地外星体土壤取样机构技术

取样技术是地外星体土壤取样任务的核心技术之一。在调研各国地外星体土壤取样任务的基础上,对人工取样和无人的钻取取样、铲挖取样、夹取取样、研磨取样、复合取样等方面的国外地外星体土壤取样技术进行了分析比较,得出以下结论：多数无人自主土壤取样机构都可以看作由决定作业方式的末端执行器和位置机构两部分组成,钻取、铲挖、研磨是有效的...     

基于多段差频正弦信号频谱相关的频率估计算法

针对多段差频正弦信号提出一种基于频谱相关的频率估计算法,用以提高低信噪比条件下短时正弦信号的频率估计精度,扩展多段信号融合法的适用范围.首先,设计差频修正矩阵消除各段信号频率不等对频谱融合的影响,使同频化处理后的多段差频正弦信号频谱等同于多段同频正弦信号频谱;其次,构造加权因子消除各段信号相位不连续对频谱分析的影响,使得到的最优加权积累频谱近似于与多段差频正弦信号长度相等的相位连续信号频谱;然后,通过对最优加权积累频谱和多段差频正弦信号累加频谱的相关处理,抑制虚假谱峰和噪声干扰.最后,峰值搜索频谱相关谱,实现频率的精确估计.实验表明与现有算法相比,本文算法估计精度高、抗噪性好、普适性好,特别在低信噪比、短时时宽下性能优良.     

针对弹载平台红外小目标的检测与跟踪算法

为了提高对红外小目标检测与跟踪的精度与速度,设计了一种针对红外小目标的单目标检测与跟踪算法,包含一个基于MB_LBP+AdaBoost与管道滤波器的目标检测模块,和一个有跟踪失败监测机制的基于模板匹配的多尺度跟踪模块。经过测试,该算法对边长11~31像素大小的指定类型的红外小目标取得了较好的检测效果,目标跟踪模块对于目标的尺度变化,快速运动,遮挡有较高的鲁棒性,算法中的跟踪失败监测机制在检测到跟踪异常的情况下能重新调用目标检测算法找回目标,经过测试对比,本方法跟踪的精度和速度综合优于主流跟踪算法,并且能够在弹载平台上实时运行。     

Fe-Co软磁合金真空磁场热处理工艺研究

对Fe-Co软磁合金真空磁场热处理进行了系统研究,试验研究了退火温度和保温时间、冷却速度和磁场强度等工艺参数对该类合金磁性能和力学性能的影响,筛选出最佳的真空磁场退火工艺.     

基于BOS的过膨胀喷管出口密度测量

背景导向纹影(BOS)因其测试方法简单、测试区域宽、对流场无影响等特点,在超声速流场密度场的测量中有很好的应用前景。根据相关原理,搭建了BOS测试平台并对设计出口Ma=1.9处于严重过膨胀下的喷管出口密度场进行了测量。对实验获得的图像进行处理,获得了喷管出口区域内完整的定量密度场。运用计算流体力学对相同实验状态下喷管出口流场进行了精细的数值模拟。将其与实验结果进行了对比分析,发现实验结果与数值模拟所得的波系结构及激波强度都能够很好地吻合,特别在射流边界外的密度误差在1%以内。这证明了BOS技术能够在有复杂波系的超声速流场密度场测量中获得良好的结果,为超声速流场密度从传统的定性测量转变到定量测量提供了可靠的测试方法。     

侧向膨胀对单边膨胀喷管性能的影响研究

为研究侧向膨胀规律的变化对单边膨胀喷管性能的影响规律,运用三次曲线参数化方法给定不同的侧向膨胀规律,基于准二维特征线法设计得到相应的带侧向膨胀的三维非对称喷管构型,结合CFD计算结果,分析了直侧壁和曲侧壁两类侧壁型线对喷管性能的影响规律。为验证数值模拟方法的可靠性,选取具有10°膨胀角的直侧壁喷管进行风洞试验,数值模拟结果与实验结果吻合较好。研究结果表明:在给定的设计条件下,侧向膨胀角为6°时直侧壁喷管性能最优,该膨胀角可使喷管长度减短34.05%。侧向膨胀在保证喷管推力性能的同时,对减短喷管长度、减轻喷管重量具有重要意义;曲侧壁喷管侧壁面产生的推力变化趋势与整个喷管构型产生推力的变化趋势一致;"凸曲线"侧壁型线初始膨胀角较大,更有利于提高三维尾喷管的推力性能。     

太空电站充电时基于真实手臂模型的SAR分析

空间太阳能电站所提供的将是高功率的电磁能量,在执行无线供电的过程中,将会在被供电设备上再次激励起不同频率的电磁波,对人体健康产生一定的威胁。对于低频的电磁波可以将人体整体等效为一个简易模型,分析电磁波对人体健康的影响。但是,当频率逐渐升高,其波长将和人体的局部组织尺寸可比拟,此时必须采用真实的人体模型才能更精确地分析电磁波对人体的影响。为此,文章研究58GHz频率下,基于真实手臂模型的比吸收率。利用平面波照射真实手臂模型,分析手臂表面以及透射到各个关键局部区域体积内的SAR值,可为高频率情况下电磁波对人体健康的影响提供一定的参考。     

基于特征增维和近邻成分分析的民航发动机故障分类方法

为提高航空发动机故障诊断准确度,提出了一种从快速存取记录器（QAR）数据中提取最合适故障特征的方法。对原始QAR数据进行缺失值填补和巡航点提取操作,选择部分发动机性能参数差值作为初始特征值;再采用特征增维方法挖掘隐藏特征信息,进而采用近邻成分分析算法进行特征筛选优化,将所提方法与朴素贝叶斯等4种分类算法相结合,对某航空公司CFM56-7B发动机的QAR数据进行试验验证。结果表明：从QAR数据中提取最合适故障特征的方法能有效地提高发动机故障分类算法的准确率,且适用于不同的诊断算法,准确率优于80%。     

基于全航段QAR数据和卷积神经网络的航空发动机状态辨识

为了充分挖掘全航段飞行数据中蕴含的丰富信息以提高发动机状态辨识的准确率,提出一种基于全航段快速存取记录器(QAR)数据和卷积神经网络的发动机状态辨识方法.该方法将每次飞行循环的全航段QAR数据变换为一个红绿蓝(RGB)多通道样本实现全航段数据图像化处理,根据发动机维修记录中的水洗时间,将发动机划分为不同的衰退状态,采用...     

簇飞行网络雷达几何构型对模糊函数的影响

提出了集分离航天器与网络雷达为一体的簇飞行网络雷达概念.通过引入双基地雷达模糊函数,给出簇飞行网络雷达模糊函数定义和计算步骤,研究了雷达几何构型和簇飞行雷达之间相对有界基线对模糊函数的影响.数值计算结果表明：与单基地雷达模糊函数相比,网络雷达模糊函数主瓣宽度明显变窄,簇飞行模式下可变基线对雷达模糊函数的影响不大;雷达模糊函数应主要考虑目标飞行速度和接收距离变化的影响.最后,给出了簇飞行网络雷达模糊函数的一种上界.