对材料力学性能有着显著的影响。