基于高速存储平台的高性能RS编译码器设计

目前,星载高速存储设备中采用商用RS编译码IP核来实现数据纠错功能,能够实现的编译码最高速率为800 Mbps,只能依靠多个IP核同时工作达到吉比特高速数据存取速率的要求。星载存储数据发生错误的主要原因是存储区单粒子翻转和存储介质本身特性产生的单比特数据错误。针对星载存储数据的误码特性,本文提出一种RS编译码改进算法,通过对编码算法中的剩余多项式及译码算法中的伴随多项式进行降次处理,减小编译码过程中运算的迭代次数及计算量,以及对编译码算法中的基本运算单元有限域乘法器采用子项复用技术,实现对传统RS编译码算法的改进。结果表明改进后的编译码器能达到最高数据速率为10.5 Gbps,编码器资源较单个商用IP核减少15%,译码器资源减少40%,能够满足后续高速存储平台的应用要求。     

A review of topology optimization for additive manufacturing: Status and challenges

Topology optimization was developed as an advanced structural design methodology to generate innovative lightweight and high-performance configurations that are difficult to obtain with conventional ideas. Additive manufacturing is an advanced manufacturing technique building as-designed structures via layer-by-layer joining material, providing an alternative pattern for complex components. The integration of topology optimization and additive manufacturing can make the most of their advantages and potentials, and has wide application prospects in modern manufacturing. This article reviews the main content and applications of the research on the integration of topology optimization and additive manufacturing in recent years, including multi-scale or hierarchical structural optimization design and topology optimization considering additive manufacturing constraints. Meanwhile, some challenges of structural design approaches for additive manufacturing are discussed, such as the performance characterization and scale effects of additively manufactured lattice structures, the anisotropy and fatigue performance of additively manufactured material, and additively manufactured functionally graded material issues, etc. It is shown that in the research of topology optimization for additive manufacturing, the integration of material, structure, process and performance is important to pursue high-performance, multi-functional and lightweight production. This article provides a reference for further related research and aerospace applications.     

多梁复合结构的动力学建模及全局解析振型分析

多梁复合结构广泛用于工程领域,其动力学特性对相关装备的工作状况有着重要影响,建立准确适用的动力学模型对后续的动力学响应参数影响规律研究有决定性作用。针对工程中常见的多梁复合结构,给出了位移场的一般表达式,利用哈密顿原理得出多梁复合结构的运动控制方程和边界条件,对其全局解析振型进行理论计算,给出了计算多梁复合结构数值振型的一般过程,基于数值分析和实验分析以L型梁和Z型梁为例利用频率相对误差、振型定性比较和MAC定量分析说明了全局解析振型的求解验证方法,利用伽辽金方法和全局解析振型给出了截断原系统得到离散系统运动方程的一般形式。提出的多梁复合结构的建模方法和全局解析振型求解验证方法,对工程中此类结构动力学响应的参数影响规律研究有重要意义。     

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

运载火箭新一代测量系统发展设想与关键技术分析

回顾了我国运载火箭测量系统的发展历程,以设计要素为依据,对运载火箭测量系统的发展进行了划代;在当今航天发展的新形势、新要求下,提出以"集成化、网络化、无缆化、高速化、智能化"为主要特征的新一代测量系统功能设想,并重点对关键技术的实现进行详细阐述。     

跨介质航行器波浪环境入水流场演变和运动特性研究

跨介质航行器是一种既可以在空中飞行又可以在水下潜航的新概念航行器,基于仿生学原理,提出一种通过改变外形实现水空介质跨越的航行器模型,通过入水试验装置和计算流体动力学方法,对航行器带攻角从空气到水的介质跨越过程进行了试验和数值仿真研究,得到了跨介质入水过程航行器的运动姿态和入水空泡形态,并通过数值仿真得到了航行器的升力、阻力、速度和加速度演化规律。同时基于数值模拟方法对有波浪情况和静水情况下航行器入水过程空泡演变以及运动特性进行对比。结果表明:提出的航行器构型在水中具有较好的姿态调整能力,波浪的有无和波高的不同都会对航行体入水运动特性造成影响。     

跨介质航行器流体动力外形仿生设计

跨介质航行器是一种可在空中与水中两栖巡航并能自由穿越水气界面的新概念海空两栖无人运动平台,需要具备良好的入水和出水性能及较小的水下流体阻力。采用两种生物组合仿生的设计思想,利用全自动三维影像扫描仪获取具有优良入水性能的翠鸟头部和龙虱身体的形体特征点云数据,应用傅立叶级数拟合方法拟合特征曲线,设计了一种跨介质航行器流体动力外形,为减小航行器入水冲击载荷、降低水下航行阻力提供了设计方案。     

自适应航天器态势分析系统

利用深度学习中的卷积神经网络理论,基于单目视觉系统和带有标识物的航天器影像,实现对航天器的三维姿态角、距拍摄点距离和相对拍摄中心偏移量的精准测量。利用机器学习理论实现网络自主学习样本特征,这一方式将大幅降低动态测量的误差。同时,这种测量方式也避免了人工提取特征的复杂过程,实现任意、精准、快速测量,对航天器在组装及发射过程中的姿态估计、距离测算起到关键性作用。     

液体火箭发动机健康监控技术研究现状

液体火箭发动机健康监控技术是改进和提高运载火箭、航天器可靠性与安全性的核心技术之一,对其进行研究具有重要的学术价值和工程应用价值。液体火箭发动机健康监控技术的研究主要包括液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法、液体火箭发动机健康监控系统两方面。该文介绍了基于模型驱动的方法、基于数据驱动的方法和基于人工智能的方法,阐明了液体火箭发动机故障检测与诊断理论方法的研究现状,通过对美国液体火箭发动机典型健康监控系统的介绍,阐明了液体火箭发动机健康监控系统研究的若干进展及现状,并对液体火箭推进系统健康监控技术的演变趋势作了简要评述。     

W波段UAV MISAR实时成像运动补偿方法

建立了实时成像正侧视合成孔径雷达(SAR)运动误差模型,采用了一种基于惯导和相位梯度自聚焦(PGA)运动误差估计的中心波束平面运动补偿算法。该算法对回波包络和相位进行分开补偿,利用惯导数据把带有运动误差的回波包络拉直,再利用相位梯度自聚焦算法对回波进行相位误差估计并补偿。针对实时成像的时间少、运算量大、运算资源受限等特点,该算法取消了距离徙动校正的步骤,将运动误差矢量在斜距平面投影并完成包络校正和相位误差估计。该方法运算量小,同时能满足分辨率要求。仿真结果表明:该方法能够得到质量较高的SAR图像。