基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。     

基于独立桨距控制的电控旋翼主动振动控制

电控旋翼利用桨叶后缘襟翼偏转通过气弹作用带动桨叶变距,从而实现对旋翼的控制。但由于其系统的复杂性,桨叶间易存在扭转刚度和质量不相似,从而引起较严重的旋翼振动。针对该情况,提出了基于独立桨距控制的主动振动控制方法,并以某原理性电控旋翼为算例进行了数值仿真,验证了所提出控制方法对电控旋翼由扭转刚度和质量不相似引起振动的减振有效性,最佳减振水平可达90%。     

移动机器人铣削制孔系统基准检测

结合航空大部件的数字化对接装配需求,设计了一套用于对接面铣削制孔的移动机器人加工系统,并提出具体的加工工艺流程。研究了基于激光轮廓扫描仪的大量散乱点云数据的预处理算法,提出基于栅格法和迭代拟合法的对接面特征提取算法。针对移动机器人加工系统在大场景下的高精度定位问题,提出基于扫描线法和最小二乘法原理的对接基准孔坐标找正算法。通过产品的加工实验验证,对接面铣削和制孔精度满足系统要求的各项技术指标,证明了本文提出的移动机器人铣削制孔系统的装配对接面加工方法能够精确地完成大部件数字化装配任务,对提高装配质量和效率具有重要意义。     

GARMIN G1000系统维修平台设计

在分析GARMIN G1000系统结构及其内部总线规范的基础上,设计出一套集测试、诊断、维修于一体的GARMIN G1000系统维修平台,包括系统硬件设计、软件设计等。硬件设计主要包括信号模拟机、系统选择面板、信号转换模块和主控计算机等设备的设计。软件设计包括功能软件、测试软件、公用软件及数据库和帮助文档的设计与实现。实践证明该平台具有强大的故障诊断功能和良好的可扩展性,可用于G1000系统的部件测试维修工作。     

带气膜冷却结构的高超声速平板不同前缘形状下表面传热特性研究

当带红外成像制导系统的飞行器在稠密大气层内做高超声速飞行时,必须采取主动冷却方式防止严重气动加热造成的窗口材料热畸变以及复杂流场造成的气动光学畸变。本文根据成像窗口周围流动具有受高超声速钝头体绕流和气膜冷却结构(即背面为空腔的超声速后台阶)共同作用的特点,在 KD-01高超声速炮风洞中开展了带气膜冷却结构的高超声速平板在不同前缘形状下表面传热特性的试验研究,测量了 Ma8来流条件下喷缝下游表面传热系数,试验获得了2种前缘形状的带气膜冷却结构的高超声速平板喷缝周围瞬态流场 NPLS 图像。通过分析试验数据,得出以下结论:对于带气膜冷却结构(气膜不工作状态)的高超声速平板,模型前缘的形状对喷缝下游区域的表面热流整体分布有明显影响,在钝前缘情形下,表面热流分布接近相同前缘形状的平板边界层为层流状态时的表面热流分布;在尖前缘情形下,表面热流分布则表现出从层流边界层状态向充分发展湍流边界层状态变化的特性;喷缝下游分离和再附区表面传热特性和超声速后台阶流动类似,取决于喷缝上缘处边界层相对厚度。     

时变支承刚度对分流传动系统振动特性的影响

基于集中质量法,考虑时变啮合刚度、综合传递误差和齿侧间隙等因素的影响,建立了圆柱齿轮分流传动系统的弯扭耦合动力学模型和方程。采用变步长Runge-Kutta法,对动力学方程进行了数值求解;通过引入滚动轴承的支承刚度计算模型,分析了时变支承刚度和非时变支承刚度对系统振动特性的影响。仿真结果表明：当按照时变支承刚度模型计算时,轴承的支承刚度会产生4%左右的波动,输出轴上的横向振动位移幅值增大了约5%;支承刚度的时变性使得系统的非线性增强,稳定性变差;支承刚度的时变特性对分扭级动载系数影响较大,对并车级动载系数影响较小。     

夏热冬冷地区居住建筑节能设计分析

推动建筑向节能、绿色、智能化方向发展,是国际建筑界实践可持续发展理念的大趋势,也是中国经济社会发展面临的重要任务。我国居住建筑节能,从八十年代初起步,从全国总体情况看,节能标准在北方地区推行较早,近一两年来,我省尤其是南昌市的节能标准执行力度正在不断加大。本文通过对冬冷夏热地区一栋宿舍建筑实例进行节能设计分析,得出冬冷夏热地区"宿舍"建筑节能设计外维护结构的一般设计标准。     

栅极偏压对纳米金刚石薄膜沉积过程的影响

在HFCVD系统中施加栅极偏压和衬底偏压,采用双偏压成核和栅极偏压生长的方法成功制备了高质量的纳米金刚石薄膜.采用显微Raman高分辨率SEM和AFM等现代理化分析手段分析纳米金刚石膜的微结构,结果表明双偏压显著促进了金刚石的成核密度,平均晶粒尺寸在20 nm以内.试验观察和理论分析表明栅极偏压促进了热丝附近的等离子体浓度,提高了衬底附近的碳氢基团和氢原子浓度,提高了金刚石的成核密度、在保持晶粒的纳米尺寸的同时保持了较高的成膜质量和较低的生长缺陷.     

三维扰动波在局部粗糙边界层中的稳定性研究

采用局部喷、吸、喷和吸组合来模拟局部粗糙壁面,数值计算获得稳定的三维边界层的基本流.在此基础上研究了三维扰动波在该基本流中的空间演化问题,讨论了局部粗糙的形式、分布结构对三维扰动波的幅值增长率及流动稳定性影响.计算结果表明:三维局部粗糙对三维扰动波的增长、涡的形成都起着激励的作用.扰动波演化产生的平均流修正及局部粗糙诱导展向速度的存在,影响着流体运动稳定性.与光滑壁面相比,三维局部粗糙作用下扰动波的传播角度与相位角发生明显变化,而不同形式的二维局部粗糙壁面边界层显示出不同的稳定特性.     

基于MAS和RL的舰船设备协同控制方法

在构建舰船设备协同控制多智能体系统(MAS)过程中,各Agent之间存在某种内在的冲突、联系和规律,为了有效地发现和消解这些问题,引入智能控制解决方案和强化学习方法,能为MAS系统的构建提供有效的技术保障.本文提出了基于强化学习(RL)算法即改进的遗传算法并辅之以贝叶斯学习算法,来解决舰船MAS中各Agent中的任务分配问题、实现设备协同控制的优化和学习,并以舰船运动目标下的设备协同控制来具体验证上述算法,从而体现舰船运动控制MAS的可行性.