基于GM模型的航空相机故障预测研究

航空相机的故障检测是其日常维护的重要内容。本文针对航空相机侦察过程特点,提出一种基于灰色模型的模糊预测策略,即应用灰色系统理论建立对象的GM预测模型,对灰色模型预测值进行模糊推理,并通过对当前过程状态进行模糊判决,从而实现对灰色模型预测步长的自适应调整,改善预测效果。     

随机振动载荷作用下的结构疲劳寿命估算

介绍了随机过程功率谱密度(PSD)函数的特性,讨论了在各种不同随机振动载荷下应用有限元分析(FEA)获得的应力响应功率谱密度(PSD)函数寿命预测的公式,并设计出具有实际应用价值的、可用于飞机研制工作的结构疲劳寿命估算计算机程序(FORTRAN程序)。为说明寿命预测的实际过程,文中最后对某型号飞机减速板进行了结构疲劳寿命的估算。     

复合材料格栅结构单元力学性能预测

采用商业有限元软件MSC.Nastran,运用简单的Shell单元对复合材料格栅结构蒙皮和加强筋进行模拟,预测复合材料格栅结构名义纵向拉伸强度/模量,弯曲强度/模量.计算结果表明,随着复合材料格栅中肋高度的增加,名义弯曲强度/模量和拉伸强度/模量均有下降趋势.     

计算缺口局部应力应变的能量法和低周疲劳寿命预测

局部应力应变法已成为预测结构零、部件疲劳寿命的有效方法。 在工程上,常常用近似的方法来计算应力应变。其中最常用的一种近似方法就是Neuber法,其优点是计算比较简单,但是,所得的局部应变往往偏大,用此应变预测疲劳寿命则偏于保守。因此,有人提出用疲劳缺口系数来代替Neuber法中的应力集中系数。     

航天器高超声速气动力的数值计算

本文把航天器的外形用数以百计的平面四边形元素来近似。利用高超声速绕流时面积元素之间的干扰可忽略的假设,分别计算出各面积元素的气动力,积分后得出航天器的气动力,算例的结果是令人满意的。本文也描述了航天器表面网格的生成技术和计算机绘制航天器在不同视角下外形图的原理。本文方法可供航天器初步气动设计时用。     

亚大地区F2电离层预测方法和CCIR方法的比较

本文将“国际参考电离层”所采用的CCIR频率预测方法和亚大地区F_2电离层预测方法预测的f_0F_2和M(3000)F_2,分别与第21太阳活动周的我国实测数据进行了比较。结果表明,从总体上看,在中国区域内亚大地区F_2电离层预测方法优于CCIR方法。文章建议,在没有更好方法的情况下,未来的“中国参考电离层”可以采用亚大地区F_2电离层预测方法。     

减压器特性实验研究

介绍了研究减压器特性的实验系统．详细地描述了实验系统的结构组成和各个部件的功能与性能,并对静态特性实验与动态特性实验的工作过程进行了说明．简单地介绍了数据采集系统．阐述了理论计算减压器静态特性的基本方法,并介绍了一个计算减压器静态特性的软件,最后给出了一种典型的实验和计算结果．     

数字闭环光纤陀螺频率特性的计算和测试方法

建立数字闭环光纤陀螺FOG(fiber-optics gyroscopes)的数学模型,得到描写模型的差分方程,推导出与之对应的微分方程和传递函数.分析传递函数与FOG模型的误差,得出数字闭环FOG频率特性的计算方法.研究在普通速率转台测试数字闭环FOG频率特性的方法.并将测试数据与计算数据加以比较验证.计算和测试的结果证明了该计算的测试方法是准确和有效的.     

Prediction of geosynchronous electron fluxes using an artificial neural network driven by solar wind parameters

There are hundreds of satellites operating at the geosynchronous (GEO) orbit where relativistic electrons can cause severe damage. Thus, predicting relativistic electron fluxes is significant for spacecraft safety. In this study, using GOES satellite data during 2011–2020, we propose two neural network models with two hidden layers to predict geosynchronous relativistic electron fluxes at two energy channels (>0.8 MeV and > 2 MeV). The number of input neurons of the two channels (>0.8 MeV and > 2 MeV) are determined to be 36 and 44, respectively. The > 0.8 MeV model has 22 and 9 neurons in the hidden layers, while the > 2 MeV model has 25 and 15 neurons in the hidden layers. The input parameters include the north–south component of the interplanetary magnetic field, solar wind speed, solar wind dynamic pressure and solar wind proton density. Through the analysis of different time delays, we determine that the optimal time delays of two energy channels (>0.8 MeV and > 2 MeV) are 8 days and 10 days, respectively. The training set and validation set (Jan 2011-Dec 2018) are divided by the 10-fold cross-validation method, and the remaining data (Jan 2019-Feb 2020) is used to analyze the model performance as a test set. The prediction results of both energy channels show good agreement with satellite observations indicated by low RMSE (～0.3 cm^-2sr^-1s^?1), high PE (～0.8) and CC (～0.9). These results suggest that only using solar wind parameters is capable of obtaining reasonable predictions of geosynchronous relativistic electron fluxes.     

基于相关滤波和轨迹预测的视频卫星动态目标跟踪算法

为解决卫星视频中有遮挡或相似目标情况下目标跟踪的问题,提出了一种改进的相关滤波算法,在跟踪框架中加入了干扰判别模块和基于神经网络的轨迹预测模型。通过比较平均峰值相关能量指标值与自适应阈值来判别跟踪器是否受到干扰。双向长短期记忆网络以目标历史轨迹编码为输入来完成轨迹预测,结合相关滤波输出结果和网络预测结果来确定目标的位置。实验表明,所提出算法的精度提升了2.10%,在有遮挡或相似目标等情况下仍具有较好的跟踪性能。