交会对接光学成像敏感器中合作目标的分析与设计

交会对接技术是实现太空梭、太空平台和空间运输系统的装配、回收、补给、维修、太空人交换及营救等在轨服务的先决条件,交会对接光学成像敏感器是两航天器交会对接近距离平移靠拢段唯一能够提供六自由度相对导航信息的敏感器,由安装于追踪飞行器上的相机和安装于目标飞行器上的合作目标组成,采用角反射器作为合作目标标志,完成两飞行器间的相对位姿的解算.对其需求分析、设计方案、回光能量测试等进行了讨论,该方案已在神舟十一号载人飞船、天舟一号货运飞船与天宫二号的交会对接任务中成功验证,后续针对空间站及光学舱任务进行适应性修改.     

基于红外热成像技术的胶接薄板内部缺陷检测

为了探测PC胶接薄板的内部缺陷,利用脉冲闪光灯热激励方式对试件进行加热,并由红外热像仪实时监测试件表面温度场的变化,通过表面温度场的差异来显示试件的内部缺陷。但所得的红外热图像对比度不大理想。为了更精确地提取缺陷大小,采用直方图均衡化处理,以增强图像的对比度。成功提取了缺陷尺寸大小,并对其结果进行误差分析。实验结果表明:红外热成像检测技术可以直观地检测直径4 mm以上缺陷,且直径6 mm以上缺陷的检测精度较高,测量误差可以控制在10%以内。由于边缘效应的存在,靠近边缘的缺陷测量结果误差偏大。     

运输环境中火箭贮箱强度可靠性仿真

应用蒙特卡罗模拟方法计算运输环境中火箭贮箱强度可靠性，建立了火箭贮箱强度累积损伤模型，采用直接模拟法随机模拟应力和火箭贮箱初始强度来获取火箭贮箱的可靠度，并结合实例进行了仿真验证。该算法为分析随机载荷下火箭可靠性提供了依据。     

模糊灰色聚类评估方法在导航滤波中的应用

目前针对深空探测导航中滤波算法的综合评估的方法种类繁多,但是仍然有较多评估方法由于其单一性,存在或多或少的问题。提出了一套反映滤波算法优劣程度的评估指标体系,并为其建立相应的数学模型。深空探测器采样点数据通过该数学模型计算后,由模糊灰色聚类方法进行综合评估。该方法是以灰色系统理论为基础,结合模糊综合评估方法所建立的评估模型。该模型可以摒弃二者单一使用时的缺点,提升评估结果的准确性。评估结果表明,此评估模型能够对滤波算法进行比较准确、合理、全面的评估。     

轴向受载的Bernoulli-Euler薄壁梁的弯扭耦合动力响应

建立了一种普遍的解析理论用于研究确定性载荷作用下轴向受载的单对称Bernoulli—Euler薄壁梁的弯扭耦合动力响应。首先通过直接求解轴向受载的单对称均匀Bernoulli-Euler薄壁梁单元弯扭耦合振动的运动偏微分方程，给出了计算其自由振动的精确方法，并导出了轴向受载的Bernoulli—Euler薄壁梁自由振动主模态的正交条件。然后利用简正模态法研究了确定性载荷作用下轴向受载的Bernoulli—Euler薄壁梁的弯扭耦合动力响应，该梁所受到的载荷可以是集中载荷或分布载荷。最后假定确定性载荷是谐波变化的，得到了各种激励下封闭形式的解，并针对具体算例讨论了动力弯曲位移和扭转位移的数值结果。     

基于GaN-HEMT并联的航空电机驱动系统设计研究

在深入了解宽禁带电力电子器件的发展现状和开关特性基础上,提出了一种基于GaN-HEMT并联的航空电机驱动系统,开展了GaN-HEMT并联的驱动电路及数字控制器平台设计与实践。搭建了试验系统,进行了相关测试。试验结果验证了设计的正确性。     

基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法

工业机器人由于高效率、低成本被广泛应用于智能制造业,但较低的绝对定位精度限制了其在高精度制造领域的推广应用。为提升机器人绝对定位精度并解决传统复杂的误差建模问题,提出了一种基于深度神经网络的机器人定位误差补偿方法。首先在笛卡尔空间进行拉丁超立方采样规划,获得目标点姿态对误差的影响规律;然后建立基于遗传粒子群算法优化深度神经网络(GPSO–DNN)的定位误差预测模型,实现对误差的预测和补偿;最后为验证该方法的准确性和优越性,与其他误差补偿模型进行对比。试验结果表明,基于GPSO–DNN的定位误差补偿方法的补偿精度最高,定位误差由补偿前的1.529mm减小为0.343mm,精度提高了77.57%。该方法能有效补偿机器人定位误差,大幅提高机器人的定位精度。     

SoC验证方法学研究与应用

SoC系统功能日益复杂,规模也日益庞大,SoC验证面临着前所未有的挑战.对SoC验证方法学进行了研究和总结,包括验证流程、验证层次和验证技术.通过对基于DW8051的SoC的验证实践,证明了这套验证方法学的可行性和有效性.     

基于BSP-ANN的四旋翼无人机轨迹跟踪方法

为了降低无人机轨迹跟踪误差,提高系统抗干扰能力,对反步（Backstepping）法进行改进提出一种基于反步神经网络（BSP-ANN）的无人机轨迹跟踪方法。首先,建立了四旋翼无人机运动学模型;然后,结合Backstepping方法在无人机的姿态控制、轨迹跟踪控制系统中引入Sigma-Pi神经网络,同时设计Sigma-Pi神经网络控制率,并证明该控制率满足Lyapunov意义下的系统稳定;最后,分别给出了相应的仿真实验。仿真结果表明：该算法可以有效降低跟踪误差,缩短无人机跟踪时间,同时可以提高系统的抗干扰能力。     

碳纤维复合材料/钛合金叠层钻孔工艺优化

在不同的工艺参数下用硬质合金麻花钻分别对碳纤维复合材料板和碳纤维复合材料板/钛合金叠层板进行钻孔,对钻孔过程用Abaqus有限元软件进行三维仿真,对比仿真和试验结果的轴向力和制孔效果。结果表明,在保证制孔的质量的前提下,选取合理的工艺参数,得到叠层材料制孔的工艺参数的优化结论。