乌克兰巴顿焊接研究所技术发展综述

概述了巴顿焊接研究所的研究特色，介绍了其在焊接方法、焊接设备、焊接材料、焊接应力应变计算与检测及太空焊接实验等方面的焊接技术成果与应用情况。     

主导概率数据关联及算法

本文给出主导概率数据关联（ＤＰＤＡ）及算法，定义主导联合事件和主导概率，考虑实际目标环境可行联合事件出现为非等概率，导出主导概率数据关联计算方法，它无需计算所有行联合事件的联合率，从而克服了联合概率数据关联（ＪＰＤＡ）的组合问题，本文证明了ＤＰＤＡ性能上限不低于ＪＰＤＡ，下限低于ＰＤＡ，而下限出现的概率极小。本文给出了ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ仿真表明ＤＰＤＡ算法具有很好的性能和较高的实用价值。     

实战天基激光武器系统设计的技术需求分析

本文系根据美国天基激光武器采购能力和结构研究 (A&AS)项目综述的一篇技术报告。文中分析了空军和导弹防御组织 (BMDO)发展天基激光武器 (SBL)所采取的现行技术途径以及为使实战SBL系统投入战场使用所必需的技术需求。A&AS项目确认了需要大力改进当前技术能力的几个重要技术领域 :发展大型展开式光学系统 ,提高波阵面控制和振动控制能力 ,增加激光器功率。最后讨论了还需改进的远程目标捕获、跟踪和指向控制技术 ,空间飞行器的共性技术 ,建模和仿真 ,以及地面试验技术。     

航天器器一地对应仪表显示系统软件的设计与实现

仪表显示系统作为航天器性能参数、导航参数显示及航天员人机交互的窗口,在航天飞行任务中发挥着重要作用.针对依据工程遥测源码值监视航天器状态的传统方法直观性差、不便于地面人员监控的特点,文章设计并开发了一套基于VC++和OpenGL的航天器器一地对应仪表显示系统软件,并对其实现进行了分析和说明.该软件仿真了多功能仪表显示器...     

镁合金消失模铸造充型过程中模样-金属界面行为的研究

通过直接观察充型过程和金属充型速度的标准方差分析技术研究了抽真空条件下镁合金消失模铸造充型过程中模样-金属界面行为。结果表明：在镁合金的浇注温度下,泡沫模样主要熔解为液态产物。在不抽真空时充型过程主要受模样-金属问热解产物的排除控制,金属前沿充型平稳并呈微凸形,充型速度很小并持续降低。然而,在抽真空条件下金属充型更多地受模样-金属界面处模样分解控制,金属前沿极不平稳并呈不规则的凹形,在充型过程中金属的充型速度变化很大并且无明显的规律可循。金属的充型速度随真空度提高而迅速增大,真空度与浇注温度对充型速度的影响具有很强的交互作用;进一步提高真空度,浇注温度成为影响充型过程最重要的因素,而真空度以及真空度与浇注温度的交换作用对充型速度的影响大为减弱。基于以上研究,提出了负压条件下镁合金消失模铸造充型过程中模样-金属界面处模样的热解和热解产物的排除行为模型。     

温度垂直递减率对飞机尾涡影响的数值模拟

为了更深入精确地研究航空器尾涡演变规律，保障航空器安全运行，本文采用数值模拟方法对不同温度垂直递减率下A330-300飞机尾流的耗散规律进行了研究。数值模拟选择SST (Shear stress transport) k-ω湍流模型，通过构建5种不同温度垂直递减率下的温度场，并在温度场内编译A330-300飞机尾流场实现不同温度垂直递减率下的演化。通过数值模拟结果与雷达探测数据的对比验证了数值模拟方法可靠性。计算结果表明，一般湍流强度下，不同的温度垂直递减率主要作用于尾涡衰减阶段，通过改变尾涡内外温度影响尾涡演化。温度垂直递减率越小，尾涡衰减区环量减小得越快；温度垂直递减率越大，尾涡下沉的速率越大，快速耗散后的涡核间距越大。     

国产高模碳纤维/环氧复合材料在太阳翼基板上的应用研究

基板是空间太阳电池阵电池电路的安装基础，“上下碳纤维复合材料网格面板+铝蜂窝芯+聚酰亚胺膜”是基板的典型结构。高模量碳纤维作为太阳翼核心关键原材料，必须实现自主可控，避免受制于人。为此，开展了国产高模碳纤维CCM40J-6K/环氧复合材料在太阳翼基板上的应用试验研究，提出了CCM40J-6K/环氧复合材料在产品应用上的宏观力学、微观网格抗拉脱、聚酰亚胺膜粘贴等三个关键环节，针对性地设计并实施了常温和高低温交变力学性能、网格面板节点结合力、聚酰亚胺膜粘贴性能以及基板结构热循环性能等5个方面的测试验证。验证结果表明：CCM40J-6K太阳翼基板各项力学性能与进口M40JB-6K相当，可以沿用原M40JB-6K相关基板成型工艺，单层及多层铺层基板试验件能够经受高低温交变及热循环恶劣环境，试验件试验前后力学性能无明显变化，且聚酰亚胺膜无脱粘现象，网格节点拉伸强度国产碳纤维网格面板相比进口碳纤维网格面板高18.9%。说明国产碳纤维CCM40J-6K能够应用于太阳翼基板结构研制。     

顾及不确定性分析的多数投票 SAR 影像变化检测

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）影像变化检测是遥感领域的一个重要研究方向。文章以投票法（Majority Voting，MV）为基础，提出一种全新的顾及不确定性分析的SAR影像变化检测方法（Uncertainty Analysis-based MV，UAMV）。首先选取三组典型的差分影像生成算法，生成三组互补的差分影像。然后使用模糊C均值聚类估算每组差分影像的关于变化类和未变化类的模糊隶属度函数。最后用模糊集合和信息熵理论优化MV，构建顾及不确定性分析的多数投票法，并用所构建方法融合三组差分影像的模糊隶属度函数，生成变化检测图。为验证文章方法的有效性，通过三组真实SAR影像数据进行实验分析。实验结果表明：1）通过用信息熵分析MV融合过程中的不确定性，能够显著提高MV的变化检测性能；2）与7种现有相关算法相比，UAMV方法能够取得更优的变化检测结果。该研究为SAR影像变化检测提供一种新的思路和方法。