四足机器人研究综述

凭借对恶劣地形的强适应性,四足机器人已经成为当今移动机器人研究的热点,其研究深具社会意义和实用价值。阐述了四足机器人的发展及研究现状,以具有代表性的四足机器人为据,从结构设计、控制方法和环境感知技术三个方面综合介绍了四足机器人系统,总结了四足机器人的关键技术及主要问题,最后给出了具有前瞻性的结论。     

喷丸处理对铝锂合金激光焊接结构性能的影响

为解决铝锂合金焊后性能弱化问题,推进双激光束双侧同步焊接工艺在国产民用飞机壁板制造中的应用,研究了焊后喷丸、固溶时效热处理+喷丸处理两种共3组焊后强化工艺,通过静力拉伸、疲劳及表面应力状态测试分析,评估强化效果,探讨强化机制。结果显示:纯喷丸强化可显著提高疲劳性能,其中0.20mmN喷丸后细节额定疲劳强度截止值DFRcutoff较焊态提高27.8%,但静力拉伸性能与焊态相差不大;0.36mmN喷丸后DFRcutoff提高了118.5%,但抗拉性能明显下降;热处理+喷丸的组合强化工艺对静力拉伸及疲劳性能均有明显提升,抗拉强度较焊态提高32%,DFRcutoff较焊态提高21.9%,综合性能较好。     

基于PEV准则的不确定随机多目标规划问题求解

为解决独立变量的不确定随机多目标规划问题在传统求解中存在分析不全面等问题,在期望值-方差准则下提出了一种新的求解方法。基于机会理论,引入不确定随机变量,在此基础上提出了不确定随机多目标规划问题;引入不确定随机变量的序关系,利用变量间的序关系把不确定随机多目标规划问题转化成不确定随机单目标规划问题,并通过期望值-方差准则把不确定随机单目标规划问题转化成确定的单目标规划问题进行求解;通过理论推导证明,在新准则下转化后的问题得到的最优解是原不确定随机多目标规划问题的有效解;最后,通过对无人机情报侦察监视任务分配问题的求解,利用改进的萤火虫算法求得有效飞行序列,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于检查数据和物理退化模型的涡轮叶片检修策略优化

根据发动机涡轮叶片在日常使用过程中的损伤检修数据确定其失效概率分布函数,应用Paris公式对叶片裂纹增长进行反演分析,得到在指定阈值下可检裂纹长度与初检时间的对应关系;再模拟裂纹增长过程,得到叶片在寿命周期内各个检查时刻的状态;最后通过仿真结果的统计分析得知叶片的失效概率。案例研究结果表明:叶片在服役过程中如果初检时间太早,初检时扩展裂纹长度小,不易被检测到,后续的重复检查间隔长,在各重复检查时刻容易产生失效;如果初检时间太迟,叶片在初检时会接近甚至超过临界损伤值,也增加失效概率。在允许失效概率为10-5的条件下,涡轮叶片在计划运行周期内的最优检查次数12次,最优初检时间和重复检查间隔分别为1 371循环和307循环。所提方法和研究结果为航空公司机务维修人员和发动机工程师的风险评判和检修决策提供依据和参考。     

超视距雷达探测高超声速飞行器可行性分析

在前期开展再入飞行器RCS（雷达散射截面）特性试验和理论研究的基础上,对典型临近空间高超声速飞行器RCS特性开展了研究,分析了绕流和尾迹对飞行器本体RCS特性的影响。研究表明等离子体流场在头身部绕流、近尾尾迹和部分远尾尾迹的最大电子密度将远高于电离层最高电子密度,更高于典型天波超视距雷达工作频段对应的临界电子密度。因而等离子体尾迹将会对3~30 MHz频段电磁波产生较强的散射,使得等离子体尾迹的RCS远远大于飞行器本体的RCS。利用临近空间高超声速飞行器尾迹RCS的这一特点,有可能实现对临近空间高超声速飞行器的超视距探测。     

航天器的故障建模与应用

针对航天器工程中的典型故障进行分析与建模.首先给出几种典型故障作用模式的具体数学形式,然后分别采用状态描述矩阵对执行机构和传感器故障进行刻画,其不同的取值对应上述不同的故障模式.另外,使用有界范数和凸面体两种形式对系统故障数学建模.通过对航天器工程中的部件故障建模可为故障诊断和容错设计提供必要的数学描述.最后通过实例简...     

基于直升机平台SAR的方位重影抑制方法

直升机合成孔径雷达(SAR)已成为遥感领域的重要探测工具。针对平台微小高频振动导致方位重影,造成图像质量降低的问题,提出了一种振动相位补偿算法。首先利用回波录取的几何构型,推导基于直升机振动平台的SAR回波表达式,并引入雅可比-安格尔恒等式,对回波完成一阶贝塞尔级数展开,获得高频振动误差与方位向重影的关系式。然后,从直升机SAR实测数据入手,对方位相位进行差分、提取和快速傅里叶变换,得到振动频点信息,并对频点信息进行反演,得到高频误差相位。最后,利用高频误差相位对原始回波进行补偿,抑制成对回波模糊现象,从而消除方位重影。基于实测数据的成像处理结果验证了所提方法的有效性。     

改进的遥感卫星成像任务单轨最优团划分聚类方法

针对遥感卫星成像任务规划时对点目标的聚类效果不佳的问题,提出了一种改进的单轨最优团划分聚类方法。根据聚类约束条件,构建任务聚类图模型,并为图模型中的每一条边赋权值;根据图模型中边的权值,构建权值矩阵P;以卫星单轨姿态机动的最大次数作为聚类任务的数量限制,由P依次计算每个聚类任务所有可能的最优聚类方案,并生成对应的收益矩阵M和终点矩阵N;通过循环遍历的方式计算各个聚类方案下的总收益,其中总收益最大的方案即为最优团划分聚类方案。仿真结果表明:提出的改进的团划分聚类方法,能将点目标有效聚类,与传统任务聚类方法相比,可明显提高遥感卫星对点目标的观测效率。研究结果可为我国遥感卫星自主任务规划技术研究提供参考。     

基于深度卷积神经网络的遥感影像目标检测

随着遥感影像数据规模的快速扩张,如何高效准确地识别遥感影像中的典型目标成为当前的研究热点。为解决传统遥感影像目标检测方法准确率低的问题,用基于深度卷积神经网络进行遥感影像目标检测,在遥感影像数据集上用基于Faster-RCNN的神经网络模型对VGG16卷积网络进行训练,对输入的遥感影像通过区域推荐网络标注出待检目标的包围框和置信度,实现对遥感影像的目标检测。以飞机和油罐为例,在TensorFlow深度学习框架下实现了数据预处理、网络训练、目标检测等功能,并在当前测试数据集上取得了较高的检测准确率和置信度。该研究成果可应用于遥感影像解译和处理等相关领域。     

W波段FMCW SAR系统实现与试验

与C波段、X波段和Ka波段相比,W波段的调频连续波(FMCW)合成孔径雷达(SAR)系统因具有更高的分辨率,更易实现低功耗与小型化而备受关注。W波段波长短,因此该波段的FMCW SAR更适用于短距离成像。提出一种W波段FMCW SAR系统的设计方案,根据提出的系统方案与指标,实现W波段FMCW轨道SAR系统的样机研制。该系统分辨率可达5 cm。系统样机试验在上海交通大学的多功能船模拖拽水池完成。设置不同目标进行成像试验,最终得到多组有效试验数据,并基于改进的RD算法进行数据处理,得到理想的SAR图像。经分析可知,系统实际分辨率优于5 cm。试验结果证明了W波段FMCW SAR系统的可行性与有效性。