天问一号探测器火星着陆自主避障技术设计与验证

针对天问一号探测器火星着陆过程多体运动及表面地形不确定性强的任务特点,提出了粗避障与伞-背罩组合体规避的协同控制策略以及激光三维配以双目立体视觉的精避障策略,介绍了障碍检测与规避系统的硬件配置、飞行过程、障碍检测与规避部分算法,并通过地面悬停避障专项试验验证了障碍检测与规避策略的有效性,可为后续火星采样返回任务和载人火...     

天问一号着陆巡视器进入舱GNC系统设计与实现

为了应对火星EDL过程的短时间、大测控时延、大冲击力学环境以及无高精度地图的特点,进入舱GNC系统开展了一系列高自主、强容错设计.全系统热备份、关键功能异构热备份的设计确保了对产品故障的自主诊断与快速处理;系统工作模式自主转换、关键模式转换多判据备份的策略提高了系统的容错能力;产品供电的自主抗冲击管理、触地开关的自主故...     

无人机中继平台覆盖区域统计模型简

 针对中继信号覆盖区域确定性模型没有考虑信道随机衰落影响的问题,提出了一种基于中断概率的无人机（UAVs）中继平台信号覆盖半径统计模型。通过将中继链路建模为包含路径损耗、阴影衰落和多径衰落的复合分布模型,推导获得中继信号覆盖半径的概率分布,并给出一种利用中断概率数值求解覆盖半径的方法。仿真结果表明,信道衰落对覆盖半径影响非常大,当中断概率小于10%时,覆盖半径仅为无衰落信道时的一半。研究结果对移动自组织网络（MANETs）中的中继网络的无人机最优布置、飞行策略以及网络性能评估等具有重要的参考价值。     

欧洲启动“清洁天空”2计划

虽然欧洲没有像美国航空航天局（NASA）那样的组织机构来统领航空航天研究,但是在“清洁天空”计划下,欧盟各国携手开展了一系列研究,旨在推动能够满足未来环保要求的航空技术的成熟度。     

单边膨胀尾喷管下壁面型线优化设计及实验研究

基于Isight优化平台,将多目标遗传算法与CFD计算相结合,针对超燃冲压发动机非对称尾喷管冷/热态俯仰力矩差较大的问题,对下壁面为三次曲线的尾喷管构型进行多目标优化,分析了初始膨胀角和尾缘角的相互耦合及其对喷管性能影响所占比重。结果表明,设计区间内,下壁面三次曲线构型在保持较高推力特性的前提下,可以大范围调整喷管俯仰力矩,显著改善喷管冷/热态俯仰力矩差较大的问题。在此基础上,选取优化所得点进行冷流缩比风洞实验,根据实验条件进行了相应的数值模拟,对比发现数值模拟与实验结果吻合很好,验证了该优化设计方法及结果的有效性和可靠性。     

仿真技术在滚动阻力测试设备研发中的应用

为保证滚动阻力测试数据的精度,需对影响设备测试性能的关键因素进行评估预测.基于检测设备的测试原理,建立了轮胎滚动阻力的数值仿真模型,通过对采集的传感器输出物理量进行算法处理,模拟多工况下滚动阻力的测试特性.改变转鼓和轮轴中心线的相对基准位置,在对测试数据差异性分析的基础上,采用一次正交回归算法对采集的数据进行误差修正.与实验室的实测数据进行对比验证,趋势性试验表明该测试模型能够正确反映滚动阻力与控制条件之间的响应关系,表明该测试模型具有较高的可靠性;重复性试验表明滚动阻力修正模型能够减小设备的系统误差,提高现有设备的测试精度.仿真结果为相关设备的研发提供了实践依据.     

仿真技术在滚动阻力测试设备研发中的应用

为保证滚动阻力测试数据的精度,需对影响设备测试性能的关键因素进行评估预测.基于检测设备的测试原理,建立了轮胎滚动阻力的数值仿真模型,通过对采集的传感器输出物理量进行算法处理,模拟多工况下滚动阻力的测试特性.改变转鼓和轮轴中心线的相对基准位置,在对测试数据差异性分析的基础上,采用一次正交回归算法对采集的数据进行误差修正.与实验室的实测数据进行对比验证,趋势性试验表明该测试模型能够正确反映滚动阻力与控制条件之间的响应关系,表明该测试模型具有较高的可靠性;重复性试验表明滚动阻力修正模型能够减小设备的系统误差,提高现有设备的测试精度.仿真结果为相关设备的研发提供了实践依据.     

导弹火工品通用化自动测试仪设计与实现

针对当前导弹火工品所采用的设备存在通用性、自动化不高,测试精度低,以及存在在线测量的高风险性等问题,研发了1款导弹火工品通用化自动测试仪,可以显著提高导弹技术保障效率.在硬件设计方面,利用精密恒流源加电取样的电阻测量原理,应用自动化控制和精密测量技术,通过电子电路方案优化设计与产品加工,实现了导弹火工品的快速、精准和安...     

融合ASPP与双注意力机制的建筑物提取模型

精准高效地从高分辨率遥感影像中提取建筑物信息对国土规划和地图制图意义重大,近年来基于卷积神经网络进行建筑物信息提取已经取得了很大的进展,然而在处理高分辨率遥感影像时仍存在影像的高级语义特征利用不够充分,难以获得细节丰富高精度分割影像的问题。文章针对以上问题提出了一种用于建筑物自动提取的深度学习网络结构空洞空间与通道感知网络(Atrous Space and Channel Perception Network,ASCP-Net）。该模型将空洞空间金子塔池化（Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP）和空间与通道注意力（Spatial and Channel Attention, SCA）模块融入到编码器-解码器结构中,通过ASPP模块来捕获和聚合多尺度上下文信息,采用SCA模块选择性增强特定位置和通道中更有用的信息,并将高低层特征信息输入解码网络完成建筑物信息的高效提取。在WHU建筑数据集（WHU Building Dataset）上进行实验,结果表明：文章提出的方法总体精度和F1评分分别达到了97.4%和94.6%,相比其他模型能够获得更清晰的建筑物边...