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571.
针对复杂再入环境下的可重复使用运载器姿态控制问题,考虑大气的未知干扰、气动参数建模的不确定性以及可能发生的执行器部分失效故障,基于增量反步法和径向基函数(RBF)神经网络设计了姿态角回路和角速度回路的控制器。基于神经网络良好的未知逼近能力,采用RBF神经网络对增量反步法设计过程中的泰勒展开高阶项以及上述未知扰动和故障产生的影响进行逼近估计,并在控制律中进行补偿。经过仿真验证,所设计的控制系统能够在未知扰动影响下有效提高指令的跟踪精度,并且对飞行器的本体特性建模依赖较少,具有良好的鲁棒容错能力。 相似文献
572.
智能化的航空发动机损伤检测是飞机故障诊断重要的研究方向,针对现有目标检测模型对航空发动机的小目标损伤检测效果差的问题,提出了一种改进的基于You Only Look Once version 4(YOLOv4)的多尺度目标检测方法。在路径聚合网络(PANet)中构建低层次的特征融合层,将更浅层的特征与深层特征融合,提高网络对小目标损伤的检测性能。为减少网络中的冗余参数,在颈部结构中引入了深度可分离卷积,将标准卷积重构为深度可分离卷积的形式。实验表明:改进后的YOLOv4对小目标损伤的检测精度提升了3.43%,模型大小降低了54.06 MB,同时检测速度提高了31.03%。研究结果表明改进的YOLOv4模型对小目标损伤具有更好的检测性能。 相似文献
573.
多源遥感舰船目标关联作为前期大范围预警探测的重要手段为海上态势研判提供重要情报支撑,现有关联算法面临关联结果可解释性差,异构特征难度量,多源目标关联精度低等问题。提出了一种基于属性引导的可解释融合网络用于解决多源遥感舰船目标的关联问题。首先,提出全局关联模块,利用跨模态度量损失函数将图像特征映射到共同空间中度量,用于解决多源图像内容差异大,特征难对齐问题。然后,提出包含多头注意力模型和属性监督函数的可解释模块,提升关联精度并输出可解释的关联结果。其中多头注意力模型让网络关注到舰船目标显著性区域,属性监督函数引导模型关注舰船图像中判别性属性特征,利用属性特征帮助网络解释输出关联结果的决策依据,并以量化的形式可视化属性特征对关联结果的贡献度。最后,利用知识蒸馏的思想减小全局关联模块和可解释模块输出特征距离的差异,使得网络实现精准关联并提供可解释的关联结果。在实验部分,构建了首个多源遥感舰船目标数据集,在该数据集上的测试结果显示本文算法不仅在关联精度上优于现有算法,同时能够为关联过程提供清晰和直观的可视化关联结果。 相似文献
574.
激光焊接在航空领域具有广泛的应用场景,基于视觉的激光焊接缺陷识别对于产品质量的提高至关重要。针对当前基于深度学习的激光焊接缺陷识别方法存在可解释性差的问题,提出了一种融合多尺度特征的类激活映射(MSF-CAM)方法。在训练阶段,以VGG16为骨架模型并将监督信息施加于多个尺度以促进模型对多尺度特征的学习。在测试阶段,对输出类别在多个尺度上的激活图进行叠加,并以此作为模型的判断依据。多尺度特征的融入不但增强了模型的可解释性,而且还提高了激光焊接缺陷识别的准确性。试验结果表明:MSF-CAM在测试集上的准确率为98.12%,识别单幅图像耗时8.28 ms。此外,MSF-CAM可以从边缘、轮廓这种初级特征的角度对模型的决策依据提供人类更容易理解的解释。 相似文献
575.
针对可重复使用运载器(RLV)原场返回过程中所面临的轨迹回转问题,提出了一种在亚轨道高度进行姿态调整并使飞行轨迹回转、指向发射场方向的机动方法.在RLV与上面级分离之后,利用RLV自身推力抵消背离发射场速度,最终使RLV飞行方向指向发射场并进入再入返回阶段.采用连续推力方案,利用最优控制理论推导得出满足轨迹回转终端要求的机动指令.仿真结果表明,该方法能够实现RLV与上面级分离后轨迹迅速回转,可为之后的返回原发射场提供保障. 相似文献
576.
通过研究系统级测试性建模的基本原理,主要包括数学模型和图示模型,从结构、故障和测试三个方面给出了系统测试性建模的流程,最后给出了系统级测试性模型的验证方法,包括模型整体有效性验证、基于测试性分析报告的测试性模型验证等。 相似文献
578.
沈祖炜 《运载火箭与返回技术》2000,21(3):6-11
文章介绍了可重使用运载器K-1实现软着陆回收系统设计概况,并利用当前可重复使用运载器技术发展的观点,介绍K-1回收系统的主要组成概况。 相似文献
579.
580.