某型飞机阻力伞抛放系统故障模式分析

针对某型飞机阻力伞系统放伞、抛伞故障,通过分析系统的组成、工作原理、常见故障模式以及故障原因,提出了改进建议,为该型飞机阻力伞抛放系统故障的排除提供思路。     

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前，目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时，随着脑科学研究的不断深入，人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻，利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs)，提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法，包括：基于演算侧抑制的目标检测算法，基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明，将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域，有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

涡扇发动机系统和部件试验适航符合性验证研究

针对我国涡扇发动机系统和部件适航试验未得到充分融合及系统化贯彻的问题,以系统和部件试验的适航需求为引导,在提出涡扇发动机系统和部件试验的适航符合性验证实现路径的基础上,建立了系统和部件试验验证项目的决断模型和阶段化及并行模型。实例表明,提出的验证实现路径和建立的验证模型,能有效地将系统和部件适航符合性验证项目融合进发动机研制周期中,并系统地实现验证与对象之间的匹配及过程控制,对保证涡扇发动机系统和部件试验适航符合性验证的充分性和系统性具有积极的指导意义。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

基于电阻法的工艺液位传感器测量系统及其校准装置的研制

介绍了一种基于电阻法的工艺液位传感器测量系统的设计与实现，该传感器测量系统包括利用液位传感器、点式液位传感器、耗尽关机液位传感器与剩余液位传感器及对应的变送器。设计了相应的半自动校准系统对传感器的精度进行标定，分析了测量结果的不确定度。经过测试，所有传感器各项指标均满足设计要求。该传感器的研制解决了现有容积计量及液压试验系统不能对贮箱各不同部位进行容积和高度监测的问题。     

广西少数民族景区三维虚拟展示系统设计与研究

针对当前少数民族景区虚拟旅游发展落后的现状和虚拟景区展示系统研究不足的问题,探索一种基于虚拟现实技术,以Unity引擎为平台,结合三维建模软件3ds Max和Sketch Up搭建而成的广西少数民族景区虚拟展示系统。通过对虚拟展示系统的开发步骤详细分解,重点对系统功能设计、三维模型制作、A*寻路功能、角色动画优化等关键技术展开研究。设计成果能有效地增加少数民族景区虚拟展示系统的娱乐性、实时性,从而改善虚拟旅游系统用户体验,同时推动景区内文化遗产的数字化保护。     

系统参数对电动力绳系动力学的影响

将电动力绳系(EDT)的主星质量、子星质量、绳系质量以及绳系中的电流视为系统参数，研究这些参数对系统的摆动动力学和轨道动力学的影响。哑铃模型下的电动力绳系摆动动力学方程存在不稳定的周期解，通过Floquet理论来衡量周期解的不稳定程度，从而研究各系统参数对摆动动力学的影响。建立了用春分点轨道元素的形式描述的电动力绳系轨道动力学方程，并以降轨时间来衡量电动力绳系的降轨效率，从而研究系统参数对轨道动力学的影响。运用算例对周期解迁移矩阵的特征值、降轨时间随各系统参数的变化关系进行了仿真，分别得出了各系统参数对系统摆动动力学和轨道动力学的影响。综合本文的仿真结果，并考虑实际发射及空间运行中的其它因素，对电动力绳系的设计和降轨策略提出了建议。     

超宽带变频系统中的本振产生技术研究

本振源是超宽带变频系统中的核心部件，本文以超宽带上变频系统为例，介绍变频系统中本振信号的产生技术。本文所设计的超宽带变频系统，经过三次上变频，可将(0.8~2.8)GHz 的低频信号变换至（0.5~40）GHz。变频过程中需要一系列点频本振和一组宽带本振，基于PLL+DFS 的方法产生点频本振，基于DDS+DFS 的方式产生宽带本振。