改进的翼型积冰数值模拟方法

基于微团概念,以雨滴运动的基本假设出发,对翼型积冰的拉格朗日方法进行了改进.新方法克服了原方法计算效率低、冰形同雨滴分布密度及网格密度相关的缺点,继承了原方法的鲁棒性,不存在欧拉方法的收敛性问题.为验证方法的正确性,计算了NACA0012翼型在0°和4°攻角下的霜冰积冰情况、表面水收集量和局部撞击系数.结果表明新方法减少了计算量,预测的冰形和实验结果一致,并分析了积冰对气动性能的影响.      

基于非下采样轮廓波变换的红外和SAR图像融合算法

针对现有红外和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的融合算法融合质量差、边缘轮廓不清晰、效率低下、可视性差,目标检测效率低等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换的融合算法。首先采用非下采样轮廓波变换对预处理的红外和SAR图像进行分解,获得各自低频和带通方向图像,接着根据红外和SAR图像的特征选取其含重要目标信息的频带进行低频图像和带通方向图像融合。为了检验本文所提出算法性能的优越性,采用两组红外和SAR图像进行融合实验,与其他图像融合算法进行对比,并对融合图像进行目标检测,证明了该融合算法能有效提高多源图像目标检测率。     

基于DDPG的单目无人机避障算法

提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。     

基于改进YOLO V5的无人机航拍图像小目标检测方法

本文针对无人机航拍目标检测技术中目标聚集、目标较小及实时性差等问题,将YOLO V5的主干架构进行改进,简化Neck网络,提出了一种提高检测速度又能准确识别的无人机航拍图像检测技术方案。经过仿真实验测试,改进后的YOLO V5网络在保持识别精度的同时,检测速率提升了31%,满足无人机在航拍作业时对于准确性与实时性的要求。     

极限信号计算机试飞方法研究

介绍了极限信号计算机在试飞中遇到的问题及其解决办法,以最大允许M数为例,讲述了如何采用合理的技术手段来满足告警条件,以及告警精度的计算方法,重点介绍了最小二乘曲线拟合在本次试飞数据处理中的应用.     

首颗自主地月转移微卫星“龙江二号”

本文对世界首颗独立完成地月转移、近月制动、环月飞行的微卫星“龙江二号”进行了介绍。首先阐述了龙江二号的任务目标和总体方案;然后重点分析了轨道设计与控制、复杂电磁干扰的标定与抑制、宽视场三维基线干涉测量等关键技术难点;接着回顾了任务的实施过程;最后详细介绍了低频射电探测仪、沙特光学相机和VHF/UHF通信模块与学生微型CMOS相机等有效载荷,并展示了上述载荷获取的初步成果。     

考虑局部遮挡的太阳能无人机能源控制

针对太阳能无人机在飞行状态下可能出现的太阳能电池局部遮挡情况,开展相应的太阳能电池最大功率点追踪算法和能源控制研究。通过将发光亮度引入相对吸引力计算过程对萤火虫算法进行改进,实现了局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的高效追踪。以此为基础,设计了考虑局部遮挡情况下太阳能无人机的太阳能电池/蓄电池混合能源状态机控制规则。以"蒲公英I"无人机为例,建立了太阳能电池阵列模型,开展了考虑局部遮挡情况下太阳能电池最大功率点追踪仿真实验;基于"蒲公英I"飞行剖面,开展了考虑局部遮挡情况的混合能源控制仿真试验。研究结果表明：改进的萤火虫算法可以实现在局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的有效跟踪,与萤火虫算法相比收敛时间更短、且功率波动幅度更小;采用改进萤火虫算法和状态机能源管理策略,在考虑局部遮挡的飞行状态下可以实现太阳能电池/蓄电池之间的合理功率分配与控制。