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文章针对空间遥感器镜面由于应力释放和温度变化等引入像差的问题,利用连续表面变形镜校正像差展开解耦控制技术研究。对于基于Zernike系数求解影响矩阵的传统方法的波前复原精度有限的情况,文章提出了一种新的直接波前影响矩阵的变形镜解耦方法,适用于点阵表达的波前面形和Zernike多项式表达的波前面形。经过仿真验证,该影响矩阵解耦方法比基于Zernike系数方法的解耦精度高、稳定性好。文章在新的直接波前影响矩阵的基础上,讨论了采样方式与驱动器分布对拟合面形的影响,论证了驱动器的三角分布比四角分布更适合拟合面形。同时通过仿真分析,得出当变形镜要实现的面形采样点数足够时,求解精度的提升效果有限的结论。这些研究成果可为连续表面变形镜对空间遥感器的像差校正提供相应的技术支持。 相似文献
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高精度六自由度并联平台可精密调整次镜位姿,实现空间光学遥感器地面光学装调及光学像差在轨主动校正。为解决研制高精度并联平台的多指标多约束结构优化设计及高分辨力驱动支链设计2个难点,建立了六自由度并联机构逆解数学模型及ADAMS参数化模型,确定了结构优化目标函数,结合支链长度、铰链转角等约束进行了结构优化设计,得到并联机构结构参数及驱动支链分辨力需达到60 nm的需求。基于此需求,设计了基于“无刷直流电机+滚珠丝杠+光栅尺”的驱动支链,采用PI控制律实现高精度消静差闭环伺服控制,使驱动支链分辨力达50 nm。对并联平台精度进行光学测试,结果表明,平台带载平移分辨力为0.2μm,转角分辨力为1″,满足指标要求。该平台已成功应用于空间相机的地面光学装调及像差主动校正实验,为在轨应用奠定了理论与实践基础。 相似文献
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基于深度学习的超分辨率重构方法是近年来发展的一种有效的流场精细化方法。本文超分辨率重构模型以卷积神经网络为基础,结合了混合下采样跳跃连接多尺度模型,并应用于CAARC标准建筑模型表面风压场和建筑绕流速度场的重构。通过对比分析对不同欠分辨率流场的高分辨重构能力,结果表明该深度学习模型重构高分辨率流场具有良好的精度,重构效果优于原始的卷积神经网络模型和传统的双三次插值方法。该方法具有一定的普适性,可推广应用到具有复杂湍流流动的任意建筑结构风场的超分辨率重构。 相似文献