打扫“天庭”有高招

请看一看下面这张图吧!这是一张通过电脑生成的地球周围太空垃圾图。图中,我们美丽的地球被一层层紧箍咒样的太空垃圾包围着,失去了它往日的风采。多达50万个人造太空垃圾以每秒8．05千米的速度围绕地球运行,它们随时可能撞击飞船,造成船毁人亡,毁坏价值连城的卫星,造成太空垃圾泛滥,更可能威胁到出舱航天员的生命安全。     

高分三号卫星SAR工作模式与载荷设计

高分三号(GF-3)卫星为满足多样化的用户需求,其合成孔径雷达(SAR)载荷具有高分辨率、宽覆盖、多极化、多工作模式、高图像质量等特点,设计难度大。文章进行了任务需求分析,确定了SAR载荷总体实现方案,给出了SAR各工作模式的设计。在此基础上,进一步给出了SAR载荷的设计,即采用大规模有源相控阵天线技术,并结合灵活的中央电子设备,使其能够实现复杂工作模式下的高质量成像,满足任务需求。     

推进剂贮箱金属焊接件疲劳裂纹对 应力强度因子影响的数值分析

卫星推进剂贮箱的焊接质量直接影响卫星的寿命和可靠性。文章通过仿真分析研究焊接残余应力对贮箱上已存在裂纹的影响。首先针对球壳模型和平板模型分别计算焊接残余应力,然后在应力强度值最大的危险区域引入裂纹,对不同角度和尺寸系数的裂纹对应力强度因子影响的数值和变化趋势进行分析。研究表明:起主要作用的是应力强度因子KⅠ;KⅡ受角度影响相对较大;KⅠ和KⅡ的最小值都在裂纹中心处;KⅢ基本随归一化裂纹前沿数值增加而增加。     

发射扰动与初始弹道耦合模型研究

针对火箭、导弹发射扰动与初始弹道互相耦合引起的弹道散布问题,提出发射扰动与弹道解算相耦合的计算分析模型。该模型以多体系统动力学为基础,建立能够模拟弹架相互作用和弹体初始扰动的发射动力学模型,并将弹体受到的气动载荷转化到弹体坐标系下进行刚体动力学计算以获得弹道参数。通过滚转弹应用实例分析表明,采用此模型能够有效模拟发射扰动与初始弹道相互耦合状态;弹架间隙扰动与气动载荷作用都会对弹体在飞行时的姿态角及飞行位置产生较大影响。当存在1 mm的弹架间隙且有气动载荷作用的影响下,与无弹架间隙和气动载荷的作用影响的结果对比发现,存在弹架间隙扰动的影响会使得弹体在飞行过程中的俯仰角和弹道倾角的幅值范围减小4°左右,也使得弹体在飞行过程中的Y向位移量在1.5 s时刻减小6 m左右;存在气动载荷作用的影响,会使得弹体在0.5 s撤去推力后的姿态角成波动式变化,滚转弹稳定飞行,也会使得弹体Y向位移量在撤去推力后持续的平稳增加。     

基于双边函数全局运动模型的海冰漂移监测方法

针对海冰漂移运动高精度监测需求,文章采用双边函数全局运动模型(BFGMM)方法,应用哨兵1号(Sentinel-1)雷达影像,对北极区域波弗特海域海冰漂移运动进行了分析。双边函数全局运动模型采用分段光滑函数进行全局性约束,通过模型拟合、函数平滑约束、匹配集扩展等过程,以最小化全局代价函数进行计算,从而实现海冰漂移图像的精确配准。试验结果表明:针对海冰漂移雷达影像特征点匹配精度在98%以上,同时能够实现大量的特征点的准确配准,算法精度较尺度不变特征变换(SIFT)方法显著提高。最后进行了波弗特海域局部区域海冰漂移运动监测,并分析了漂移速度矢量场的空间分布。     

微纳聚合体卫星的对称式重构规划算法

为解决微纳聚合体卫星变构过程中,聚合体各部分之间的动力学耦合导致的卫星整体姿态翻转或紊乱,提出了一种对称式变构规划算法。首先建立了铰链约束下的漂浮基多刚体系统动力学模型,研究了重构过程中各运动模块对本体姿态的影响,提出当每两个运动模块位置与转动方向满足对称性条件时,两者对本体姿态的影响可在一定程度上相互抵消。基于上述理论,在A*算法中引入最优分配度量和对称性判定,设计了并行对称重构规划算法。仿真结果表明,该规划算法可实现重构过程中多模块并行、对称运动,重构过程总步数较少,运动模块对本体姿态的影响小。     

典型航空座椅/乘员系统水平冲击特性实验

为研究典型航空座椅/乘员系统的水平冲击特性和载荷传递规律,基于结构水平冲击实验台系统,综合考量脉冲波形、假人响应和座椅响应,模拟座椅/乘员系统水平动态冲击过程,测试和分析假人运动过程和运动轨迹、假人内部加速度和载荷响应、座椅结构典型部位加速度和典型部位应变等,并基于实验结果研究座椅/乘员系统动态冲击响应的变化规律。结果表明：假人头部运动显著,假人内部响应变化趋势与加速度脉冲波形相近,且假人骨盆加速度和腰椎载荷最大,受损概率最大;座椅和假人均具有两条载荷传递路径,载荷主要经过座椅后椅腿和假人腰椎部位;座椅结构整体处于弹性变形阶段,典型加速度的变化趋势与加速度脉冲波形相近,后椅腿及其与后椅管和扶手架连接处受载显著应变最大;座椅内部加速度和应变与对应标记点的Z向距离密切相关。     

基于Transformer模型的卫星单目位姿估计方法

鉴于测量精度高、设备成本低等优点,基于单目图像的卫星位姿估计方法在交会对接、空间攻防等应用中具有广泛前景。得益于强大的特征提取与表达能力,卷积神经网络在目标单目位姿估计应用中取得了明显优于传统方法的性能表现,但已有基于卷积神经网络的方法存在诸如归纳偏置、绝对距离描述不直接、长距离建模能力不足等问题。聚焦卫星单目位姿估计应用需求,针对以上问题,创新地将Transformer模型应用于卫星目标位姿估计中,提出了一种新颖的端到端卫星单目位姿估计方法。首先,设计了一种基于关键点集合的卫星目标表示方法,并构建了基于该表示方法的损失函数,进一步,结合关键点回归任务特点,设计了端到端的关键点回归网络模型,并改进了用于特征提取的主干网络结构。在公开数据集上实验测试结果表明：本文方法实现了可靠、高效的卫星目标单目位姿估计,并取得了优于已有同类方法的性能。