星载嵌入式处理器软件在轨重配置技术研究

文章主要介绍了星载嵌入式处理器软件在轨重配置技术,给出了在轨重配置的基本原理、方法及处理流程。     

小展弦比飞翼跨声速典型流动特性研究

小展弦比飞翼标模为国内自主设计的融合体飞翼通用研究模型,前缘后掠角为65°,展弦比为1.54。风洞试验结果表明小展弦比飞翼标模在跨声速迎角4°开始出现非线性升力,在迎角12°至16°范围内会出现升力突然下降、俯仰力矩突然上扬的现象。为了分析该现象的机理,通过数值模拟的方法研究了小展弦比飞翼标模在马赫0.9时的流动特性,分析了前缘涡的产生、发展直至破裂的整个过程,结果表明:小展弦比飞翼标模在迎角4°开始出现涡升力;随着迎角增加,前缘涡逐渐向内侧移动,涡强和背风面激波的强度也逐渐增加,前缘涡与激波发生交叉干扰并达到一个平衡流态;当前缘涡与激波无法维持既有平衡时则会发生涡破裂,流场急剧变化以达到新的平衡,从而导致升力突然下降并产生抬头力矩增量。     

K—ε两方程模型的改进及其应用

本文对标准的k-ε两方程模型进行了改进。摒弃了v_t=C_μ(k~2/ε)的假定,而从雷诺应力方程和Rodi的简化假设出发,得出了计算v_t的新表达式(10)。算例表明,它对时均速度u的计算结果比标准k-ε模型更精确。     

基于多GPU的大型线性和非线性方程组的求解(英文)

在处理工程问题时,常常需要对线性或非线性方程组进行求解。对于实际应用中经常遇到的大型方程组进行求解则需要相当长的时间。使用图形处理器(GPU)代替传统的CPU,将多块GPU通过操作系统进行协调,并将PBi-CGstab方法和Inexact Newton方法进行适合多GPU并行的改造以此作为多GPU求解器的核心算法,加速求解大型线性和非线性方程组。本文的多GPU求解器在成倍扩展了单GPU求解器允许的计算规模的同时取得了令人满意的加速比。     

基于深度增强学习的卫星姿态控制方法

针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态。具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q Network算法进行卫星自主姿态控制训练,以姿态角速度趋于稳定作为奖励获得离散行为的最优智能输出。仿真试验表明,面向空间卫星姿态控制的深度增强学习算法能够在卫星受到突发随机扰动后稳定卫星姿态,并能有效解决传统PD控制器依赖被控对象质量参数的难题。所提出的方法采用自主学习的方式对卫星姿态进行控制,具有很强的智能性和一定的普适性,在未来卫星执行复杂空间任务中的智能控制方面有着很好的应用潜力。     

基于光纤耦合金刚石NV色心系综磁强计的电路诊断方法

为考查应用新型磁强计——金刚石氮空穴(nitrogen-vacancy,NV)色心系综磁强计进行电路诊断的可行性和可靠性,从金刚石NV色心系综磁强计的基本原理出发,搭建了一套光纤耦合金刚石NV色心系综磁强计测试实验系统,将探头紧贴于电路导线外壳,通过测量磁强计处磁场信号的变化实现对电路的诊断.实验结果表明,金刚石NV色...     

三轴光纤陀螺动态性能测试软件平台设计

本文利用LabVIEW软件所设计的三轴光纤陀螺的动态性能测试软件平台可以完成对转台的姿态控制,实现对转台速度角度的设置;同时完成对运动模拟转台及三轴光纤陀螺的参数采集、存储、处理。通过相关数据处理,实现对相关测试数据及评估结果的直观显示。     

Solar Cells Based on All-Inorganic Halide Perovskites:Progress and Prospects

The emergence of perovskite solar cells(PSCs)based on all-inorganic metal halide(IMH)has generated enormous interest in the photovoltaic research community,and the power conversion efficiency(PCE)has exceeded13%.Despite its outstanding performance in thermal stability,PSCs based on IMH still face problems such as the lack of a suitable band gap and the inability to generate large areas.In this review,we will summarize the latest progress of PSCs based on IMH.     

BLKF方法抑制MEMS惯性传感器随机噪声

针对微机电系统（MEMS）惯性传感器应用卡尔曼滤波（KF）处理数据时随机噪声难以估计的缺点，提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波（BLKF）的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法，将贝叶斯边缘分布近似表示，能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况，提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据，运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现，BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时，在陀螺仪角速度变化时，BLKF的可靠性和准确性更高，滤波效果更具优势，能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。