卫星遥测数据实时压缩算法设计与实现

为了满足多星并行遥测数据处理和海量数据高并发分析的性能需求，便于后续进行数据挖掘、智能预警，本文提出并实现了一种卫星遥测数据实时压缩算法。针对遥测数据的特点，提出了遥测自适应分类方法，采用改进型RLE（Run Length Encoding，行程编码）压缩和增量压缩结合的算法，结合数据库技术，实现了遥测数据的压缩。在某型号卫星研制项目中，采用了该算法进行数据压缩，统计分析表明：该算法起到了很好的压缩效果。     

一种基于在轨深度学习的压缩率确定方法

如何对遥感图像中的重要目标进行精确的识别分类，是卫星遥感领域的一个难点和重要的研究方向。深度学习能较好解决识别分类的问题，但其学习模型有大量参数需要确定，会消耗大量计算和存储资源，不利于在轨实现。模型压缩是降低资源需求的有效方法，但会导致分类准确率降低。剪枝是模型压缩的主要方法之一，目前剪枝技术大多研究的是在降低计算量的情况下如何减少准确率损失，如何确定压缩率是有待研究的问题。本文提出了一种通过函数拟合准确率与压缩率关系的方法，可以据此确定相应的压缩率，并对不同的压缩方法进行比较。仿真结果表明:该方法的函数模型可以在不同场景下用较少的点拟合出准确率与压缩率关系曲线，且均方根误差最大为1.09，平均值为0.51，拟合效果较好，可据此针对不同的应用条件与需求确定相应的模型压缩率。     

一种交织铺层结构层合板性能

结合复合材料自动纤维铺放(AFP)技术,提出了一种交织铺层结构层合板成型方法,制备了非交织、交织正交层合板、非交织、两向交织和四向交织准各向同性层合板复合材料,并对交织铺层结构复合材料的层间结构和性能进行了分析研究。结果表明:交织正交层合板的拉伸、压缩、弯曲性能较非交织板性能均有所下降,但其层间剪切性能有明显提高,提高幅度约为16%;随着交织铺层组厚度的增加,交织层合板的拉伸性能呈下降趋势;交织层合板的开孔后拉伸、开孔后压缩和冲击后压缩强度保持率均高于非交织板,且冲击后分层损伤面积明显低于非交织板。交织铺层结构层合板相对于普通非交织层合板具有更好的损伤容限能力。     

基于多尺度CNN模型的多时相PolSAR图像作物分类

农作物分类是偏振合成孔径雷达(PolSAR)数据的重要应用之一。由于单时相PolSAR数据获取的信息有限，因此，采用多时相PolSAR数据，其含有农作物生长周期更丰富的特征信息。针对多时相PolSAR数据在极化特征分解时造成的“维数灾难”问题，提出了一种非负性约束稀疏自编码器(NC-SAE)的特征压缩方法，用于对分解后的特征数据进行压缩，以获得分类所需的有效特征。此外，构建了一种多尺度特征分类网络(MSFCN)，该网络可以提高农作物的分类性能，且优于目前传统的卷积神经网络和支持向量机方法。通过使用欧空局提供的数据进行仿真实验，对分类结果进行性能评估，并与传统方法比较。实验结果表明:所提的方法具有很好的农业应用前景。     

径向非均匀进气喷湿对跨声速压气机气动性能影响研究

针对湿压缩技术的应用，为了深入认识径向非均匀进气喷湿对压气机气动性能的影响，以某跨声速压气机级为研究对象，采用CFD技术结合欧拉-拉格朗日法对径向非均匀进气喷湿条件下压气机气液两相流场进行数值模拟，对比研究了叶顶、叶中和叶根局部喷湿三种不同径向位置喷湿条件对压气机气动性能及失稳边界的影响规律，并通过喷湿前后流动径向匹配规律及流动结构的变化解释了影响机理。结果表明：叶顶喷湿相比叶中和叶跟喷湿是更好的喷湿方案，叶顶喷湿时压气机压比和效率升高程度更大，且稳定裕度降低程度更低；当液滴粒径小于50μm，喷射速度大于20m/s时，离心力对液滴径向迁移的影响可以忽略不计，液滴在经过压气机级流道过程中几乎不发生径向迁移，蒸发冷却效应只发生于喷湿的局部叶高范围；由于径向非均匀进气喷湿时压气机内部质量流量会向喷湿的局部叶高范围聚集，导致喷湿的主要影响——即轴向速度的降低和轮缘功的升高在喷湿的局部范围程度较弱，而在没有喷湿的局部叶高范围程度较强。     

三维编织复合材料圆管轴向压缩性能及破坏机理

通过真空辅助树脂传递模塑成型技术，制备了三维多层缠绕编织、三维五向面芯编织和三维七向编织3种不同三维编织复合材料圆管。系统分析了三维编织复合材料圆管的纱线轨迹，分别开展了准静态轴向压缩试验，研究了不同编织工艺对三维编织复合材料圆管的压缩承载、破坏模式及吸能性能的影响。结果表明：不同编织结构圆管的轴向承载能力和破坏机制存在显著差异。三维多层缠绕编织圆管的环向纱体积含量较高，能有效承担轴向载荷，其轴向承载能力明显高于其余两类编织圆管。但由于纤维间载荷传递性能较弱，易发生脆性破坏，导致吸能效果最差。而三维五向面芯编织和三维七向编织圆管具有紧密交织的纱线结构，径向编织纱能有效限制剪切裂纹扩展，从而引发渐进稳定的开花式破坏，此类破坏具有较好的吸能特性。三维五向面芯编织圆管纤维断裂更加充分，吸能效果最为优异。     

Contributions to data transmission at critical moments on unmanned aerial vehicles

As for unmanned aircraft, the knowledge of the aircraft performance is directly related with the navigation, guidance, and control system programming. Therefore, the measured data in each phase of the flight must be sufficiently precise to obtain a good characterization of aircraft. This article proposes new methods of sending information to ground, which make it possible to know the aircraft behavior accurately, and for this purpose, four contributions have been made for ALO (Avión Ligero de Observación, Spanish acronym for Light Observation Aircraft). Currently, the characterization is based on data obtained at ten samples per second, insufficient to acquire detailed knowledge of what happened during the whole flight of an aircraft. As a result of these contributions, many more samples per second of accelerations and angular velocities are obtained at the most critical moments of the flight, such as takeoff or landing. Among the improvements included are data compression techniques, providing references to locate the measured data in time and identifying labels of each parameter.