导轨承载式双转子研磨机构分析与设计

为提高光学元件的加工研磨效率,本文通过分析影响研磨效率的工艺参数,结合研磨材料去除的运动特点,提出和设计了一种双导轨承载式双转子研磨机构,并对其公转、自转和升降运动进行分析,设计出了各运动部件机构,同时利用有限元软件对其关键承载件进行优化设计,为轻量化设计提供了参考。     

载人飞船推进剂剩余量在轨直接测量技术

在载人航天工程交会对接任务中,基于对载人飞船推进剂剩余量在轨实时高精度测量需求的背景,采用理论分析和试验验证相结合的方法,研究了剩余量直接在轨测量技术原理、影响测量精度的因素及解决措施等问题。研究表明,在轨推进剂剩余量直接测量系统方案具有易于实现,测量精度高,同时能够实时、直观反映系统中各贮箱推进剂消耗情况等特点。     

基于金刚石氮–空位色心的微波磁场成像技术的可靠性研究

相对于单片微波集成电路（MMIC）芯片的设计与制造工艺发展,芯片的测试与失效分析研究进展缓慢。文章首先调研了基于金刚石氮–空位（NV）色心的高空间分辨率微波磁成像应用及通过磁成像技术反演电流分布的技术进展;继而进行了基于NV色心系综微波磁场成像技术的MMIC热态可靠性研究。结果表明：利用基于金刚石NV色心的微波磁场成像技术,对毫米波微波芯片表面的二维矢量场进行高空间分辨率、高灵敏度的快速成像与重构,可以采集芯片在正常和非正常工作状态下的磁场成像信息;进一步对微波芯片内部的信息进行反演重建,可以实现芯片内部故障点的精确定位诊断和潜在故障点排除。所做研究有望为芯片设计、生产、测试提供可靠性诊断。     

行星大气声探测平台声学风洞吸声材料的选用

建立具备声学测试环境的行星大气声探测平台对深空探测具有重要意义,而风洞吸声材料的选用对声学测试环境消声能力的构建至关重要,需要吸声材料具备耐低温性能及在经历高真空后在低压环境下应用的能力。文章针对行星大气声探测平台声学风洞对吸声材料的选用要求,以平均吸声系数α＞0.5为标准选取了3种纤维类候选吸声材料,对它们的耐低温性能、在200～6300 Hz频率范围内的吸声性能及在真空下的放气速率进行对比;确定无胶长纤维白色玻璃棉作为声学风洞吸声材料,并进一步验证了其应用于行星大气声探测平台声学风洞的可行性。     

砷化镓太阳电池表面高透光率吸波材料结构设计与性能研究

文章以卫星砷化镓太阳电池阵在X波段雷达波下的隐身性为研究背景,针对电池阵高透光率与其对电磁波高吸收率的兼容要求,选择碳纳米管薄膜材料建立人工亚波长吸波结构,通过调整其亚波长结构参数及碳纳米管薄膜材料的费米能级等参数,拓展吸波带宽。同时研究发现,在砷化镓太阳电池表面构建双层十字微结构,相比单层结构,材料的吸收带宽更宽,吸波体在8.2～10.3 GHz频率范围内反射率小于-10 dB,相对带宽达到23%。     

放置式涡流线圈测厚数值分析

本文利用ANSYS有限元分析软件进行数值模拟,针对非磁性金属基体上非导电覆盖层厚度的影响,建立了涡流检测线圈的二维模型,求解了涡流检测线圈的阻抗变化,并对其阻抗值进行了归一化。计算得到的仿真结果与实际的传感器特性是吻合的,从而为涡流检测的原理分析、传感器设计和实际应用提供了一种有效的分析方法和参考依据。     

密闭舱内氧传感器自动标定方法研究

鉴于氧浓度传感器、氧化锆传感器本身的特性,处于寿命末期的传感器在测量时,会出现精度误差及漂移特性。为减小传感器漂移影响,基于多传感器数据融合技术,选择稳定性及一致性较好的传感器测量值作为自动标定基准值,并在这一基础上,改单点k值标定方法为多点k值标定方法。验证结果显示:当电压值漂移量达到0.1 V时,常规标定方法氧分压漂移量将超过2 kPa,漂移量不超过0.5 kPa。因此,该标定方法增加了氧传感器漂移的适应范围,降低了测量误差,减少了标定的频次。     

Ti2AlC/TiB2/TiC复相陶瓷的制备及性能研究

采用SHS法合成了Ti_2Al C、TiB_2、TiC三相复合陶瓷粉体;应用SPS技术制备了Ti_2AlC/TiB_2/TiC块体复相陶瓷材料;采用XRD、SEM和EDS等手段对复相材料的相组成、微观形貌进行了分析。研究结果表明:在所制备的复相块体陶瓷中,Ti2Al C为基体相,TiB_2和TiC弥散分布于基体相中;复相块体陶瓷具有高的致密度,为99.6%;显微硬度平均为12.96 GPa;断裂韧性为45.28 MPa·m~(1/2),这为下一步研究其可加工性提供了实验依据。     

Softmax分类器深度学习图像分类方法应用综述

基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。     

基于地轴矢量解算的SINS无纬度支持自对准方法

针对无纬度条件下SINS初始对准问题,提出了一种基于地轴矢量解算的对准方法。在静止基座下,利用陀螺仪敏感地轴矢量,直接建立导航系轴向矢量在载体系的正交投影,解析式确定姿态矩阵;晃动基座条件下,根据惯性系重力矢量观测,构建以地轴矢量为旋转轴的两组等角旋转矢量序列,利用QUEST算法求解旋转四元数实现对地轴矢量的优化解算,并以此建立导航系轴向矢量的载体惯性系投影,最后利用陀螺跟踪载体系相对惯性系的变化,确定载体系相对导航系的姿态关系。静止基座解算实验表明直接解析式对准与传统的解析式对准精度相当,但解算效率得到了提高;晃动基座仿真与船载实验均表明基于四元数的地轴矢量优化解算在精度上要优于三矢量几何解算方法,引入低通滤波环节后,对准精度进一步提高。