低成本无人机机载记录仪设计与应用

针对市场上现有记录仪采集串行口通道数少,采集速率低,且价格昂贵等问题,提出了基于PC104单板机为架构的INS/GPS组合导航设备数据采集系统设计方案,给出了设计原理、系统组成以及实现方法。飞行试验结果表明该记录仪具有存存储容量大、高采样率,多串口通道,体积小和成本低等特点,满足了对INS/GPS组合导航设备进行性能评估的需要。     

直升机旋翼系统载荷分析技术

直升机的飞行过程是一个复杂机械集合体在空气动力作用下进行复杂运动的过程,文中采用二阶升力线方法,进行非线性空气动力学动态/静态分析,通过弹性/刚性梁单元 弹簧连接件的处理方法和多体动力学方法,计算旋翼空气动力学和结构动力学的耦合影响。     

基于耦合气动参数的HGV多模型估计

利用气动参数对未知气动力建模是提高高超声速滑翔目标跟踪精度的有效途径。对目标气动加速度及其导数项进行分析,在非耦合气动参数模型的基础上,考虑气动加速度在转弯和俯仰方向存在的先验信息,推导滚转和螺旋2种耦合气动参数模型。利用一种分离估计模型对目标状态与气动参数进行估计,分别给出状态滤波器和气动参数滤波器的表达式。同时,考虑不同飞行模式下参数的机动频率,构建基于耦合气动参数的交互多模型跟踪算法。仿真表明,本文所提算法精度显著高于针对该类目标的其他跟踪算法。同时,滚转模型的性能优于螺旋模型,且计算复杂度更小。      

量子真空标准研究进展

2018 年,国际计量局将对国际单位制7 个基本量进行重新定义或重述。基于光学方法的真空计量新方法、新概念进一步发展,促进真空计量标准向量子化迈进,对真空基本量复现以及今后真空国际单位制的重新定义（由压力的SI 单位帕斯卡（Pa）向气体密度单位（mol/m3 或分子个数/m3,变化）具有重要意义。与传统计量技术相比,利用光学方法所建立的量子真空计量标准具有不需要自校、溯源链零长度、响应快、准确度高、可在多个地点及不同时间复现等优点,为真正意义上的绝对原级标准。本文介绍了美国国家标准与技术研究院（NIST）、德国联邦物理技术研究院（PTB）及瑞典国家测试和检定研究院（SNTRI）等机构开展的基于折射率、吸收光谱、冷原子3种光学方法的新一代量子真空计量标准研究进展,对原理、关键技术及难度挑战进行了阐述和分析。     

天舟二号货运飞船全相位自主快速交会对接技术和在轨验证

介绍天舟二号货运飞船全相位自主快速交会对接技术和在轨飞行结果.介绍21世纪以来交会对接发展的两个趋势：自主和快速;给出天舟二号货运飞船全相位自主快速交会对接方案,以及主要技术特点;给出天舟二号货运飞船5~8 h飞控实施方案和推迟一天发射的飞控实施方案,以及在轨执行效果.天舟二号货运飞船入轨自主快速交会对接是世界上首次进行的全自主快速交会对接任务,为我国空间站工程后续任务奠定了坚实的技术基础.     

探测器垂直击中月球的轨道设计

本文讨论了探测器从低高度圆形地球停泊轨道入轨点出发、在停泊轨道上滑行一段后、沿速度方向加速进入登月轨道、自由飞行击中月球的轨道设计．在着月的速度、角度、时间、区域、停泊轨道和能量限制等约束下,首先借助二体、双二体理论,不仅提供了轨道初值的近似值,而且说明了轨道的特性．然后利用广义限制性四体动力学模型,进行3点边值搜索,得到高精度的探测器轨道．     

基于交互式多模型鲁棒滤波的目标机动估计算法

针对雷达导引头的测量信息带有闪烁噪声的问题,研究了交互式多模型和鲁棒滤波在雷达导引头目标机动估计中的应用.采用Huber Based滤波理论改进高阶容积卡尔曼滤波,提出高阶容积鲁棒滤波算法,选取Singer模型、“当前”统计模型、常加速度模型作为目标机动模型,建立雷达导引头测量模型,结合交互式多模型算法框架,设计目标机动估计滤波器.蒙特卡洛数字仿真结果表明,所提算法的鲁棒性较强,与传统高斯滤波相比,所提算法对闪烁噪声具有更高的滤波精度.     

纤维增强复合材料的损伤特征及失效分析方法

给出了纤维增强复合材料单向板的基本失效模式,总结了多向层合板的损伤特征.复合材料层合板中存在四种基本的失效模式,即:基体开裂、分层、纤维断裂及脱粘.上述四种基本失效模式虽然可组合出多种复杂模式,但任何复合材料的失效均可分为以"基体控制为主"或以"纤维控制为主"两种.本文还讨论了复合材料中的失效分析方法.目前,有关复合材料断裂图像的知识仍是有限的,但已引起人们的高度重视.     

人工智能在航天飞行任务规划中的应用研究

 在航天飞行任务中,如何设计航天器的飞行过程,如何确定地面对航天器的控制操作,如何制定飞行控制计划等,是地面飞行控制中心面临的重大问题,也是航天飞行任务规划所要解决的基本问题。在充分认识和把握人工智能基本原理、方法和技术的基础上,提出了一个基于规则演绎和状态演化的生长式推理模型,并对模型的特性进行了详细讨论,然后导出了该模型在航天飞行任务规划问题中的具体形式,从而成功地解决了航天任务自动规划的难题。通过在实际航天任务中的应用和验证,不仅证明该模型和方法是正确的、可行的和高效的,而且证明人工智能在航天飞行任务规划中有着广阔的应用前景。     

基于注意力机制和改进YOLOv3的红外弱小目标检测

红外弱小目标检测技术是红外探测系统的核心技术之一。针对远距离复杂场景下红外弱小目标对比度低、信噪比低和纹理特征稀疏分散导致目标检测率低的问题,提出一种融合注意力机制和改进YOLOv3的红外弱小目标检测算法。首先,在YOLOv3的基础上,用更大尺度的检测头替换最小尺度的检测头,在保证推理速度的基础上有效提升了红外图像中小目标的检测概率。然后,在检测头之前设计了Infrared Attention模块,通过通道间的信息交互,抽取出更加关键重要的信息供网络学习。最后,用完全交并比损失(Complete IoU Loss)替代交并比损失(Intersection over Union Loss)来衡量预测框的检测能力,通过梯度回传实现更好的模型训练。实验结果表明,提出的YOLOv3-DCA能完成多种场景下红外弱小目标的检测任务,且检测准确率、召回率、F1和平均准确率分别达到91.8%、88.8%、93.0%和88.8%,平均准确率比YOLOv3基线提升约7%,与主流的SSD、CenterNet和YOLOv4模型对比平均准确率也取得了目前最优。