一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法

基于陨石坑的视觉导航技术成为一种新颖的高精度空间探测自主导航方式,如何从导航图像中精确地提取陨石坑区域是实现基于陨石坑视觉导航的首要条件。针对这一问题,根据陨石坑导航图像特点,提出了一种基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法。首先,基于最大稳定极值区域检测算法提取陨石坑候选区域;其次,利用卷积神经网络（CNN）自动学习提取候选区域的特征;最后,通过支持向量机（SVM）实现候选区域的精确分类,得到真实的陨石坑区域。大量的仿真实验表明:与传统的基于人工特征的陨石坑区域检测算法相比,提出的基于自动特征学习的陨石坑区域检测算法具有更高的检测精度和更好的鲁棒性,在通用火星表面陨石坑数据集上,所提算法的F₁度量指标较于传统算法高出8%,可以广泛地应用于基于陨石坑的视觉导航算法中的陨石坑区域提取,为基于陨石坑视觉导航算法提供精确的导航路标输入。      

倾转旋翼/机翼耦合系统过渡飞行瞬态响应分析

基于多体动力学方法建立倾转旋翼机过渡飞行瞬态响应分析模型,研究过渡飞行状态下倾转旋翼机非线性非定常气弹耦合动力学特性;通过引入倾转过程旋翼尾迹弯曲影响,修正直升机旋翼常规动态入流模型。集成非定常动态入流方程与倾转过渡飞行的多体动力学方程,建立倾转旋翼机过渡飞行状态下时域非定常耦合分析模型。以半展长弹性机翼全铰接式倾转旋翼机模型为例,分析倾转旋翼机倾转过渡飞行瞬态响应时间历程。数值计算表明:本文建立的时域模型能够快速有效分析倾转旋翼机在过渡飞行时的瞬态特性,能够反映倾转旋翼机旋翼/机翼间复杂的气弹耦合动力学关系。     

后掠桨尖旋翼气弹响应及载荷分析

以动力学模型和气动模型相匹配为原则,建立了后掠桨尖旋翼的细致气弹模型。结构模型考虑了旋翼桨叶的偏置、预锥、预掠、预扭以及桨尖的后掠、下反等多种旋翼参数。气动模型计入了旋翼尾迹诱导的不均匀入流,分析了不同桨尖后掠角对旋翼气弹响应及桨毂载荷的影响。数值结果表明,桨尖后掠对扭转响应影响较大,对挥舞响应影响较小。适当的桨尖后掠有助于降低桨毂垂直振动载荷。配置例题的气弹模型有助于提高载荷预估精度。     

直升机旋翼气弹响应及桨毂载荷的参数灵敏度分析

提出了一种有效的旋翼气弹响应及桨毂载荷的参数灵敏度分析方法。建立了响应灵敏度导数的时域有限元方程，通过配平计算及响应灵敏度的耦合分析，由力积分法与多桨叶求和法直接得到桨毂载荷的灵敏度导数。数值计算结果表明，与灵敏度分析的有限差法比较，直接的灵敏度分析法可以大幅度降低灵敏度分析所需的计算时间，为有效的旋翼结构多学科综合优化提供了快速的参数灵敏度分析方法。     

直升机环量控制尾梁截面形状分析

基于二维可实现k-Epsilon湍流模型模拟计算了直升机环量控制尾梁上的升力,并与试验结果进行了对比,计算结果与试验结果之间显示出了可接受的吻合度。利用已验证的数值计算方法和网格划分方法,分别计算了三组不同截面形状的环量控制尾梁在不同几何参数(喷射角、缝位角、基准直径和狭缝数量)或试验条件(喷射气流速度、下洗流速度)下的升力。结果显示,通过优化尾梁截面形状和狭缝相对位置,引导气流在截面曲率较大的位置处脱离壁面,可以提高尾梁升力并增强附壁气流的稳定性。模拟计算结果还揭示了提高下洗流速度和降低狭缝喷射角可以提高优化尾梁截面和狭缝相对位置的效果。     

