铝合金模锻件的高速切削加工

高速数控铣切加工铝合金模锻类零件无论从生产效率方面还是产品质量方面都有很大的提升,并且能够节约生产成本。高速铣切加工铝合金模锻类零件的工艺方案是可行的,而且它是一种环保的绿色加工方式,具有一定的先进性,值得我们在后续生产中推广使用。     

联立法求解月面上升段最优轨迹的快速收敛控制技术

为了更好地解决复杂约束下的航天器月面上升段在线轨迹规划问题,提出了一种求解最优轨迹的联立框架。首先利用有限元正交配置法将状态变量和控制变量完全离散化,得到一个非线性规划命题。考虑到命题中含有较多的不等式约束并且会随着有限元的增加而增加,故采用内点算法对非线性规划命题进行求解。离散化后的非线性规划命题的规模大幅度增加,导致了优化计算难度的加大和求解时间的增加,为了便于联立法的在线应用,采用收敛深度控制策略从平衡解的精度和计算效率的角度来改进优化算法的实时性。以某航天器载人返回任务月面上升段场景为算例进行仿真,结果表明基于联立法求得的最优控制量序列得到的飞行轨迹满足轨道根数的精度要求,同时利用收敛深度控制策略可以实现快速收敛控制。     

升力体布局飞行器偏航气动增稳方法研究

针对升力体飞行器偏航弱稳定性问题,提出了一种基于当地侧向流动膨胀/压缩原理的偏航气动增稳方法.通过对升力体后体侧缘进行曲线切削,造成切削表面流动先膨胀后压缩的气动效应,从而使得侧向气动力后移,以此实现航向压心后移、偏航静稳定性提高的目的.采用数值方法对单锥升力体布局进行了方法验证,算例表明较小的侧面切削可以大幅提高中小攻角状态偏航静稳定性,但也同时会不同程度地降低飞行器纵向静稳定性、升阻比以及横侧静稳定性.本方法在改善升力体布局航向静稳定性的同时,具有不带来航向附加气动安定面的优点,可引入相关布局设计优化之中.     

基于切削热-力耦合效应的表面强化技术及其工艺试验研究

经过对超高强度钢工件高速切削加工表面质量的系统研究,发现在某种特定的切削条件下,工件表面质量将会发生显著改变.该变化不仅表现为表面特征的大幅改善,如表面粗糙度可以控制在0.4μm以下,无宏观裂纹发生等,还表现为表层及次表层显微硬度的明显提高、最大残余压应力深度的大幅增加(达到0.35 mm)以及表面耐磨性能的显著增强等.研究结果表明,合理的切削工艺将极有可能成为一种能够在获得工件结构形状与精度指标的同时,对加工表面表层、次表层的组织特性与工件使用性能产生积极影响的表面强化手段.     

基于DDPG的单目无人机避障算法

提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。     

基于改进YOLO V5的无人机航拍图像小目标检测方法

本文针对无人机航拍目标检测技术中目标聚集、目标较小及实时性差等问题,将YOLO V5的主干架构进行改进,简化Neck网络,提出了一种提高检测速度又能准确识别的无人机航拍图像检测技术方案。经过仿真实验测试,改进后的YOLO V5网络在保持识别精度的同时,检测速率提升了31%,满足无人机在航拍作业时对于准确性与实时性的要求。     

未知空间目标纹理缺失表面三维重建算法

针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题,提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架,通过在训练过程中引入多个复杂结构模型,提高该深度估计框架的泛化能力;其次,利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合,实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验,对于300 mm尺寸的卫星模型图像,像素深度估计平均误差约为13 mm,通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计,并获得目标完整的三维结构与纹理信息,有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。     

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志,飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围,可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象,基于过失速机动飞行试验的数据,开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性,研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法;针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性,进一步构建深度神经网络,对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计,过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°,融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

基于高分辨率网络的单声道歌声分离

单声道歌声分离是指将单声道歌曲中的伴奏和歌声分离,在旋律提取、歌词识别、卡拉OK伴奏等方面有重要应用。针对当前时频谱图预测精度受限的问题,利用高分辨率网络具有并行结构及特征充分交互提高模型性能的优势,提出基于高分辨率网络的单声道歌声分离算法。设计并构建适合单声道歌声分离的高分辨率网络,输入歌曲的时频谱图到网络,得到预测的伴奏和歌声时频谱图。结合歌曲相位进行重构,得到伴奏和歌声的时域信号。实验表明,在公开数据集MIR-1K上,所提算法的SNR、SIR、SAR指标均优于当前代表性算法,提高了分离后伴奏和歌声的质量。