固体火箭冲压发动机技术研究进展

近年来,固体火箭冲压发动机获得飞快发展,本文综述了其技术研究进展,为后续固体火箭冲压发动机技术及相似技术的发展提供借鉴。主要介绍了固体火箭冲压发动机的燃气流量调节技术、贫氧推进剂技术、高效燃烧组织技术、转级技术等关键技术。总结发现国内外关键技术已取得了较全面突破,逐渐进入工程实用阶段,但燃烧基础问题研究不足。因此,有必要进一步深入开展推进剂细观燃烧、多相湍流燃烧、金属颗粒燃烧等基础科学研究,进而促进固体火箭冲压发动机技术发展。     

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。     

融合背景图像信息和多特征压缩的相关滤波跟踪算法

针对相关滤波类跟踪算法目标背景图像信息利用率较低、目标特征表达能力较弱的问题,提出了一种融合背景图像信息的多特征压缩跟踪算法。首先,在上下文感知滤波器的基础上,将背景图像信息加入位置滤波器。其次,提取颜色名(Color Name, CN)特征与梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征,使用最大响应因子及平均峰相关能量(Average Peak-to-Correlation Energy, APCE)评估跟踪结果的可信度,实现两种特征的自适应融合。最后,利用特征降维简化模型的复杂度,实现算法运行速度的提升。实验结果表明,改进后的算法在遮挡、形变、尺度变化等复杂环境下均具有较高的鲁棒性,其跟踪精度和成功率指标均优于DSST及其他主流的跟踪算法,并且仍保持了实时性。     

基于图像化变差函数的性能数据异常明别

为提升发动机性能监控的智能化水平,实现性能数据的高效利用,提出了基于图像化变差函数的发动机性能数据异常 判别方法。 通过研究发动机性能数据的标准化修正方法和图像转化方法,将数值型表示的发动机性能数据转化为发动机性能图像。 通过引入变差函数理论,采用 4 方向的变差函数值表示性能特征值,融合不同时刻不同参数的性能数据。 在提取发动机性能图像关 键特征点的基础上,定义性能图像间的差异距离,实现基于变差函数的发动机性能图像异常判别方法,从而实现对发动机性能状态 的判别。 选用若干组实际发动机性能数据对方法进行验证O 验证结果表明:该方法运算高效,实现了高维性能数据的降维和对性能 图像运行状态的分类,从而判别发动机性能数据的运行状态。     

中小型核心机派生发动机设计研究

为了研究中小型核心机派生发动机的总体方案设计,以核心机各部件共同工作约束和高低压的匹配机理为基础,研究核心机几何面积不可调和几何面积可调设计点的选取对核心机特征参数的影响,建立了核心机派生发动机总体性能和尺寸重量计算模型,应用该模型对某一先进的中小型核心机派生大涵道比涡扇发动机进行了总体方案设计研究。结果表明：在核心机几何面积不可调时不能同时发挥核心机的机械负荷和热负荷,只有核心机几何面积可调时才能够同时发挥核心机的机械负荷和热负荷,在低压压缩系统增压比为1.8时,核心机几何面积可调比核心机几何面积不可调发动机的进口物理流量增加16.4%,推力增加14.1%,耗油率降低了1.4%。     

航天器柔性太阳翼最优PPF主动振动抑制方法

针对采用可变速控制力矩陀螺(VSCMG)进行柔性太阳翼振动抑制问题,提出一种基于求解非光滑 H∞ 综合问题的最优参数正位置反馈(PPF)控制方法。首先,建立考虑VSCMG和柔性太阳翼耦合的振动模型,得到了线性化的约束陀螺柔性板动力学模型,基于同位控制思想推导了以角度陀螺为测量装置的约束陀螺柔性板全阶状态空间模型。针对被控对象特性,确定最优PPF控制器的结构构型和待优化参数。进而,通过对约束陀螺柔性板全阶状态空间模型进行降阶、修正和加权处理,将PPF控制器参数优化问题转化为在PPF控制器构型约束条件下的非光滑H∞综合问题,并应用一阶下降算法进行寻优求解,实现最优PPF控制器的设计。该方法能够实现对各阶陀螺模态的独立控制,在保证快速性和鲁棒性的前提下,实现最优PPF参数的稳定高效求解。仿真结果表明,所提出的最优PPF控制方法能够快速、鲁棒地实现航天器柔性太阳翼的主动振动抑制。     

力/热环境下复合材料薄壁结构的分离动力学分析

基于显式动力学分析模拟了力/热环境下复合材料薄壁结构的分离过程,基于计及不确定性的Chang Chang失效准则评估了复合材料结构的可靠性,进而探究了气动力载荷和温度载荷对结构分离动力学以及复合材料结构强度可靠性的影响规律。结果表明：气动力载荷及温度的升高均会加速结构的分离过程;高温会显著影响结构脱离时刻的转动角度,进而改变了结构的脱离姿态;系统可靠性随温度载荷的升高而降低。     

充液挠性航天器姿态机动控制的多目标优化

针对充液挠性航天器姿态快速机动、快速稳定的控制要求,为减小姿态机动对挠性附件振动和液体晃动的激发,设计了一种基于正弦型加加速度的姿态机动路径规划方法。为进一步提高姿态控制性能,提出了一种基于云多目标粒子群算法的姿态控制器参数和机动路径参数联合优化方法。以最小化充液挠性航天器三轴姿态达到指定指向精度的时间以及三轴姿态稳定度,构建多目标优化模型,并应用云多目标粒子群算法求取姿态控制器参数和机动路径参数的Pareto最优解。仿真结果表明:采用多目标联合优化算法得到的控制器与路径参数,能够有效减小液体晃动和挠性附件振动,显著提高充液挠性航天器大角度姿态机动的快速性和稳定性。     

基于自适应滤波的光谱畸变误差抑制方法

为降低天文光谱畸变误差对多普勒测速导航精度的影响,设计结合非线性Sage-Husa噪声估计器及抗差扩展卡尔曼滤波器(Robust Extend Kalman Filter,REKF)的自适应滤波算法。当系统模型可靠时,抗差滤波能够通过预测残差判断异常量测并降低其权重;当系统模型噪声先验信息不准确时,通过Sage-Husa噪声估计器估计系统噪声协方差阵Q阵,以保证抗差滤波的效果。此外,结合多普勒测速导航及X射线脉冲星导航进行组合导航,以提高位置估计精度。仿真结果表明,该算法能够在系统模型噪声先验信息不准确的情况下有效控制光谱畸变造成的量测误差对导航精度的影响。     

基于相关滤波器的嵌入式动态目标跟踪系统设计

针对空间非合作运动目标监控,提出了一种基于嵌入式技术的动态目标实时检测与跟踪方法,并完成了跟踪系统的研制设计和测试。该视觉目标跟踪系统以嵌入式处理器为控制器,通过相机模组获取实时视频图像,图像经过视觉检测与跟踪算法程序分析,得到目标的位置信息后,控制伺服运动系统调整相机姿态实现对动态目标跟踪。提出了基于相关滤波原理的跟踪算法,搭建了树莓派嵌入式测试系统,完成实时检测与跟踪的实验评估。实验结果表明,嵌入式处理器中检测与跟踪程序的平均运行帧率达到25FPS,伺服机构在水平360°和俯仰±60°范围内实现了对移动速度90°/s的目标的实时、稳定监控与跟踪。