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空间太阳能电站微波能量传输需要具备超大规模的相控阵列波束形成和超高精度的波束指向控制能力。采用大尺寸的基本相控电单元能够缩减天线阵列规模和微波发射通道数目,从而显著降低微波能量发射系统的构造和组装成本。然而,相控单元的尺寸越大,对天线模块的结构刚性和姿态控制精度要求越高。基于天线阵列的结构化构型设计,提出超大规模回复反射阵列的结构模块和相控电单元的尺寸分析模型,推导得到结构模块姿态偏差、电单元尺寸要求和能量传输效率的近似关系及其解析表达式,可供作为空间太阳能电站微波传能天线阵列及其波束控制方案设计的参考依据。 相似文献
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快速控制反应镜(以下简称快反镜)是光电精密跟踪系统中必不可少的组成部分,在消费电子、医疗、天文望远镜、激光通信等领域中有着广泛应用。基于硅基微电子机械系统(micro-electromechanical system, MEMS,)工艺制作微型快反镜,对于实现快反镜和跟踪系统的小型化、轻量化有重要意义。陈述了一款硅基快反镜的结构设计、工艺选择以及制作攻关过程。通过加工便利性、加工精度、加工可靠性与制作成本的综合分析比较,确定了MEMS深硅刻蚀工艺制作小型化快反镜可动结构技术思路。快反镜的制作中,通过“化面为线”的版图优化减少刻蚀面积解决了深硅刻蚀不匀问题,通过清洗方法的对比和择优解决了反射镜面表面清洁度问题,通过改变金属化方法解决了镜面的面形精度控制问题。测试结果表明,此款基于硅基MEMS工艺的小型化快反镜满足了设计和应用需求。 相似文献
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随着星载软件的复杂度与体量不断增加,对软件在轨重构并进行更新维护的功能愈发重要。当软件越来越大时,使用低速通道进行重构的方案在时间上难以满足在一个测控弧段内重构软件的需求。同时,大软件使得数据存储空间更为紧缺,无法使用三模冗余等传统方法保证程序数据的可靠安全。因此,本文提出了一种使用高速通道的可靠的大体量星载软件重构方案。以固化在PROM (可编程只读存储器)上的引导监控程序作为根本保障,构建一个存于MRAM (磁随机存储器)上专门用于高速重构软件的安全模式程序作为方案核心,并给星载软件加入自重构功能作为最常用的重构方式。通过地面测试与在轨实验表明:该方案能够保证大体量软件重构功能的高速度与高可靠性,让星载软件的更新与维护更加安全与便捷。 相似文献
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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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应力强度因子(Stress intensity factor,SIF)分析是含多部位损伤(Multiple site damage,MSD)结构剩余强度和裂纹扩展寿命预测的基础和关键。考虑接触与摩擦,建立了含MSD搭接结构的三维有限元模型,研究了不同裂纹长度、铆钉类型以及损伤模式下裂纹尖端SIF分布情况和变化规律。结果表明,搭接件孔边裂纹Ⅰ型SIF起主导作用,Ⅱ型和Ⅲ型SIF可忽略不计。由于次弯曲、铆钉变形和板厚度等因素,SIF在外表面最小,接触面一侧较大,最大值多位于蒙皮内部。MSD会使裂纹间的干涉作用增强,SIF增大,且裂纹间距离越近干涉作用越强。裂纹长度相同时,埋头铆钉的孔边裂纹SIF积分均值大于平头铆钉,且接触面的SIF埋头铆钉大于平头铆钉,外表面则相反。 相似文献
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空间核反应堆电源作为一种具有竞争力的空间电源方案,正逐渐受到关注及应用。本文针对一个100 kWe级锂冷快堆耦合布雷顿循环的空间堆核动力系统方案,修改了RELAP5程序中的物性程序、换热模型,程序中的中子动力学模块使用蒙特卡洛方法计算快堆物理参数与堆芯控制调节参数,由此集成并建立一个空间快堆核动力系统综合仿真平台,应用该平台对100 kWe级空间堆核动力系统进行了稳态模拟与事故分析。结果表明:在瞬态发生后系统各参数变化符合预期,验证了各部件及控制系统的功能性及有效性;同时,还初步进行了仿真平台用于100 kWe级空间反应堆核动力系统设备的设计优化的实践,为空间快堆设计与安全分析提供了技术储备。 相似文献
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近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络(CNN)和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN(更快的基于区域的卷积神经网络)的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。 相似文献