基于DOA聚类算法的ARM抗有源诱偏技术研究

有源诱偏技术是雷达对抗反辐射导弹的一种重要手段,可以大大降低反辐射导弹的作战效能。为提高对敌目标的精确打击能力,在分析闪烁诱饵诱偏原理的基础上,针对有源诱偏干扰下被动雷达测角精度与稳定度不高的问题,通过对有源诱偏信号的时域特征进行分析,提出一种基于脉冲前沿检测的DOA聚类分选算法,找出前沿超前的辐射源信号,实现了高性能抗有源诱偏干扰和高精度抗干扰测向。仿真结果表明,该技术可以有效对抗四点源有源诱偏干扰。     

石英玻璃的等离子体抛光技术研究现状

具有耐腐蚀、热膨胀系数低等诸多优良物理化学特性的石英玻璃在高性能光学系统中被广泛使用。要求元件达到纳米级别的表面粗糙度，而且没有损伤层和残余应力，因此精加工之后的超精密抛光工序尤为重要。本文介绍了气囊、磁流变、弹性发射、离子束等几种石英玻璃的精密抛光方法，侧重阐述了国内外等离子体的抛光技术，包括等离子体辅助化学刻蚀、等离子体喷射加工、等离子化学蒸发加工研究进展及取得的成果；且对等离子体的未来发展进行概述。     

一种基于深度学习的电磁信息泄漏检测方法

电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息，会导致电磁信息泄漏，从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法，在复杂现场环境下，难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题，开展了电磁信息泄漏检测研究，提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络，并结合改进的梯度加权类激活映射方法，在未知电磁信息泄漏特征的前提下，通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取，从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验，验证了所提方法的有效性。      

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低，功耗低的优点，在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点，提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法，可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点，并结合星图识别的结果选择部分帧，使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后，使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中，目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法，减少了在轨任务中相关参数的调节，进一步提升了算法的自主性.     

复合材料雷击防护电热耦合模型

为了研究复合材料雷击防护(lightning strike protection,LSP)系统在雷电流作用下的损伤规律,基于雷击过程中的能量守恒关系,建立复合材料层合板雷击防护的电-热耦合数学模型。在此基础上,在ABAQUS中建立铝涂层防护的碳纤维增强复合材料(carbon fiber reinforced polymer,CFRP)层合板雷击烧蚀损伤有限元模型,并对雷击烧蚀损伤进行分析,和实验结果对比验证仿真的有效性,得出复合材料层合板在不同峰值雷电流、不同组合波形和不同铝涂层厚度雷电流作用下的烧蚀损伤规律。结果表明:铝涂层厚度相同时,峰值电流从50 kA增大到100 kA时,复合材料层合板损伤面积约增大1.5倍;10/350波形50 kA峰值雷电流作用下,基准件的损伤面积约为0.05 mm厚度铝涂层防护系统下复合材料损伤面积的4倍。     

基于全域CZM的复合推进剂细观损伤与断裂研究

采用全域CZM模型模拟了复合固体推进剂从细观脱湿到基体开裂,直至微裂纹扩展汇合,最后断裂破坏的演化过程,探索了其宏观力学行为发生发展的内在原因。数值模拟结果在微裂纹的开裂特征以及推进剂的宏观应力-应变曲线等方面与试验结果吻合较好。研究结果表明,采用全域CZM模型能有效模拟复合推进剂材料细观断裂破坏过程及其宏观力学性能;通过参数反演可知混合基体的初始刚度远小于颗粒/基体界面的,而粘接强度和粘接能大于界面的,这使得基体易变形而界面先脱湿;可将推进剂受拉伸载荷的细观力学行为分为四个阶段:无损伤变形阶段、界面部分脱湿阶段、脱湿与基体开裂并存阶段、微裂纹聚合断裂阶段。     

钛合金表面抗激光涂层损伤特性及热效应影响研究

实验研究了钛合金和高反射型陶瓷涂层材料抗连续型激光烧蚀的损伤及温度分布特性，并从热效应影响角度对比分析了二者在抗激光损伤效果方面的差异性。研究结果表明：相比于钛合金，高反射型陶瓷涂层材料能有效增强钛合金基底抗激光损伤的能力；在同等激光功率密度辐照下，陶瓷涂层材料能有效提升钛合金基底耐受激光辐照的时间长度。实验结果表明该陶瓷涂层材料的激光损伤阈值比钛合金高约5.8倍。实验发现陶瓷涂层温升速率高于钛合金，但由于陶瓷材料具有较高的反射特性，以及良好的热吸收和热传导特性，因此能使由激光辐照产生的热量在其表面较快地扩散，而降低向基底方向传导的程度，最终提升陶瓷涂层的抗激光损伤阈值。     

移动机器人铣削制孔系统基准检测

结合航空大部件的数字化对接装配需求,设计了一套用于对接面铣削制孔的移动机器人加工系统,并提出具体的加工工艺流程。研究了基于激光轮廓扫描仪的大量散乱点云数据的预处理算法,提出基于栅格法和迭代拟合法的对接面特征提取算法。针对移动机器人加工系统在大场景下的高精度定位问题,提出基于扫描线法和最小二乘法原理的对接基准孔坐标找正算法。通过产品的加工实验验证,对接面铣削和制孔精度满足系统要求的各项技术指标,证明了本文提出的移动机器人铣削制孔系统的装配对接面加工方法能够精确地完成大部件数字化装配任务,对提高装配质量和效率具有重要意义。     

基于改进SSD的舰船目标精细化检测方法

以SSD为代表的主流深度学习方法在目标检测领域取得了显著的成绩，但由于该类方法只能以矩形框给出目标的概略位置，检测结果具有很大的背景冗余区域，特别是港口密集停泊的舰船在图像中会出现区域重叠，导致误检和漏检。针对以上问题，提出了一种具有旋转不变性的舰船目标精细化检测方法，该方法综合利用可变形卷积、可变形池化、旋转的边框回归和旋转的非极大值抑制等模块的优点，借鉴MobileNet架构对网络加速，通过学习密集区域目标的几何形变，有效预测目标的旋转角度，最终以旋转的矩形框给出目标的位置。实验结果表明，该算法可实现多类舰船目标类型区分和目标朝向判定的功能，有效地解决了实际应用中的目标精确定位定向难题，提高了自动目标识别的精确性，并满足工程应用的实时性要求。     

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题，提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法，算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节，以充分利用模型中的低层特征，增加细节信息；改进模型的区域生成网络，加入多种滑动窗口，从而优化了模型锚点的长宽比设置，提高检测能力。实验表明，改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果，对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度，从而验证了算法的有效性。