低能自由空气电离室优化设计

借助于空气比释动能的基本定义和概念以及空气比释动能绝对测量的理论方法,分析了自由空气电离室可以作为空气比释动能绝对测量方法的原理和条件。通过平板型与圆柱型自由空气电离室的优劣比较,选择平板型作为研究对象,详细介绍了经典的平板型自由空气电离室,并通过理论分析计算以及模拟计算的方法,优化设计包括:光阑半径、空气衰减长度、极间距等低能自由空气电离室的关键几何尺寸,以最小化空气比释动能测量时产生的总不确定度。     

转动惯量测量研究的进展及展望

对转动惯量测量的研究情况作了综述,对三线摆法、扭摆法、落体法等转动惯量测量方法的测量原理及其优缺点进行了总结,介绍了针对以上缺点的一种新的测量方法,预测该方法将代表转动惯量测量的发展方向。     

气动活塞式冲击加速度校准装置研制

基于传感器比较法,开展冲击加速度校准方法研究。采用气动活塞式冲击激励发生技术和PXI总线数据采集分析技术,研制冲击加速度校准装置,运用LabVIEW软件编写了校准软件,并对装置进行测量不确定度评估,该装置可为国防军工产品冲击试验提供冲击加速度参数的量值溯源。     

基于深度残差收缩网络的滚动轴承故障诊断

滚动轴承的准确故障诊断是确保机械设备安全可靠运行的必要手段。针对多故障、长时间序列的滚动轴承振动信号,提出了一种基于深度残差收缩网络(DRSN)模型的故障诊断方法。首先,根据采集到的滚动轴承数据构造故障样本,针对多种故障类型下的长时间序列的振动信号,按照一定尺寸将长时间序列矩阵化,构成多故障类型的灰度图故障样本。从正常到故障的滚动轴承性能退化过程,通过多个采样点的随机采样,构造全寿命周期的故障样本用于故障诊断。其次,在多层深度学习模型基础上,将残差收缩网络模块加入到卷积神经网络(CNN)中构建深度残差收缩网络模型用于故障诊断,其中通过将残差项加入到网络中训练解决了多层网络模型的模型退化问题,利用软阈值化实现了样本降噪。最后,为了验证所提方法的有效性,采集了滚动轴承的多故障时间序列样本和全寿命周期故障样本用于故障诊断。实例验证的结果表明:所提深度残差收缩网络模型在处理含噪声样本时仍具有良好的鲁棒性,多层网络模型下没有明显的网络退化,能够保持较高的故障诊断正确率。在处理2种轴承故障数据集时,与其他模型相比,所提方法训练误差更低,平均故障诊断正确率提高1%~6%。      

基于视觉引导的工业机器人示教编程系统

针对目前工业机器人所采用的编程方式的局限性,提出了基于视觉引导的工业机器人示教编程方式。首先采用奇异值分解(SVD)法建立双目视觉系统与机器人的坐标映射关系,通过双目视觉系统识别和提取特定的示教工具末端位姿,以得到规划机器人运动所需的位姿数据。然后解析机器人控制器可执行文件的格式,将位姿数据转化为机器人可以执行的文件。最后通过试验验证了视觉引导示教方式的可行性,并对示教跟踪精度进行了分析,结果表明,跟踪误差最大为-1.18 mm,均方根误差为0.47 mm。      

考虑太阳摄动的小行星附近轨道动力学

本文研究了艳后星(216 Kleopatra)和爱神星(433 Eros)附近的周期轨道,在考虑太阳引力摄动的情况下,发现了以往所遗漏的216 Kleopatra轨道族和环绕433 Eros的12族周期轨道,并且给出了它们的特性。研究结果表明,太阳引力对小行星平衡点位置的影响很小,但是对平衡点上航天器运动的影响较大。同族不稳定轨道中,大Jacobi常数轨道更容易在摄动后保持轨道原来特性,这很好地解释了小行星卫星在较远轨道上长期存在的可能性。     

多目标位姿约束下空间机器人载体姿态扰动优化

通过运行轨迹的优化设计来减小空间机械臂运动对其基座姿态产生的扰动影响是一种经济有效的方式, 然而针对笛卡儿空间内多个离散位姿约束条件下空间机械臂运动轨迹的优化设计研究相对较少. 通过改进样条函数对机械臂末端运行轨迹进行参数化设计, 将基座姿态的扰动量表达为关于样条函数控制点与相邻约束点之间运行时间的目标函数, 利用遗传算法对目标函数进行全局优化处理, 完成空间机械臂运行轨迹的优化设计. 仿真结果表明, 该方法能有效降低机械臂运动对基座姿态产生的扰动, 并且规划的关节运动轨迹二次连续可微.      

基于六维加速度传感器的大型机械臂柔性关节振动抑制

空间大型机械臂具有关节柔性大、臂杆长、基座漂浮等特点,将导致其在自由空间运动存在较大的残余振动,约束空间力控制精度和稳定性较低.基于设计的机械臂末端六维加速度传感器,设计关节加速度反馈控制器,并对控制性能进行分析对比,最后搭建机械臂柔性关节实验平台,开展关节空间位置和阻抗控制试验,试验结果表明基于加速度反馈的残余振动相比于采用传统的输入整形方法,具有振动抑制快,振幅小等优点.     

称重法低温介质流量校验系统方案研究CSCD

液体火箭发动机试验中,流量测量的准确度至关重要。不同于常温流量测量,低温推进剂的流量测量有其特殊性。介绍了称重法低温介质流量校验原理、方法及方案,对流入法排出气体及流出法增压气体流量简略计算公式进行了推导;针对低温容器气枕换热传质特点,对气枕平均温度的一致性进行了讨论。得出了流入法排出气体流量一致性较好、采用流入法可以使低温流量计检定准确度更高的结论。     

基于深度学习的语义分割算法综述

图像的语义分割是对图像中的每个像素标注其所属的类别。在航天领域,语义分割技术可用于定位航天器及其零部件,为航天器故障排除、部件维修、太空垃圾清理等在轨服务创造条件。近几年,全部或部分使用深度学习时,语义分割的效果获得了很大的提升。本文对基于深度学习的语义分割算法进行综述。首先介绍常用的数据集和通用的深度神经网络,随后对两类具有重大实用意义的分割算法:编码器-解码器算法和整合上下文信息算法进行总结。最后对语义分割的发展进行了展望。