烧蚀型防隔热/隐身多功能复合材料制备与性能

以轻质化为前提,基于烧蚀防热借助于溶胶-凝胶技术制备出低密度防热/隔热/隐身一体化复合材料（HRC）,有效地融合了烧蚀防热、高效隔热和宽频雷达隐身的功能。实验结果表明,多壁碳纳米管（MWNT）吸波剂均匀分散在杂化酚醛气凝胶骨架中,随着添加量的增加,HRC材料平均孔径减小,力学强度得到显著提升,添加5.0wt%MWNT的HRC与未添加相比压缩模量提高1.8倍。同时,MWNT的引入显著增加了HRC的雷达吸波性能,在4 ~ 18 GHz内反射率＜-8 dB。地面风洞考核中,HRC表现出优异的防隔热性能,最高表面温度达到1 700 ℃左右,经过400 s烧蚀后最大背面温升（20 mm）仅为153℃,近零体积烧蚀,烧蚀后仍保持着优异的宽频雷达吸波性能。     

基于Kriging模型插值的孔位修正策略

飞机装配时的孔位精度直接影响其最终装配质量,而待制孔零件易发生变形和整体偏移,因此一般通过基准孔信息对待制孔位进行补偿。提出一种基于Kriging插值的孔位修正方法,通过基准孔建立孔位理论坐标与实际偏差值的Kriging模型,进而预测待制孔的孔位偏差,并给出每个位置的预测标准误差,以指导基准孔的增添和布置。最后通过有限元和数值实验分别验证了零件在极限变形和整体平移旋转情况下该方法的有效性,实现了孔位估计误差小于0.3 mm。     

月球着陆器精确定点及安全着陆技术研究

在未来月球探测中,需要对一些地形复杂的区域进行探测,而在这些区域软着陆,潜在的危险性增加,这就要求着陆时具有较高的定位精度并能够自动避险。当前,由于着陆时定点的误差较大,在小范围安全地域准确着陆很难。研究了一种精确定位、安全的软着陆方式,它在软着陆过程中增加了悬停阶段。在这一阶段中,通过着陆区危险地域的识别、着陆地点位置误差的计算,加上对着陆器横向漂移的控制技术,使着陆地点的精度以及着陆生存率大为提高,能够满足未来月球探测的软着陆要求。     

美国云和气溶胶星载激光雷达综述

气溶胶的探测,尤其是全球范围内气溶胶的探测,不仅对预测未来气候的变化有重要帮助,而且可以对遥感图像的大气校正提供重要大气参数,而星载激光雷达则是实现全球气溶胶探测的最有效的手段。美国是星载激光雷达的先行者,在气溶胶探测方面,它先后实施了LITE和CALIPSO两项计划。LITE试验的成功,验证了天基激光雷达的可行性,而CALIPSO上激光雷达CALIOP的在轨正常运行,则实现了星载激光雷达的应用。文章着重介绍和评述了美国云和气溶胶星载激光雷达的发展、收发装置以及观测结果等。     

两种静止轨道多星共位位置保持策略比较

分析了采用倾角、偏心率隔离方法进行静止轨道多星共位运行的同步保持策略和非同步保持策略,分别给出了其倾角和偏心率矢量控制范围的设置.三星共位仿真结果表明:两种位置保持策略均能实现三星共住运行.从长远角度看,两种位置保持策略所需速度增量基本相同;同步保持策略的南北保持周期较长,卫星控制频度低,在相同的保持范围内可共位的卫星更多;非同步保持策略更适于共位卫星数量较少且所属不同控制中心的状况.     

星载SAR海洋场景仿真与反演方法综述

研究SAR海洋目标仿真与反演方法,可提高海洋SAR卫星系统的总体设计能力和海洋图像的应用水平.文章根据星载SAR海洋场景成像机理,对风、浪、内波、锋面等海洋现象的成像模型与反演算法进行了总结,并综述了算法理论现状,分析了SAR海洋场景仿真与反演的研究难点及未来发展趋势,可为我国海洋SAR卫星的总体设计提供参考.     

Kalman滤波的铷原子钟控制算法

以GPS接收机输出的1pps信号为参考信号,采用Kalman滤波算法对铷原子钟的参数进行估计,计算铷原子钟的频率调整量,对铷原子钟进行调整,使其和UTC时间保持同步。实验结果表明,受驯铷原子钟输出1pps与UTC（NTSC）钟差的标准差优于3.5 ns,钟差峰峰值优于15 ns,100 s采样的Allan方差为1.83×10 -12 ,10000 s采样的Allan方差为6.1×10 -13 。实验证明了基于Kalman滤波的铷原子钟控制算法,使铷钟获得了较好的准确性和长期稳定性,且对其短期稳定性影响最小,是一种可靠稳定的铷钟控制方法。     

GPS不完整星座定位方法研究

为了提高钟差预测模型辅助接收机定位解算的效果,从灰色系统的角度对接收机钟差序列进行探讨,提出了基于灰色理论的钟差预测模型。文中首先给出了新模型的基本思想和具体实现步骤,然后将基于该模型的钟差预测值引入到GPS接收机中,辅助接收机在不完整星座条件下实现定位解算。基于GPS实测数据的验证分析表明,新模型不仅对钟差序列具有很好的预测效果;而且提高了接收机定位的连续性和可靠性,在仅有3颗卫星的条件下可以实现三维定位。同时,新方法无需增加额外设备,辅助方式简单方便,经济灵活。     

基于深度学习的雷达干扰识别方法研究

针对复杂电磁环境下雷达干扰信号识别问题,从优化卷积神经网络结构的角度出发,本文提出了一种对卷积神经网络结构LeNet-5增加批量归一化层和改变激活函数的方法。该方法能够加速网络收敛,提升网络的学习效率。本文首先建立舰船目标模型,分析了噪声调幅干扰、噪声调频干扰、梳状谱干扰和无干扰的真实目标回波信号在时频域的差异,然后利用四种信号对舰船目标模型生成数据集,最后通过本文所提方法实现雷达干扰的自动识别。仿真结果表明：在全信噪比条件下,本文所提方法对四种信号的识别准确率达到98.1%,表明所提方法有着较好的稳定性和鲁棒性。     

螺栓连接结构接触面刚度识别方法

针对线性范围内的螺栓连接结构开展研究。在薄层单元理论基础上,提出了一种螺栓连接结构接触面刚度识别方法。采用正交各向异性本构关系的薄层单元模拟接触面,忽略螺栓和螺孔的影响,建立单个螺栓和多个螺栓搭接2种结构的初始有限元模型;根据试验模态参数,识别连接部位薄层单元材料参数。识别后,2种连接结构前四阶模态频率的计算结果最大误差不超过3.5%,表明识别后的薄层单元能准确反映接触界面的力学特征;文中方法适用于单个螺栓搭接和螺栓较密集工况的准确模拟。