利用空心玻璃微球提高电路板冲击性能

针对某系统冲击环境恶劣问题，提出一种提高电路板抗冲能力的新方法——玻璃微球填充。冲击试验表明，采用这一方法使制导系统的冲击响应大大降低，玻璃微球可以衰减电路板冲击中的高频冲击分量，减小低频分量所引起的电路板变形，并且其阻尼作用可迅速使电路板恢复平缓状态。试验结果显示最大的冲击加速度衰减率可达70％。     

涡轮叶片前缘复合冷却实验

为研究涡轮叶片复合冷却传热特性,建立了涡轮叶片复合冷却实验测试平台,对叶片前缘区域进行了射流冲击+气膜冷却实验测试,详细研究了冷气吹风比M、前缘位置、主流雷诺数Re以及温度比T_g/T_c对冷却效率的影响规律。实验结果表明,冷却效率随吹风比的增大而增大,随T_g/T_c的增大而减小。本文实验条件下, 最佳吹风比约为1.0;越靠近前缘驻点,冷却效率越大;主流雷诺数对冷却效率的影响不大,但总体上仍表现出雷诺数越大,冷却效率越高。     

柔性天线面对漂浮基星载天线扰动分析及抑制

 为了研究柔性天线面弹性变形对漂浮基星载天线的扰动,采用固定界面模态综合法和Lagrange方法,通过轴末端与天线面交界面的协调关系,推导了大范围运动的星载天线刚柔耦合动力学模型,其所建立的动力学模型计算效率高并具有足够的精度。分析了柔性天线面弹性变形对星载天线的扰动,利用PD+振动力反馈控制抑制系统振动,并基于Lyapunov方法证明了控制系统的渐近稳定性。仿真结果表明：天线工作过程激起了柔性天线面弹性振动,进而引起星载天线的抖动,严重影响了星载天线的指向精度;利用其控制策略能快速抑制系统振动。结论对天线指向精度的分析与控制具有重要的理论价值及工程实际意义。     

日光/H2O2/草酸铁催化氧化降解活性艳红的研究

研究了日光／H2O2／草酸铁体系以日光为驱动力对可溶性染料活性艳红进行降解反应．探讨了溶液的pH、H2O2、光强和活性艳红的起始浓度对催化反应的影响。结果表明。对活性艳红的降解速率受pH、H2O2、草酸铁的浓度、入射光强的影响很大。在研究范围内。pH=3．0和在17光照射下其降解效果最好,同时．表明在同一光强光源条件下色度、TOC的去除率均比在UV／TiO2的效果好。     

空间失稳目标线阵雷达成像机理及三维重建

利用线阵激光雷达载荷小、抗干扰能力强等优势,研究空间失稳目标动态测量技术。探究线阵激光雷达成像机理,建立空间失稳目标运动模型,提出基于双切片法的目标可测区域提取机制,实现线阵激光雷达对空间失稳目标的驻留观测扫描;以ICP(Iterative closest point)配准结果为先验信息,提出逆序重建方案,建立重建点云精度以及平均密度评价机制,分析数据冗余对重建精度的影响,采用采样降维的方法进行配准重建计算,提高重建结果精度;最后进行仿真实验检验分析,实验结果表明空间目标可测部位数据提取合理准确,数据输出频率可达 1 Hz ,重建结果满足任务指标要求,重建点云平均密度达到19 mm,重建点云精度达到90 mm,为地面验证及在轨应用提供数据支撑和参考。     

超高速主轴单元温升特性分析

对超高速主轴单元的内部热源进行了分析与计算,建立了超高速主轴单元温度场的有限元分析模型,利用ANSYS软件对其进行了温度场分析,并在此基础上研究了对轴承外圈进行强制冷却时前后轴承的温升情况,结果表明对轴承外圈进行强制冷却能够很好的降低轴承的温升。     

多目标跟踪的概率假设密度粒子滤波

在多目标跟踪中,当目标数很大时,目标状态的联合分布的计算量会非常大。如果目标独立运动,可用各目标分别滤波来代替,但这要求考虑数据互联问题。文章介绍一种可以解决计算量问题的方法,只需计算联合分布的一阶矩——概率假设密度(PHD),PHD在任意区域S上的积分是S内目标数的期望值。因未记录目标身份,避免了数据互联问题。仿真中,传感器为被动雷达,目标观测值为距离、角度及速度时,对上述的PHD滤波进行了粒子实现,并对观测值是否相关的不同情况进行比较。PHD粒子滤波应用在非线性模型的多目标跟踪,实验结果表明,滤波可以稳健跟踪目标数为变数的情况,得到了接近真实情况的结果。     

Autonomous space target tracking through state estimation techniques via ground-based passive optical telescope

The presence of operational satellites or small-body space debris is a challenge for autonomous ground-based space object observation. Although most space objects exceeding 10?cm in diameter have been cataloged, the position of each space object (based on six orbital parameters) remains important and should be updated periodically, as the Earth’s orbital perturbations cause disturbances. Modern ground-based passive optical telescopes equipped with complementary metal-oxide semiconductors have become widely used in astrometry engineering, being combined with image processing techniques for target signal enhancement. However, the detection and tracking performance of this equipment when employed with image processing techniques primarily depends on the size and brightness of the space target, which appears on the monitor screen under variable background interference conditions. A small and dim target has a highly sensitive tracking error compared to a bright target. Moreover, most image processing techniques for target signal enhancement require large computational power and memory; therefore, automatic tracking of a space target is difficult. The present work investigates autonomous space target detection and tracking to achieve high-sensitivity detection and improved tracking ability for non-Gaussian and dynamic backgrounds with a simple system mechanism and computational efficiency. We develop an improved particle filter (PF) using the ensemble Kalman filter (KF) for track-before-detect (TBD) frameworks, by modifying and optimizing the computational formula for our non-linear measurement function. We call this extended version the “ensemble Kalman PF-TBD (EnKPF-TBD).” Three sequential astronomical image datasets taken by the Asia-Pacific Ground-Based Optical Space Objects Observation System (APOSOS) telescope under different conditions are used to evaluate three proposed TBD baseline frameworks. Given an optimal random sample size, the EnKPF-TBD exhibits superior performance to PF-TBD and threshold-based unscented KF with two-dimensional peak search (2dPS). The EnKPF-TBD scheme achieves satisfactory performance for all variable background interference conditions, especially for a small and dim space target, in terms of tracking accuracy and computational efficiency.     

非高斯杂波背景中距离扩展目标的盲积累检测器

在采用球不变随机向量(SIRV)建模的非高斯杂波背景下,研究了导向矢量失配或未知时距离扩展目标的检测问题。先假设导向矢量已知,采用广义似然比检验(GLRT)得到每个距离单元的归一化匹配滤波器(NMF)统计量,再将多个距离单元的统计量进行非相干积累得到扩展目标的NMF积累检测器(NMFI),然后通过最大化检测统计量的方法,结合特征值分解技术,对导向矢量进行估计,提出了距离扩展目标的盲NMFI(B-NMFI)。仿真分析表明:当导向矢量失配时,NMFI的检测性能优于GLRT;当导向矢量未知时,B-NMFI能有效地检测目标,并且对不同方位的目标具有很好的鲁棒性。