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1.
2.
3.
研究微小卫星综合电子系统的SiP技术实现方法。首先介绍微小卫星综合电子系统结构的组成和采用SiP技术的必要性,然后对综合电子系统进行功能模块划分,并对其通用扩展模块进行详细的SiP设计,包括抗辐照器件选型、原型验证、SiP原理图、基板管壳一体化设计、建模仿真、制造加工、实装测试验证等,通过SiP技术实现了一种星载综合电子系统中通用扩展SiP芯片产品,经过实际验证测试,在保证模块功能和性能的前提下,整体模块重量从230 g减轻到48 g,体积由180 mm?130 mm?17 mm减小到46 mm?46 mm?8 mm,很好地满足了星载功能模块小型化、轻量化设计需求。 相似文献
4.
可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志,飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围,可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象,基于过失速机动飞行试验的数据,开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性,研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法;针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性,进一步构建深度神经网络,对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明:该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计,过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°,融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。 相似文献
5.
粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。 相似文献
7.
针对实际结构有限元模型(FEM)的建模误差通常仅存在于局部区域,提出了一种对局部结构单独进行模型修正的方法。首先,根据频响函数(FRF)解耦理论得到由残余结构频响函数与包含待修正参数的局部结构动刚度所重构的整体结构频响函数的拟合值,然后通过迭代优化使其与测量值的残差最小化,从而得到参数的极大似然估计。在此基础上,将残差关于参数的灵敏度以局部结构动力学矩阵表示,建立了模型修正的基本方程,利用整体结构的测试数据即可直接对分离出来的局部结构进行模型修正。最后,对喷气式飞机和三角机翼飞机分别进行了数值模拟和实验研究,验证了所提方法的可行性和有效性。结果表明,所提方法可以成功地用于仅局部区域含有建模误差的实际结构有限元模型的修正,修正后的有限元模型的动态特性与实际结构有较好的一致性。 相似文献
8.
针对由高斯模糊和泊松噪声引起的图像降质问题,提出了一种基于结构加权低秩近似的图像去模糊方法。首先,通过依次组合缩放、旋转、剪切和翻折等四种基本操作引入结构变换,以增加搜索空间内候选图像块的相似性。然后,构造新的目标函数,利用相似图像块的低秩性,在正则项中使用加权核范数(WNN)对结构变换后的图像块进行惩罚,以在去模糊的同时抑制泊松噪声。最后,基于半正定二次分裂(HQS)方法设计交替优化方案,用于求解目标函数,从泊松图像中去除模糊。实验结果表明:在多种泊松噪声强度下,所提方法取得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)都高于当前同类去模糊方法。 相似文献
9.
为了解决传统目标检测中遇到的检测速度慢、精度低等问题,本文提出一种新的图像特征——相对最值点,并依据相对最值点提出一种新的最小二乘直线检测的方法。该方法首先搜索Canny边缘的闭合包络,并寻找闭合包络的相对最值点。包络上相邻相对最值点之间长度满足阈值要求的即为疑似直线的两端点,进而利用最小二乘拟合方法获得该疑似直线的拟合方差,最后利用拟合方差与拟合直线长度之比作为直线判定的标准用来检测出图像中的直线。实验表明,本方法与传统方法如PPHT直线检测、LSD直线检测方法等相比,检测直线的精度更高,检测速度更快。 相似文献
10.
针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点,提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先,建立高超声速飞行器再入段线性化模型,并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后,结合自抗扰控制技术,设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿,大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后,将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真,仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令,并且对系统不确定性具有强鲁棒性。 相似文献