月球取样返回器回收半实物仿真系统研究

月球取样返回器回收半实物仿真系统是通过模拟返回器取压孔附近压力环境,将回收程控装置硬件实物接入仿真系统并构成实时仿真回路的半实物仿真平台。文章介绍了月球取样返回器回收半实物仿真系统的研制意义,对系统总体结构和设计方案、网络环境、运行流程和新的设计特点进行概括,在面向对象的基础上建立了分阶段的月球取样返回器降落伞回收系统整个工作过程的动力学模型,利用空投试验测量数据对模型的仿真精度进行验证分析,并对半实物仿真系统的实时性和压力模拟精度进行了分析。结果表明,半实物仿真系统的各项技术参数均达到设计指标,可为中国探月工程三期中月球取样返回器回收分系统的可靠性评估提供重要的技术支持。     

用于深层月壤采样返回的软质取心袋的设计与测试验证

月壤钻探采样技术尤其无人自主采样返回技术是我国探月工程的关键技术之一。文章提出了一种适于深层月壤钻探采样的取心机构,能够实现对月壤样品的原位包裹,以保持样品的层理特性信息。该机构选用Kevlar作为包裹样品用的软质取心袋材料,采用满足要求的编织工艺织造出致密薄壁的软袋,并对软袋进行了翻转抽拉力、力学性能及涂层测试分析等测试试验,验证其可满足深层月壤钻探采样任务的需求。     

一种新型深空探测样品封装技术

对样品进行真空封装是深空探测取样及返回任务中的一项核心技术,它能够成功维持样品成分原态。文章提出了一种能够符合我国深空探测任务的样品封装技术,其封装机构由复合式开合机构及火工锁紧机构组成,是一种极低漏率、高可靠的多层金属真空密封容器。通过对这种复合式开合机构和火工锁紧机构的特性方程的推导,对多层金属真空密封的材料匹配等机理的分析,确认这种新型的样品封装技术的原理是正确和可行的。最后对原理样机的性能进行了验证,结果表明:封装机构的体积小、功耗低、可靠性高,样机的密封性能良好,设计具有创新性及工程实用性。     

一种小样本民机产品的可靠性预测方法

将最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LS-SVM)应用于小样本民机产品的可靠性预测分析。通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定最小二乘支持向量机的最佳输入变量;然后,使用最小二乘向量机建立可靠度回归预测模型,运用自动网格搜索法,优化了最小二乘支持向量机的建模参数,实现了比现有方法精度高、泛化性好的模型。训练和测试的可靠性样本取自某机型襟翼液压锁寿命可靠性数据。与神经网络模型的比较实例表明,提出的方法合理有效。     

一种三元结构的火星采样返回任务方案分析

介绍了目前国外提出的一种三元结构的火星采样返回任务方案,整个方案分3次发射,分别发射漫游车、着陆器和轨道器,每次发射间隔为4年,最终目的是将火星样品带回地球。该方案的优势在于,通过3次发射分别完成漫游车巡视勘察、着陆器现场探测、轨道器数据中继和在轨探测,最终综合完成火星采样返回,能够极大地缓解项目进度和资金压力,充分利用每次发射窗口分步骤完成探测任务。文章重点对方案涉及的关键技术进行了分析,包括样品获取与封装、行星保护、精准着陆、漫游车的危险规避能力和移动性、火星上升器、交会与样品捕获、地球再入器技术等;对方案的前景和优势进行了探讨,并给出几点启示,如精准着陆或成为今后行星探测着陆方式的新趋势,火星采样返回任务将是人类火星探测的里程碑,今后的深空探测任务趋向国际合作模式等。     

深空样品密封技术综述

文章首先介绍了美国"阿波罗"计划中月球样品密封所使用的密封结构与材料,以及火星采样返回任务中对样品密封的技术方案和研究情况。然后,针对我国探月工程三期的样品密封要求,分析了多种密封材料和结构,包括铟银合金作为软金属用于刀口挤压的密封结构、自动钎焊密封装置和爆炸焊接密封装置;同时,简单地介绍了目前国内深空样品密封技术研究与试验工作。最后,针对上述密封结构和密封材料,结合我国探月工程的要求,提出了优化研究方向。这些跟踪研究结果可为我国深空样品密封技术的发展提供参考。     

样本重复使用失效响应曲线分析结构可靠度方法

用基于样本重复使用失效响应曲线逼近法,为充分利用迭代过程中的样本点,提出了样本重复使用的思想,并由此发展出一种结构可靠度的计算方法.利用可靠度指标作为收敛条件,从迭代收敛后的所有样本点中选取靠近失效界线处的样本点构造失效曲线响应函数,最后通过蒙特卡洛抽样的方法计算可靠度.多个算例表明:该响应函数避免了对传统意义上的功能函数响应面的模拟,降低了模型维数,又由于适当地 引入了带交叉项、具有曲线旋转功能的响应函数,因此能够很好地逼近失效曲线,有效地提高可靠度计算精度.      

A Fault Sample Simulation Approach for Virtual Testability Demonstration Test

Virtual testability demonstration test has many advantages,such as low cost,high efficiency,low risk and few restrictions.It brings new requirements to the fault sample generation.A fault sample simulation approach for virtual testability demonstration test based on stochastic process theory is proposed.First,the similarities and differences of fault sample generation between physical testability demonstration test and virtual testability demonstration test are discussed.Second,it is pointed out that the fault occurrence process subject to perfect repair is renewal process.Third,the interarrival time distribution function of the next fault event is given.Steps and flowcharts of fault sample generation are introduced.The number of faults and their occurrence time are obtained by statistical simulation.Finally,experiments are carried out on a stable tracking platform.Because a variety of types of life distributions and maintenance modes are considered and some assumptions are removed,the sample size and structure of fault sample simulation results are more similar to the actual results and more reasonable.The proposed method can effectively guide the fault injection in virtual testability demonstration test.     

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.