捷联惯导系统中一种高精度姿态更新算法的推证

在捷联惯导系统中 ,姿态更新的计算是捷联惯导系统的关键问题之一。文章对四元数更新算法进行了研究 ,提出了一种新的四元数四阶泰勒展开高精度航姿算法 ,并在理论上给出了详细的数学推导和证明 ;为改进捷联惯导系统算法提供了重要的参考依据     

基于专家信息的先验分布融合方法

运用Bayes方法进行复杂系统可靠性分析时 ,先验分布的获取与表示是一个关键问题。文章研究了利用专家信息进行先验分布融合的方法 ,对基于AHP方法和综合因子法的先验分布权重确定方法进行了分析 ;在给出各先验分布权重的基础上 ,对多源先验信息的融合后验分布进行分析     

反射器夹层面板精密成形原理

对高精度、大面积不可展双曲反射面的制造问题,提出了基于"离散钉模、真空负压、蜂窝夹层、应力释放、回弹补偿"的高精度反射面板成形原理;建立了四边自由面内多点约束的薄板大挠度弯曲解法及夹层板成形过程仿真模型,用于确定成形工艺参数;利用动力显式和静力隐式算法相结合的方法实现成形过程仿真;通过开缝和开槽方法释放面内压应力,确定了面板开缝和开槽方案;通过逆向修正离散模包络面,使其与成形模拟得到的夹层板型面误差最小,得到模具修正因子,补偿回弹误差.在此基础上开发了夹层板精密成形CAE系统.该方法制造的面板型面精度RMS达到25 μm以下,已成功地应用于多项大型紧缩场和毫米波天线的制造.      

CCSDS图像无损压缩标准在恒速信道中的应用研究

在CCSDS建议的无损数据压缩的基本原理上 ,结合基于局域纹理特征的处理方法 ,给出数据输入输出在恒速信道条件下一种有效的面向空间应用的遥感图像无损压缩方案。该方案包括去相关处理、熵编码以及压缩缓存控制三部分。去相关操作是在局域纹理分析方法的基础上 ,通过提取两种有效的预测模型并自适应选择最佳的模型进行处理 ;然后采用快速有效的CCSDS熵编码器对最佳去相关模型的预测误差编码。在压缩方案中充分考虑了输入输出恒速信道条件下应用的特殊性 ,设计了相应的压缩码流控制方法 ,从而给出了一套有效的针对恒速输入输出信道条件下的图像无损压缩的应用方案     

麻花钻钻尖锥面刃磨参数优化求解

麻花钻锥面刃磨方法有4个刃磨参数,当给定外缘转点的结构圆周后角、横刃斜角、锋角这3个结构参数时,后刀面的形状并不唯一.为了获得唯一的后刀面廓形,必须增加一个辅助参数.可供选择的补充参数有尾隙角、横刃后角、周边后角、切深后角等.这样,当给定一个补充参数后,4个设计参数就可以决定4个刃磨参数.然而单独使用某一个补充参数,就忽略了其余参数的影响.采用优化的方法来求解刃磨参数,将各个补充参数和刃磨参数的实际可调范围作为约束条件,就可以得到满足一定要求的最优解.     

飞机座舱金属-介质连接结构雷达散射特性分析

提出了一种求解材料表面不连续目标的散射场的计算方法.这种表面不连续结构是由同厚度的金属半平板和介质半平板相互连接而形成.解决问题的基本思想是把总的散射场分成几个部分,包括直接散射、由平面波对末端开口的平行板波导入射所产生的耦合场以及它们的绕射和反射问题,并分别考虑其对总散射场的贡献.利用此结果,对飞行器座舱的金属-介质连接结构进行了计算,最终结果和文献结果符合的较好.     

基于前馈神经网络的柔性连续臂建模与仿真

柔性连续臂的设计研究近年来取得重大进展,但其建模研究一直相对滞后。为此,文章对柔性连续臂进行运动学建模研究,提出使用临时姿态矩阵求解逆运动学的方法,解决了逆运动学不易收敛的问题;利用前馈神经网络对基于模态振型函数（MSF）的模型进行拟合,建立一种端到端的正运动学模型和逆运动学模型,在保证模型精度的同时,显著提高了其逆运动学求解效率。该模型可以灵活更改前馈神经网络输入输出神经元的数量,从而将自身迁移到多节模型中。     

面向在轨高效实时图像处理的二值权重沙漏网络加速器设计

为了实现在轨高速实时图像处理,提出了基于多级预测校准机制及查找表方法的二值权重沙漏网络加速器.首先,提出了一种计算架构来统一支持二值权重及多位宽权重卷积计算;其次,提出了多级预测模型来实现可变精度的高效卷积,基于这2种方法可以将网络的计算量降低77.4％,推理速度提升2.3倍.本文针对残差模块中跳转连接造成的存储访问问...     

燃烧室电火花点火模型

为了准确掌握影响航空发动机燃烧室点火边界的关键因素,并建立燃烧室点火边界预测模型,对单头部燃烧室的点火过程及点火边界进行了试验与理论研究.获取了燃烧室点火过程的火核生成与传播特性曲线,形成了拓宽燃烧室点火边界的优化方法,基于点火恢复时间建立了燃烧室点火边界预测模型,并对预测模型的精度进行验证.结果表明:提高喷嘴雾化性能...     

基于分层式强化学习的移动机器人导航控制

针对未知环境下的移动机器人导航问题,本文提出了一种基于分层式强化学习的混合式控制方法。利用栅格-拓扑相结合的环境表示及地图学习方法,通过分层式强化学习在不同控制层次的扩展设计移动机器人的反应式和慎思式导航控制,实现了全局导航和局部导航控制的协调优化。实验及测试结果证明,该控制方法能实现导航任务的全局优化,避免陷入局部极小,并对未知动态环境具有较强的适应性。