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261.
原位资源利用技术是地外生命保障体系构建、实现人类地外生存的有效途径,是载人深空探索的核心技术。基于微通道技术的人工光合成反应器,采用流动反应器设计,用于低微重力等特殊环境条件下模拟人工光合作用,实现CO2向O2和含碳燃料的转化。微通道芯片通过气液剪切作用力使气体反应产物快速脱离电极表面并随反应介质排出反应器,理论上可以克服微重力条件对反应过程的影响,尚需进行微重力试验进行验证。同时,微通道结构可以通过精确控制反应气液的压力、流速、流量比等反应条件,获得优化的反应条件。通过地面试验,验证了该反应器将CO2还原为O2和含碳化合物的功能可行性。以Au和Ir/C作为阴极和阳极材料,3V电压条件下,O2产率可达11.74mL/h。此外,基于人工光合成反应器搭建了集反应模块、控制模块、流路驱动模块以及检测模块等于一体的地外人工光合成装置,形成原位反应、介质供给、精确控制、在线收集和检测等功能一体化的系统,并实现CO2有效转换和O2供给。为后续技术成熟度更高的反应装置研制、高产物选择性的含碳化合物转化以及人工光合成反应装置在轨试验奠定了理论和实践基础。 相似文献
262.
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顶层任务规划通常与星座组网紧密结合,小卫星分散灵活的特性尤其适用于星群规模化在轨运行。针对热点区域覆盖和全球覆盖的不同任务需求,提出了对构型多变量进行全局寻优和利用智能优化技术进行星座构型优化的方法,两种优化方法可分别获得小规模星群最优效能与超大型星群的较优效能。优化方法不受轨道类型和任务目标分布的约束,具有良好的鲁棒性。 相似文献
264.
265.
266.
目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括:基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪. 相似文献
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针对线性相对运动假设下的碰撞概率计算问题,提出了等效矩形域方法。利用该方法将概率积分计算进行近似处理,推导出概率密度积分的解析表达式。针对空间目标误差椭球形状固定的情况,给出了最大碰撞概率的计算方法。对目标在交会时刻相距较远和接近碰撞的情况进行了碰撞概率以及最大碰撞概率计算。通过将计算结果与空间压缩无穷级数法的对比,验证了等效矩形域方法近似计算碰撞概率积分的可靠性,同时对于不同的碰撞概率计算情况,等效矩形域方法显示出更高精确度和更好的估计偏差稳定性。 相似文献
269.
针对嫦娥四号降落相机在动力下降段的图像可视化传输需求和深空通信下行数传信道带宽受限的矛盾,文章提出了一种动力下降段速率自适应的可视化图像传输方案,对如何保证降落相机图像下传的实时性、完整性、速率自适应性等关键问题进行了讨论,并对方案中涉及的抽帧回放算法、帧格式识别方法、合路调度算法等关键技术进行了详细说明。同时,文中给出了该方案在嫦娥四号在轨的验证情况,结果表明,在数传通信速率受限的情况下该方案实现了降落相机图像的存储管理和可视化下传,具有实时性高、速率自适应、图像下传完整等特点,可以为其他航天器数据管理系统设计提供参考。 相似文献
270.
为了分析空间机构在不同重力环境中的驱动力差异,以单关节机械臂为研究对象,进行不同重力环境下直流电机驱动力差异分析。首先基于拉格朗日方程推导出单关节机械臂的动力学模型,为分析不同重力环境下,负载、摩擦和转速的变化对电机驱动力的影响,通过设计一套基于单关节驱动的机械臂试验装置,进行地面重力环境、地面模拟微重力环境和落塔微重力环境试验。然后基于试验数据详细分析了不同重力环境下空间机构电机驱动电流的差异,并基于试验数据对电机动力学方程中的摩擦参数进行辨识,从而获得基于试验数据修正的机械臂动力学仿真模型,为空间机构动力学设计与应用提供理论与试验依据。 相似文献