基于机器学习的空间翻滚目标实时运动预测

借助监督式机器学习（ML）方法，对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究，为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设，需要连续的视觉反馈信息，解决目标预测问题的能力有限。因此，本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程（SPGP）回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据，通过连续优化真实观测数据，得到稀疏的伪训练数据集，进而在线快速预测目标的运动状态，预测的计算效率达到毫秒级。此外，利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）法处理连续优化过程，克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性，并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。     

模块化永磁直线游标电机等效磁网络及漏磁分析

在模块化永磁直线游标电机的初始设计及优化设计中,使用有限元方法(FEM)计算漏磁系数时需要耗费大量的建模和计算时间。针对这一问题,建立该种电机的等效磁网络模型,在建模期间,考虑气隙中的边缘效应,并计算永磁体组与定子齿在不同相对位置时的等效磁导,得到该种电机在一个周期内不同相对位置时的漏磁磁导和漏磁系数的数学解析表达式。采用FEM验证了该数学解析表达式的准确性。研究结果为模块化永磁直线游标电机的设计提供了理论依据。     

基于遗传-支持向量机的对置活塞二冲程柴油机气口高度优化

以某对置活塞二冲程柴油机为研究对象,基于一维仿真模型,利用遗传-支持向量机的方法,以油耗为优化目标,进行不同转速工况下进排气口高度组合的自动化寻优。结果表明:在1200r/min下,优化的进、排气口无量纲化高度组合为［0.075,0.105］,所得最小油耗为220.32g/(kW·h);对置活塞二冲程柴油机的气口最优高度应随着转速的提高逐渐增大;且在高转速(大于1600r/min)下,排气口最优高度增加趋势更加明显。      

星载天线展开过程立体视觉动态测量技术

介绍了基于立体视觉原理的星载天线动态展开过程测量方法，通过基于标准长度的标定方法、双目立体视觉交会坐标解算和动态多目标点识别跟踪等关键技术的研究，实现了对可展开天线各关节点在展开过程中的三维运动轨迹的测量，并实现了试验验证。试验结果表明，该方法可获得各关节点在不同时刻的三维点坐标，解算出展开运动的运动速度、加速度和展开后的面型等参数，为大型可展开天线柔性机构设计、动力学分析和展开可靠性分析等提供必要的参考。     

Modeling irregular small bodies gravity field via extreme learning machines and Bayesian optimization

Close proximity operations around small bodies are extremely challenging due to their uncertain dynamical environment. Autonomous guidance and navigation around small bodies require fast and accurate modeling of the gravitational field for potential on-board computation. In this paper, we investigate a model-based, data-driven approach to compute and predict the gravitational acceleration around irregular small bodies. More specifically, we employ Extreme Learning Machine (ELM) theories to design, train and validate Single-Layer Feedforward Networks (SLFN) capable of learning the relationship between the spacecraft position and the gravitational acceleration. ELM-base neural networks are trained without iterative tuning therefore dramatically reducing the training time. Analysis of performance in constant density models for asteroid 25143 Itokawa and comet 67/P Churyumov-Gerasimenko show that ELM-based SLFN are able learn the desired functional relationship both globally and in selected localized areas near the surface. The latter results in a robust neural algorithm for on-board, real-time calculation of the gravity field needed for guidance and control in close-proximity operations near the asteroid surface.     

面向单目立体视觉的立方镜图像处理技术

面向单目视觉辅助光电准直仪对立方镜进行准直的需求，研究针对立方镜图像的数字图像处理技术。采用Canny边缘检测方法得到灰度图像中的边缘信息，借助Hough变换按照直线程度的强弱对边缘信息进行分类提取，得到图像中立方镜棱边对应的直线信息。按照偏角与截距对棱边直线信息进行分类排序，结合先验知识得到立方镜角点对应的配对相交直线，对配对直线求交点得到立方镜角点在图像中的位置，得到的立方镜棱边及角点信息为后续的立方镜位姿计算提供了基础数据。     

基于PSO-ELM的军用飞机维修保障系统效能评估研究

维修保障系统效能评估是军用飞机精细化、规范化管理的一项重要措施,科学的维修保障系统效能评估是精细化保障的基础,是提升战斗力的保证。针对军用飞机的维修保障系统效能评估问题,在总结军用飞机维修保障系统效能评估体系的基础上,提出基于粒子群优化极限学习机算法(PSO-ELM)的维修保障系统效能评估模型;并通过实例进行验证。结果表明:该算法应用于军用飞机维修保障系统的效能评估是可行的,可为军用飞机维修保障效能评估提供借鉴。     

云制造环境下机床装备资源选择方法

针对云制造环境下机床装备资源具有数量大、异质异构、服务制约因素多等问题，提出了基于多准则决策的机床装备资源选择方法。首先，利用本体论对机床装备资源建模，将物理资源虚拟化封装，实现虚拟资源与物理资源的逻辑映射。进一步地，使用语言变量量化决策者评估信息，采用模糊决策与试验评价实验室（FDEMATEL）和熵值法（EW）相结合的组合赋权法，引入模糊VIKOR（FVIKOR）多属性决策方法对机床装备资源进行综合评估，建立FDEMATEL-EW-FVIKOR的多准则混合决策模型。最后，将该方法应用于某生产制造企业，实验对比决策结果验证了多准则混合决策模型的可行性和有效性。     

Remote-controlled flexible pose measurement system and method for a moving target in wind tunnel

The measurement of position and attitude parameters for the isolated target from a high-speed aircraft is a great challenge in the field of wind tunnel simulation technology. This paper proposes a remote-controlled flexible pose measurement system in wind tunnel conditions for the separation of a target from an aircraft. The position and attitude parameters of a moving object are obtained by utilizing a single camera with a focal length and camera orientation that can be changed based on different measurement conditions. Using this proposed system and method, both the flexibility and efficiency of the pose measurement system can be enhanced in wind tunnel conditions to meet the measurement requirements of different objects and experiments, which is also useful for the development of an intelligent position and attitude measurement system. The position and the focal length of the camera also can be controlled remotely during measurements to enlarge both the vertical and horizontal measurement range of this system. Experiments are conducted in the laboratory to measure the position and attitude of moving objects with high flexibility and efficiency, and the measurement precision of the measurement system is also verified through experiments.     

基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载控制方法研究

介绍了一种基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载的控制方法，通过监测砝码的移动量和参考力传感器叠加系统的力值量，实时调整加卸载机构的加卸载速度，以实现对被检力传感器的平滑加卸载的目的。该方法有效解决了吊挂在加载过程中产生较大摆动，影响力标准机复现力值准确度的问题，同时也消除了力值过冲现象，避免了因逆程效应而导致的力传感器输出偏差。