空间目标一维距离像畸变补偿的混合算法

高分辨距离像的畸变补偿是空间目标ISAR成像过程中的重要环节。由于空间目标基带回波的模糊函数峰值落在包含原点的平行直线族上,根据平行直线族的约束边界建立了一个多目标规划模型,并利用正则化原理提出了一种目标速度估计的直接算法,具有解析解。将其作为迭代初值,进一步利用一维迭代搜索算法搜索距离像波形熵的最小值,获得了更精确的速度估计量。仿真结果表明,文章提出的混合搜索算法综合了解析算法和迭代搜索算法在计算量和准确性方面的优点,能有效估计空间目标径向速度并补偿一维距离像畸变。     

谐波平衡法在低速非定常流模拟中的应用

谐波平衡法是一种有效的周期性非定常流的计算方法.采用基于可压缩流的谐波平衡方程在计算低速不可压流动时,会由于对流通量计算格式中的数值粘性污染,降低解的精度和收敛性.采用预处理技术,使得基于可压缩流的谐波平衡方程可以直接用于低速周期性非定常流的计算中.选取典型的不可压方腔驱动流和低雷诺数圆柱绕流为例进行了时间推进法和谐波平衡法的计算对比.计算结果表明预处理后的谐波平衡方程适合于低速流的计算,在谐波平衡法中采用较少阶数的谐波计算就可以还原出几乎准确的非定常流场.     

深空探测器自主控制技术综述

深空探测是人类考察、勘探和定居地球外其它天体的第1步,而深空探测器的自主控制技术则是确保深空探测任务成功完成的重要关键技术之一。从"自主导航、自主制导与控制、自主任务规划、自主故障诊断与重构"4个方面对深空探测器自主控制技术的研究现状进行综述,分析了已有的深空探测器自主控制技术存在的问题,并根据深空探测技术发展和任务实施的需求,提出了深空探测器自主控制技术未来研究的发展趋势。     

深空探测器可重构性评价与自主重构策略

针对深空探测过程中资源严重受限(包括计算资源、硬件资源以及能量资源)和不可维修的特点,开展了深空探测器可重构性综合评价方法和自主重构的研究。通过在地面设计阶段考虑深空探测器控制系统的可重构性,定量地给出了系统可重构性综合评价指标,并基于该指标指导系统自主重构策略的设计,从设计角度提高了深空探测器控制系统运行质量,实现了深空探测器的自主故障处理和自主运行。     

电子束蒸发镀铝-铬合金涂层研究

本文研究了电子束蒸发镀铝－铬合金涂层的制备工艺,通过讨论不同的电压、束流对膜层外观、结合力、内应力的影响,确定了合适的陈镀工艺,对涂层和膜料的成分者了分析,表明涂层中铬含量与膜料中铬含量的较大差异,最后探讨了不同含铬量的涂层的耐蚀性。     

航空定向技术在地下水流速流向中的应用研究

将高科技的航空定向技术与同位素稀释测井技术相结合,研制出一种智能化的地下水动态参数测量仪。在天然流场下的单井中测量了地下渗透流速、流向;垂向流速、流向,并对仪器的结构、原理、工作过程作了详细的讨论,该测量仪可广泛地应用于堤坝渗漏路径的探测、水源地的地下水勘察、煤矿涌水预测、环境保护、农田地下水溶质运移等。     

最小费用最大流模型在航班衔接问题中的应用

针对单枢纽航线网络的特点，以所需同飞机数最少，航班在枢纽机场的过站衔接最紧凑为目标，提出了描述航班衔接问题的最小费用最大流网络模型：首先将航班衔接问题转化为航班节的衔接问题并以各航班节在枢纽机场的到港，商港时刻为结点，建立了一个描述航班节衔接问题的单源汇网络，从而将航班衔接问题转化为该单源汇网络的最小费用最大流问题，利用dijkstra算法求该网络的最小费用最大流进而得到了一个需用飞机数最少，且过站衔接最紧凑的航班节衔接方案，为利用计算机自动编制并优化航班衔接方案提供了一种可行方法。     

钛合金的SRCI超塑性及其计算机优化

本文简略介绍了钛合金的应变速率循环诱发超塑性，并着重讨论了它的计算机优化的原理和实验方法。实验结果表明，未经细化处理的钛合金在应变速率循环的变形方式下具有比常规超塑性实验更显著的超塑性，而通过计算机优化可进一步挖掘材料的潜力，获得更为优良的超塑性。这一新的研究方法为探求超塑性的最佳变形模式开辟一条崭新的途径。     

三角形激光陀螺谐振腔的精度分析

利用几何光学建立了三角形激光陀螺谐振腔反射镜微动引起腔内环形光路的变化方程，通过对光路偏移量的分离，导出由谐振腔加工误差造成的且经过调腔后的剩余偏移量，最后通过光路的剩余偏移量对激光陀螺性能影响的分析，计算出三角形激光陀螺谐振腔加工精度要求并对其特点进行了总结。     

一种卷积神经网络非合作目标姿态测量方法

针对空间非合作目标姿态测量问题,提出一种基于卷积神经网络的非合作目标姿态视觉测量方法。该方法先设计特征提取网络并利用公开数据集进行预训练,用少量实际目标图像进行迁移学习,实现非合作目标图像高层抽象特征的自动提取;再设计基于回归模型的姿态映射网络,建立图像高层特征与三轴姿态角之间的非线性关系,实现非合作目标的姿态测量。实验验证了两类特征提取网络测量精度和参数量大小,测量精度可达 0.711° (1σ),表明了“单目相机+卷积神经网络”方法的可行性。