基于区域的卷积神经网络在空对地车辆检测中的应用

针对传统空对地车辆检测算法在光照变换、场景变化时检测效果不佳的问题,提出了基于区域卷积神经网络Faster RCNN模型的空对地车辆检测方法,介绍了Faster RCNN模型以及模型训练过程.实验结果表明,基于Faster RCNN的空对地车辆检测方法是可行的,对不同光照和场景下的车辆检测可以取得较好的效果.     

高重合度齿轮传动系统的振动参数稳定性

研究了高重合度齿轮转子-滚动轴承传动系统的振动强度稳定性以及振动轨道稳定性随系统参数的变化规律。通过振动强度参数稳定域的计算,量化了高重合度齿轮副对齿轮转子 滚动轴承传动系统稳定性提升的贡献大小。结果发现在转子质量偏心较小的条件下,高重合度齿轮系统的振动强度稳定性要比普通重合度齿轮系统提升很多;但在转子质量偏心较大时,高重合度齿轮副的采用对传动系统参数稳定域的扩张并没有显著贡献。通过振动轨道稳定性全局分岔图的计算,明确了滚动轴承游隙、转子质量偏心等参数对高重合度齿轮转子-滚动轴承系统振动轨道稳定性的影响规律,获得了系统各种稳定周期轨道及非周期轨道与对应参数区间的映射关系。      

超级单体雷暴下的改航模型研究

运用形态学的方法,从雷暴图中解析出飞行限制区,并以各个顶点的移动来描述雷暴天气的变化,从而建立危险天气模型。考虑到改航的可行性和便捷性,以最短航段距离和最大转弯角度为限制条件,在航线的两侧设置改航点,建立改航空间。在保证安全间隔的情况下,选择最短的改航路径,并按照航班优先等级确定各个航空器的改航顺序。仿真结果表明,所建模型可以在航路网受超级单体雷暴影响的情况下,为多个航空器规划出改航路径。     

便携式充电设备检测系统的研究与设计

为了便于充电设备现场检测工作,设计了一种便携式直流充电设备现场检测系统。该系统功能具有完善的测试功能,能够方便的对直流充电设备进行检验测试,完全满足直流充电设备运行检测的需求。该系统具有小型化、便携化的优点,有利于提高现场检测效率,保证了充电设备运行的安全性及稳定性。     

周向畸变进气下压气机动态失速特性研究

为研究周向畸变进气下压气机动态失速特性,在一大尺寸低转速压气机试验台上进行了均匀进气和180°周向畸变进气下压气机动态失速实验。采用时域观察、频域快速傅里叶变换以及时频域的同步压缩小波变换、基于同步压缩小波变换的空间模态分析和小波相干性分析等方法对动态失速信号进行分析。结果发现,畸变进气下,压气机旋转失速发生前出现0.225倍转子转动频率的一阶模态扰动,该扰动在相对畸变网不同位置区域周向传播速度不一致。宽带非定常扰动在畸变区尾缘附近最强,在畸变区前缘附近最弱,并存在周向尺度转化现象。转子转动频率扰动周向也出现强度变化,最大值出现在非畸变区中心附近的测点。周向畸变条件下集总系统模型对比实验结果的分析表明:实验和模型结果符合较好,旋转失速前非定常扰动周向强度和尺度变化主要受流量系数变化的影响,而一阶模态扰动周向传播速度不均匀现象是畸变进气下压气机系统特性作用的结果。     

高超声速飞行器时间协同再入制导

从饱和打击任务需求出发,针对多高超声速飞行器时间协同再入制导问题进行研究,提出时间可控再入制导律和协同再入制导架构,在改善现有制导律实时性、在线约束管理等性能的基础上,重点解决再入飞行时间不可知、不可控问题,最终实现时间协同再入飞行。协同再入制导结构分为两层,其中底层提出了基于神经网络的时间可控再入制导律,以实现再入飞行时间的可知性与可控性为目标;上层根据不同再入阶段特点设计相应的协调函数,生成时间协调信息。该结构适用于集中式或分布式的通讯结构,同时上层协调策略可以根据任务需要进行有针对性的设计与拓展。最后,通过仿真验证了时间可控再入制导律对时间的可控性和协同再入制导结构的有效性。     

