基于特征参数化方法的异构CAD卫星三维协同布局设计

针对卫星异构CAD间的基于模型的定义(Model Based Definition,MBD)三维模型批量转换和协同布局设计过程中存在的信息丢失、效率较低等问题,文章提出一种应用特征参数化方法的三维模型转换方法,对MBD三维模型的几何特征与非几何特征进行结构化、参数化,通过可扩展标记语言(Extensible Markup Language,XML)技术实现参数数据的跨CAD系统转换。同时,基于此方法,对三维模型的位置、旋转角度等布局特征进行参数化表达,通过XML表单共享布局数据,驱动不同CAD系统内自动创建布局模型,避免了跨CAD系统的复杂装配模型的频繁互相转换。基于二次开发,实现了上述方法的自动化,并应用于实际卫星研制中,验证了方法的可行性和有效性,此方法可为各类异构CAD系统间三维模型转换提供参考。     

结垢对飞机空调换热器影响的试验研究

为研究换热器结垢对于飞机空调性能的影响,并得出规律及结论,搭建了换热器性能试验台,包括高压引气单元、冲压空气单元、换热器连接单元、测控系统等。该试验台试验了飞机制冷系统初级散热过程,通过干净及结垢换热器的试验对比结果,从换热及阻力特性两方面得出换热器结垢影响的相应规律:换热器冷边流量越大,结垢对于换热器换热特性影响越小;换热器冷边流量越大,结垢对于换热器阻力特性影响越大。与理论分析相符,表明了试验的有效性。     

铝合金复杂薄壁件铸造工艺研究

采用低压砂型铸造工艺制备了铝合金复杂薄壁铸件。根据零件整体壁厚薄、壁厚一致性相差悬殊的特点,设计了3种浇注系统:十字型底注式浇注系统、工字型中注结合冷铁补缩厚大部位形式浇注系统、工字型中注结合内浇口补缩厚大部位形式浇注系统。结果表明,工字型中注结合内浇口补缩厚大部位形式浇注系统,可获得零缺陷铸件。     

铝合金复杂箱体类铸件成型研究

针对具有典型复杂结构的某型号箱体,设计了顶注式浇注方案、底注式浇注方案和缝隙式浇注方案,采用常压砂型铸造进行试验。铸件试验结果表明,缝隙式浇注辅以冷铁、冒口的铸造方案可有效防止缩孔缩松、气孔和欠铸等铸造缺陷,提高铸件质量。     

空间太阳能电站统一调度设计及电能管理分析

针对多旋转关节空间太阳能电站(Space Solar Power Station, SSPS)，提出一种环形拓扑的电力系统架构。基于功率分层准则对SSPS电力拓扑架构进行设计，提出U1~U7共7个层级、母线电压5000V、功率等级为MW的太阳能电站电力系统。针对分层架构中多太阳电池阵子阵并联(U6层)，提出分层功率平衡统一控制策略，对MPPT控制、MPPT控制+稳定直流母线电压混合控制、MPPT算法+下垂稳定直流母线电压混合控制三种控制方法开展仿真分析。结果表明，提出的基于虚拟阻抗的下垂控制策略可以有效调节、分配功率，解决了空间发电站母线电压无法稳定的问题。     

基于机器学习方法的三维粒子重构技术

通过三维粒子重构获取粒子场的分布情况是层析粒子图像测速的关键步骤，有限二维投影下的三维粒子重构是一个欠定的反问题，其精确解往往很难得到。一般情况下，可以通过优化方法得到近似解。为了获取质量更高的粒子场并用于层析粒子图像测速，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）的粒子重构方法。所提出的技术可以从基于传统的代数重构技术（Algebraic Reconstruction Technique，ART）的方法所得到的粗略粒子分布中进一步提高粒子重构质量。与现有的基于ART的算法相比，新技术在重构质量方面有了显著的改进，可以有效剔除虚假粒子并更准确地还原粒子形状，并且在粒子浓度较稠密的情况下计算速度至少快了一个数量级。     

自由工厂——罗·罗公司的研发创新基石

在航空发动机领域一直处于世界领先地位、保持着强大市场竞争力的罗·罗公司,有一个主要的创新研发团队——自由工厂。该工厂提出过很多创新理念,参与了许多新产品的研发和预研计划,极大地扩展了罗·罗公司在北美地区的影响力。从自由工厂的建立背景、参与的研发项目和取得的创新成就等方面对该研发机构进行了探究,剖析了该机构的工作方法和发展思路等,可为我国航空机构的创新发展提供启示。     

拓扑数据分析在复杂脑网络分析中的应用

针对复杂脑网络分析中网络结构变化阈值选择中没有公认的标准确定合适阈值这一问题，基于拓扑分析中的持续同调性理论，本文提出一种多尺度大脑网络建模分析方法，该方法在大脑全尺度距离范围之内，通过不断增加阈值，运用Rips过滤算法捕获网络的动态持续拓扑特征，并用条形码和持续图对拓扑特征可视化，最后通过计算持续图之间的Bottleneck距离和Wasserstein距离分析持续特征的稳定性。实验结果表明，该方法能更准确地提取大脑网络的拓扑结构特征并提高诊断分类的准确性。     

一种基于星载GNSS接收机的高轨卫星自主导航滤波算法

星载GNSS接收机在低轨卫星自主导航和精密定轨等应用领域已经显示了高精度、高自主性、不依赖地面支持等技术优势。对于高轨卫星应用，星载GNSS接收机面临一些新的挑战。由于需要接收来自地球另外一侧的GNSS旁瓣信号，使得用户等效测距误差和几何分布因子恶化，引起标准定位性能下降。特别的，对于只能使用GNSS广播星历的实时自主导航应用，GNSS广播星历引入了非白噪声特性的用户测距误差。其难以被经典的EKF滤波方法平滑，限制了自主导航定位精度。文章研究一种基于星载GNSS接收机的高轨卫星自主导航滤波算法，该算法使用增强扩展卡尔曼滤波器（Augmented EKF）融合轨道动力学模型与GNSS观测数据，并对GNSS广播星历引入的系统性误差进行动态估计以削弱其对最终导航定位的影响。最后，通过仿真平台进行了算法验证。仿真结果显示，使用单GPS可在GEO轨道达到优于10米（3D RMS）的导航定位精度。文章提出的方法达到与国际先进产品同等精度，可用于高轨卫星高精度自主导航。     

利用偏振图像加权融合及CLAHE算法的水下成像方法

针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,本文提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合。从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时,保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用限制对比度自适应直方图均衡算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相比于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡化算法,本文提出的算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。