基于交叠视场亮度优选算法的导航星库构建方法

星敏感器导航星库直接影响星图识别效率和姿态解算精度。分析了参与姿态解算的星颗数和亮度对姿态精度影响,在此基础上,提出了一种基于交叠视场亮度优选算法的星敏感器导航星库构建方法。将精度较高的Hipparcos星表作为基础星表,分析了星等、双星、自行、变星等对姿态精度的影响,将星库筛选成一个备选星库,生成覆盖全天球的交叠视场。每个拥有较多星的视场,都按照亮度优先原则从视场内的扇形区域中选择导航星,从而得到分布均匀的导航星库。结果表明:该方法能有效减小星敏感器导航星库规模,实现导航星在全天球和局部天区的均匀分布。     

王华明中国著名材料加工专家

M:您与您带领的团队仅用4年时间就突破了飞机钛合金等高性能金属结构件的激光熔化沉积快速成形技术并实现在飞机上的应用,请您谈谈这一成果在航空领域的重大意义.     

小半径弯管弯胀复合成形研究

为解决小半径弯管内侧起皱、外侧减薄的成形缺陷,提出了一种弯胀复合成形的方法。通过几何关系解析了初始弯曲半径和初始管坯直径与最终管径和最终弯曲半径之间的关系,确定了初始弯曲半径的取值范围。采用有限元与实验相结合的方式研究了不同初始弯曲半径对零件壁厚分布的影响,分析了胀形过程中零件弯曲处及直壁处的变形规律。最终发现:初始弯曲半径越大,零件的最终减薄越小,胀形过程中弯曲处内外侧发生均匀减薄,直壁处内侧减薄明显大于外侧减薄。     

RLV再入姿态双环滑模控制及舵喷混合配置

设计了一种基于滑模控制的可重复运载器（RLV）再入姿态控制方法。用内外两环滑模控制同时跟踪对角速度和角度;根据RLV再入姿态的动力面与反作用混合控制的特点,用优化控制选择配置算法将控制力矩指令配置为末端受动器的控制指令,分别由动力面与反作用致动器执行。仿真结果表明：由该法可获得高精度、鲁棒性和解耦的跟踪性能。     

叠层模板的电沉积成形技术实验

介绍了叠层模板电沉积(Laminated template electrodeposition,LTE)方法的加工原理和具体工序,利用LTE系统进行了电沉积成形加工实验。对加工中由于电场强度分布不均导致沉积层生长不均的实验现象通过模拟仿真进行了分析和探讨,预估实验过程。根据加工策略对主要影响因素电流和时间进行了优化选择,通过拉伸试验测试了层间结合强度。最后,进行了异型铜质结构零件的实验研究,探讨和验证了该方法对于复杂结构零件成形的可行性。     

星敏感器低频误差在轨校准方法研究

研究星敏感器低频误差在轨校准问题.星敏感器低频误差主要由周期性的空间热环境变化造成,会对卫星姿态确定精度造成显著影响.针对这一问题,提出一种星敏感器低频误差校准新方法,通过扩维卡尔曼滤波同时估计卫星姿态和低频误差参数.研究表明,采用所提低频误差校准方法能够显著提高姿态确定系统的性能.基于在轨卫星上的星敏感器遥测数据建立了用于数学仿真的星敏感器低频误差模型,数学仿真结果验证了低频误差校准方法的有效性.     

整体壁板压弯成形等效计算模型

分析了筋条内弯型整体壁板压弯成形过程中蒙皮和筋条的弹塑性变形分布,鉴于内弯筋条发生塑性变形而蒙皮主要为弹性变形的特点,提出了一种将蒙皮部分简化为虚拟材料筋条的几何等效方法.推导了基于惯性矩的虚拟材料等效系数计算公式,给出了复杂网格筋条壁板等效模型建立过程和虚拟材料系数计算方法.进行了Ⅰ型单筋条和网格筋条壁板的有限元分析和压弯实验,对比分析了完整模型和等效模型的计算效率和精度,并用实验数据进行了验证,表明建立的压弯成形有限元等效模型精度可靠、效率数倍提高,为大型整体壁板压弯成形分析和工艺参数优化提供了基础.     

挠性卫星姿态的有限时间终端滑模稳定控制

针对挠性航天器的姿态稳定控制问题,提出了一种基于双幂次趋近律的终端滑模有限时间控制方法,该方法考虑了卫星运行过程中受到的环境干扰和刚柔耦合问题.首先,采用非线性干扰观测器和超螺旋观测器分别估计了外干扰力矩和星上传感器无法敏感的角加速度信息.其次,采用双幂次趋近律,设计了一种终端滑模控制器,并基于Lyapunov方法证明了系统的全局稳定性.仿真结果表明,所提方法在有效抑制挠性附件结构振动响应的同时,快速、高效的实现了卫星姿态的有限时间稳定控制.     

基于视频的三维人体姿态估计

已有的三维人体姿态估计方法侧重于通过单帧图像来估计人体的三维姿态,忽略了视频中前后帧之间的相关性,因此,通过挖掘视频在时间维度上的信息可以进一步提高三维人体姿态估计的准确率。基于此,设计了一种可以充分提取视频时序信息的卷积神经网络结构,在获得高精度的同时也具有消耗计算资源小的优点,仅仅使用二维关节点的坐标为输入即可恢复完整的三维人体姿态。然后提出了一种新的损失函数利用相邻帧间人体姿态的连续性,来改进视频序列中三维姿态估计的平滑性,同时也解决了因缺少帧间信息而导致准确率下降的问题。通过在公开数据集Human3.6M上进行测试,实验结果表明本文方法相比目前的基准三维姿态估计算法的平均测试误差降低了1.2 mm,对于视频序列的三维人体姿态估计有着较高的准确率。