面向机器人原位加工的大型飞船舱体变位姿态优化方法（英文）

在利用机器人实施大型飞船舱体的原位加工时，对舱体旋转变位次数与机器人整体加工性能的关注引入了一双目标优化问题。本文基于机器人刚度特性和非支配排序遗传算法，提出了一种舱体变位方案优化方法。首先，设计了以机器人笛卡尔刚度为基础的特征加工质量评价指标，并建立了原位加工过程模型。其次，为应用非支配排序遗传算法，提出了一种加工过程的双染色体编码方法及相应的交叉变异算子。此外，通过修复算子处理频繁出现的非法编码，保证了算法的寻优效率。仿真及实验研究的结果表明，适当增加舱体变位次数能够有效提升机器人的加工性能，并在工质量和时间成本上实现综合优化。     

模块化月球表层采样力学模型

因不受作业空间的限制，月球表层采样机具设计形式多样，为建模分析带来较大难度。为避免不同结构机具分析时重复建模，建立了一种模块化的月球表层采样力学模型。该模型将复杂的采样机具拆分成若干个基本面单元，基于朗肯土压力理论、最大抗剪强度理论和地基极限承载力理论对面单元在采样过程中的受力进行分析，组合各个面单元所受到的力获得复杂机具的力学模型。基于不同机具形式与贯入角度的模拟月壤贯入试验，对理论模型进行了试验验证，通过引入月壤密度沿深度的影响修正公式，将理论模型的误差率降低至8.2%。结果证明该力学模型和模块化理论可行，为后期月球表层采样机具的设计研发提供了参考。     

一种基于遗传算法的最小熵自聚焦方法

自聚焦算法是获得高质量合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像的重要步骤.针对复杂成像场景和复杂运动误差SAR自聚焦问题,提出一种基于遗传算法的最小熵自聚焦方法.方法 通过高阶多项式函数拟合相位误差,以图像熵为代价函数,利用遗传算法最小化代价函数进而估计出相位误差,尤其适合于成像场景没...