基于对偶四元数的航天器交会对接位姿双目视觉测量算法

针对航天器交会对接中位姿参数的测量问题,突破传统的位姿计算态分而治之的模式,采用双目视觉技术和对偶四元数这一数学工具,建立了追踪航天器与目标航天器间相对位姿参数的统一描述模型.该模型与传统的欧拉角和四元数的描述方法完全不同,具有非常简洁统一的形式.同时,针对该对偶四元数模型,给出其两步解析算法,解算出两航天器间的相对位置和姿态参数.仿真结果表明该算法能够满足航天器位姿参数的测量要求,并且具有较强的稳定性,对航天器的在轨实时应用具有重要参考价值.     

视觉测量误差对空间机械臂捕获目标卫星控制精度的影响分析

空间机械臂通过视觉伺服测量其末端与目标卫星之间的相对位置和姿态信息,以此规划和控制关节运动轨迹,完成捕获操作。文章分析了视觉测量误差对空间机械臂捕获目标卫星控制精度的影响。首先,建立视觉伺服系统的测量误差模型。然后,根据目标卫星捕获控制算法推导了测量误差到单步和最终控制误差的传递模型。最后,通过工程算例仿真,计算分析了不同测量误差对应的相对位置、姿态、线速度和角速度的控制精度,给出了指定控制精度所允许的最大测量误差范围。文章研究结果可为空间机械臂的测量和控制精度指标设计提供参考。     

交会对接系统中分布式视觉信息的分离

本文应用三维计算机视觉、奇异值分解及序列图象处理,得到了交会对接系统中两飞行器间相对运动参数的计算公式,避免了文献[1、2]中存在的不足,仿真结果证明有效。     

基于视觉的飞行器运动参数串行式递归估计

针对利用视觉方法进行飞行器运动参数估计中旋转与平移参数耦合及计算量大的问题 ,设计了一种适用于递归方法的串行式运动参数估计模型。证明了旋转运动参数的估计不依 赖于平移参数,据此建立了基于特征线的旋转运动参数估计模型,进而设计了串行式运动参 数估计模型。给出并证明了利用该模型进行运动参数估计时解的唯一性结论。仿真实验和实 测试验表明：相对于集中式模型,使用串行式递归模型进行飞行器运动参数估计时计算耗时 减小、姿态精度更高、鲁棒性更强。
     

基于MBD的飞机装配工装协同变更方法

装配工装在飞机产品生产过程中处于飞机设计的下游,受到飞机装配件设计及其装配工艺的影响以及飞机生产准备周期限制,时间紧迫,任务繁重。传统的飞机装配工装以文本、二维图形式表达为主,信息是静态的,缺乏唯一的数据源易导致飞机-装配工装协同变更管理效率低、准确性差,针对以上问题提出一种飞机-装配工装协同变更方法:利用基于模型的定义(Model based definition,MBD),建立了飞机和装配工装MBD模型关系架构,并结合相关的变更传播计算方法实现了飞机设计结构变更对装配工装变更影响的主动、自动化预测和分析。通过一套飞机壁板开口加强框的装配工装变更设计实例验证了该方法的可行性。     

基于视觉测振和卷积神经网络的螺栓松动检测方法

螺栓松动故障的准确检测对于确保机械产品可靠性具有重要意义。为了解决现有的基于卷积神经网络（CNN）的检测方法所需的大量高质量数据难以在实际工程中获取的问题,本文提出了一种基于视觉测振和CNN的螺栓松动检测方法。通过视觉测振技术,从视频中的每一个像素点提取出振动信号,有效解决了CNN模型训练数据难以获取的问题,通过少量实测视频样本即可对CNN模型进行训练,并实现对螺栓连接状态的准确预测。本文通过一个对悬臂梁结构的敲击实验验证了所提方法的有效性。     

文本信息辅助图像差异描述生成

图像描述生成任务要求机器自动生成自然语言文本来描述图像所呈现的语义内容,从而将视觉信息转化为文本描述,便于对图像进行管理、检索、分类等工作。图像差异描述生成是图像描述生成任务的延伸,其难点在于如何确定2张图像之间的视觉语义差别,并将视觉差异信息转换成对应的文本描述。基于此,提出了一种引入文本信息辅助训练的模型框架TA-IDC。采取多任务学习的方法,在传统的编码器-解码器结构上增加文本编码器,在训练阶段通过文本辅助解码和混合解码2种方法引入文本信息,建模视觉和文本2个模态间的语义关联,以获得高质量的图像差别描述。实验证明,TA-IDC模型在3个图像差异描述数据集上的主要指标分别超越已有模型最佳结果12%、2%和3%。     

基于需求的设计开发过程质量管理探索与实践

质量管理是航空发动机项目管理的重要组成部分,而设计质量管理作为产品质量管理的源头,在整个航空发动机产品中起着至关重要的作用。深入研究了AS9100D标准对设计开发过程要求,立足于企业发展现状,提出了基于需求的航空发动机设计开发过程质量管理架构。旨在围绕航空发动机研发需求,以控制设计过程输出满足需求为核心,不断强化设计单位的人员管理、信息管理,持续进行体系改进,构建一套“需求有效、过程受控、交付合格”的设计过程质量管理框架,实现研发过程全过程受控。     

卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望

从卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。