基于编队形状的反舰导弹预定目标选择模型特点

相比传统的预定目标选择方法,基于编队形状的反舰导弹预定目标选择方法是一类新方法。为了便于进一步研究具体算法,需要研究基于编队形状的反舰导弹预定目标选择模型的特点。该类方法的实质是将目标选择问题转化为点集匹配问题,因而文章从点集的信息来源、点集之间的变换关系、点集之间的映射关系、点集之间的距离函数等方面分析了模型特点,并根据这些特点将基于编队形状的反舰导弹预定目标选择算法分为2类：即基于迭代收敛的预定目标选择算法和基于变换位置集合的预定目标选择算法。     

径向导叶内流动分离特性的试验研究和控制

采用接触式探针和粒子图象测速技术(PIV)对导叶式离心泵径向导叶内流场的流动特性进行了研究。基于圆柱形微型三孔探针测试结果对5种流量下导叶的压力恢复能力进行了评估,测孔位置覆盖了导叶进出口截面和主线截面。压力恢复系数的理论值和试验值表明当流量大于导叶设计流量时导叶内产生了较大的静压损失。2C/2D PIV 可视化试验的研究结果表明大流量下导叶叶片压力面发生了流动分离。设计了不同参数组合的涡流发生器来对流动分离现象进行控制,试验研究了6种方案对模型泵大流量工况下性能的影响,获得一组最佳方案,并分析了采用该方案后导叶内的流动特性。     

基于虚拟设计制造技术的FL-9风洞模型架车开发

FL-9风洞是"十五"国家批准建设的大型航空科研基础设施,模型架车是其核心设备。以该风洞模型架车开发研制为背景,运用制造业信息化技术,构建了虚拟设计制造平台,此平台具备网络系统支持下的设备三维数字化设计、计算机辅助分析、工艺设计、可视化及三维交互等功能;并建立了设计制造信息化体系,实现了设计制造全过程信息分类代码的规范和统一。基于此平台开发的模型架车经2年的研制已全面建成并试车成功。     

意大利第4颗“宇宙-地中海”卫星升空

2010年11月6日,意大利国防部用美国德尔他-2运载火箭从美国范登堡空军基地发射了自行研制的第4颗"宇宙-地中海",即"宇宙-地中海"-4(Cosmo-SkyMed-4,又译地中海盆地观测小卫星星座-4)军民两用雷达成像卫星,这也是意大利国防部拟组建的第一代成像侦察卫星星座的最后1颗。此前,意大利已先后用德尔他-2火箭于2007年6月、2007年12月和2008年10月发射了3颗"宇宙-地中海"卫星,它们均部署于距地约620km的太阳同步圆轨道。按照计划,"宇宙-地中海"-4卫星也部署在相同的轨道面上。"宇宙-地中海"星座用于全球观测,特别是观测地中海国家。它主要用于监视领土,分析自然灾害影响,监视评估海岸线侵蚀、海/河污染、农业林业资源和城市建筑,绘制以米为计量单位的地图,保证领土安全和战略防御。     

一种改进的频率步进雷达信号性能分析

在分析目标运动对频率步进信号一维距离像影响的基础上,提出了一种改进的频率步进信号,即参差脉冲重复间隔频率步进信号,研究了这种信号的数学模型和处理方法。理论分析和仿真结果表明,与频率步进信号相比,参差脉冲重复间隔频率步进信号的多普勒性能有了很明显的改善,一维距离像不会随目标的运动而产生失真。另外,根据参差脉冲重复间隔频率步进信号的特点,提出了利用距离微分法实现速度粗补偿和利用脉组误差函数法实现速度精补偿的方法和步骤,仿真结果证明,这两种方法是有效、稳健、可靠的。     

机加结构中介机匣试验件设计及性能验证研究

设计了机加结构中介机匣试验件,解决了含支板复杂结构中介机匣流路面及支板型面机加难以实现的问题。进行了机加结构中介机匣性能试验,对比试验结果与理论设计数据,校核试验与设计的符合性,为准确验证中介机匣的气动设计提供设计依据。     

后疫情时代航材供应链管理探索

<正>当前,新冠肺炎病毒依旧在全球快速传播且不断变异,给航空公司带来了巨大的冲击。不容乐观的业绩与持续不稳定的全球供应链要求航空公司不断提升航材供应链管理水平。本文从业务、数据、机制、组织等角度出发,借助供应链管理理念与数字化转型的理念与技术,搭建了更加集约化、数字化的航材供应链管理平台,为后疫情时代航材供应链提质增效、强化管控、科学决策探寻新路径。     

去型号化接收机地面环境模拟试验充分性验证

为考察针对去型号化接收机的地面各项环境模拟试验是否能充分有效验证在轨工作环境,利用高灵敏度接收机对噪声的敏感特性,选取通道AGC作为环境模拟试验充分性验证参数;根据多台去型号化接收机的地面试验数据,分析多批次接收机的AGC参数一致性,得到去型号化接收机通道参数差异很小的结论;在此基础上,通过对多台高灵敏度接收机在轨AGC数据与地面环境试验AGC数据的比对,明确了由环境差异导致的AGC数值差异范围,可以为后续产品的地面环境试验和在轨飞行提供参考。对多台接收机在轨飞行接收机通道底噪变小的现象进行分析,得到地面环境试验模拟的电磁环境条件比空间电磁环境更恶劣的结论。     

基于Transformer模型的卫星单目位姿估计方法

鉴于测量精度高、设备成本低等优点,基于单目图像的卫星位姿估计方法在交会对接、空间攻防等应用中具有广泛前景。得益于强大的特征提取与表达能力,卷积神经网络在目标单目位姿估计应用中取得了明显优于传统方法的性能表现,但已有基于卷积神经网络的方法存在诸如归纳偏置、绝对距离描述不直接、长距离建模能力不足等问题。聚焦卫星单目位姿估计应用需求,针对以上问题,创新地将Transformer模型应用于卫星目标位姿估计中,提出了一种新颖的端到端卫星单目位姿估计方法。首先,设计了一种基于关键点集合的卫星目标表示方法,并构建了基于该表示方法的损失函数,进一步,结合关键点回归任务特点,设计了端到端的关键点回归网络模型,并改进了用于特征提取的主干网络结构。在公开数据集上实验测试结果表明：本文方法实现了可靠、高效的卫星目标单目位姿估计,并取得了优于已有同类方法的性能。     

复杂产品项目管理中技术成熟度等级的梯度化发展研究

本文综述了技术成熟度等级的发展历史,并分析了9级技术成熟度等级的差异化应用及研发过程中的阶段特征,为复杂产品项目研发管理中的技术成熟度等级实际应用提供参考。