高超声速飞行器宽速域翼型/机翼设计与分析

对于现代高超声速飞行器的设计而言,除了需要保证高超声速的性能外,还必须兼顾满足工程需求的亚跨超声速特性。首先,采用雷诺平均Navier-Stokes（RANS）方程流动求解器,结合基于Kriging模型的代理优化算法,开展了高超声速飞行器宽速域翼型的优化设计研究,设计出了一种下表面具有双"S"形特征的新翼型。综合性能评估结果表明,该翼型相比于常规的高超声速翼型,在跨声速和高超声速下具有更加优良的气动特性;其跨声速状态下的升阻比达到78.9,高超声速状态下的升阻比达到5.94,能够实现宽速域内良好的综合气动性能。其次,开展了仿德国"桑格尔号"（SANGER）空天飞机运载机机翼的气动特性研究,对配置宽速域翼型与常规高超声速翼型的机翼进行了气动力特性综合对比分析。结果表明,配置新翼型的机翼在宽速域范围内整体气动性能更优,说明所设计的宽速域翼型在三维机翼上也具有一定的实用价值。     

PS-PVD用CeO2掺杂8YSZ团聚粉末及其涂层

在纳米ZrO₂-8%Y₂O₃(摩尔分数)(8YSZ)粉末中掺杂20%(质量分数)微米级CeO₂粉末,并通过喷雾干燥合成CeO₂-8YSZ(CYSZ)复合团聚粉体。借助激光粒度仪和扫描电镜(SEM)及附带能谱仪(EDS)考察羧甲基纤维素黏结剂(carboxymethyl cellulose,CMC)质量分数对复合团聚粉体性能影响。采用PS-PVD制备具有柱状结构的CYSZ热障涂层,对涂层截面和表面进行EDS分析。采用X射线衍射(XRD)和X射线光电子能谱(XPS)分析涂层物相。结果表明:黏结剂质量分数达到2%时可获得球形度高、粒度分布均匀的团聚粉体;制备的涂层中Ce元素呈均匀分布;涂层物相基本为t-相结构,其中Ce⁴⁺取代Zr⁴⁺进入ZrO₂晶格形成类质同象的固溶体结构,显示出CeO₂掺杂对t-相向m-相转变的抑制作用;所制备CYSZ涂层在1100℃,水冷循环100次后仍保持完整,展现出较高的抗热冲击性能。     

无人机视觉引导对接过程中的协同目标检测

无人机空中自主回收是未来的发展趋势,对空中载具的自动识别是实现视觉引导回收的关键技术之一。目前对于空中关联目标检测的研究局限于单个目标个体,没有充分利用关联目标之间的信息。本文针对空中高动态对接中的关联目标检测问题,提出了一种母机与挂载对接物体的单阶段快速协同目标检测算法,包括相关类别并行独立分支目标检测、相关类别掩模增强检测以及相关类别的特征一致性约束,这些模块能够共同提升检测表现。实验表明,在测试集中该算法相比于YOLOv4能够提升4.3%的平均精度,相比YOLOv3-Tiny能够提升31.6%的平均精度。同时,该算法已应用在MBZIRC2020的高动态空中对接项目上,实现机载图像在线实时处理,团队借此斩获冠军。     

基于点线特征融合的双目惯性SLAM算法

针对室内弱纹理场景下,基于点特征的SLAM算法难以追踪足够多的有效特征点,导致系统定位精度和鲁棒性较差,甚至完全失效的问题,提出一种基于点线特征并融合惯性测量单元(IMU)的双目视觉惯性SLAM算法。利用点线特征的互补优势来提高数据关联的准确性,同时引入IMU数据为视觉定位算法提供先验和尺度信息,通过联合最小化多残差函数得到更准确的相机位姿,并据此构建环境点线特征地图、稠密地图和导航地图。针对传统线特征提取算法在复杂场景下易检测到大量短线段和相似线段特征以及线段存在过分割等弊端,利用线段长度抑制、近线合并及断线拼接策略在FLD算法的基础上进行改进,以降低线特征的误匹配率,运行速度是LSD算法的2倍以上。通过对比多组公开数据集和真实弱纹理场景下得到的仿真实验结果可知,所提算法在保证定位精度的同时能够获得更为丰富的环境地图,具备较好的鲁棒性。