直升机模式下倾转旋翼机多体气弹动力稳定性分析

通过多体动力学方法建立了倾转旋翼机动力学分析模型。结合动力入流，研究了直升机模式下倾转旋翼机非线性非定常气弹耦合动力学特性。集成了非定常动态入流方程与倾转过渡状态的多体动力学方程，建立了倾转旋翼机时域非定常气弹耦合分析模型。以半展长弹性机翼全铰接式倾转旋翼机模型为例，在直升机模式下分析了桨叶摆振刚度及飞行速度对倾转旋翼机气弹稳定性的影响。数值计算表明：建立的多体动力学模型能够快速分析直升机模式下倾转旋翼机复杂的旋翼／机翼气弹耦合动力学特性。     

倾转旋翼过渡状态瞬态响应分析与试验

基于多体动力学分析方法建立倾转旋翼过渡状态瞬态响应分析模型,研究过渡状态下倾转旋翼非线性非定常气弹耦合动力学特性;通过引入倾转过程旋翼尾迹弯曲的影响,修正了直升机旋翼常规动态入流模型。集成非定常动态入流方程与倾转过渡状态的多体动力学方程,建立倾转旋翼过渡状态下时域非定常耦合分析模型。以两片桨叶的跷跷板旋翼为例,分析倾转过渡状态旋翼瞬态挥舞响应及旋翼气动力的时间响应历程。利用旋臂式模型机动飞行试验机进行倾转过渡状态下旋翼瞬态拉力的试验研究,试验与理论计算结果表现出很好的相关性。数值计算和试验结果表明:建立的时域模型能够有效分析倾转旋翼过渡状态的瞬态特性;倾转过渡状态旋翼尾迹弯曲对非定常动态入流的影响是显著的,对于倾转过渡状态动态入流尾迹弯曲的修正是很必要的。      

基于Pos-FCN的红外图像背景抑制方法

红外图像背景抑制可以为红外目标检测识别任务提供支撑。在实际的应用场景中,红外图像中的目标多为弱小目标,其特征不明显,一般背景抑制算法难以将其从背景中分离,而达不到背景抑制的最佳效果。针对上述问题,提出使用Pos-FCN网络实现红外图像背景抑制的方法,该方法使用特征卷积结构,依靠高分辨网络结构获取弱小目标的特征信息,通过大尺寸卷积特征图的前向传播方式实现了高维度特征中弱小目标信息的保留,使用卷积降采样特征提取和上采样图像恢复方式实现了端到端的处理,并在前置训练阶段引入了位置信息强化网络骨干特征提取效果。结果表明,该方法处理后的红外图像中信杂比提高至3.877,对比度提高至0.297,检测率达到了93.6%,因此,该方法可以实现良好的背景抑制效果。     

基于三维点云模型的空间目标光学图像生成技术

空间探测任务中大量先验图像数据的缺乏，使得基于光学图像的态势感知和导航算法无法被有效定量测试和评估。针对此问题，提出了一种基于三维点云模型和射影变换基本理论的空间目标光学图像生成方法。在完成对空间目标三维点云模型和仿真摄像机模型构建基础之上，利用射影变换基本理论依次计算像平面所有像素点与空间目标三维点云模型空间点的对应关系，并基于Lambertian漫反射模型和相对应空间目标三维点云模型空间点的光照方向，得到所有像素点的灰度值，从而生成给定空间目标的光学图像。大量仿真实验表明:与传统的基于解析模型的仿真图像生成方法相比，所提的空间目标光学图像生成技术能够以更快的速度生成更加真实的仿真图像，且生成的仿真图像可以广泛应用于椭圆拟合、陨石坑检测、着陆器视觉导航、航天器交会对接、空间目标跟踪等典型空间应用算法的定性与定量评估。