北京三号A/B卫星数传智能处理器在轨处理关键技术及应用

针对北京三号A/B卫星高速数据处理和传输需求,采用全路由总线互联架构,全新设计了第五代数传基带处理设备智能处理器,给出了相关功能、指标和特点;重点介绍了智能处理器中软件定义功能的高性能异构计算单元、高性能遥感影像在轨处理技术、数传任务自主管理技术等在轨处理关键技术;最后,给出了智能处理器试验验证和应用情况,其具备硬件平台通用、软件定义功能,大幅提升了常规数传能力,创新实践了多种智能数传功能,通过北京三号A/B卫星成功在轨验证及应用,智能处理器可作为成熟产品应用于后续空间高速数传任务。     

基于区块链及有源RFID技术的物联网电子车牌研究与设计

随着交通压力的日益增大,传统的汽车电子车牌应用已无法满足交通数字化、智慧化的高效管理。因此研发具有区块链技术、有源RFID技术、5G通信技术、北斗技术、嵌入式技术、传感技术等有效融合的物联网电子车牌已非常必要。基于以上问题及需求,并结合以上技术设计了一款可实时获取车辆信息的物联网电子车牌,可有效地实现车辆车证一体化、各种收费、违法违章、车辆定位等的智能化管理;通过区块链等技术对数据分析归类,实现对驾驶者行为分析、监控,UBI(驾驶行为保险)快速理赔等。     

基于SPCE061A数字四探针电阻率测试仪的设计

以16位单片机SPCE0 6 1A为控制核心,并采用内带程控放大器和片上数字滤波器的16位Σ-Δ型模数转换器AD770 5 ,设计了一款智能四探针电阻率测试仪的硬件电路。该仪器能够自动选择量程和自动校准,本设计减小了印刷电路板的面积,提高了测试仪器的智能化水平,具有一定的实用开发价值。     

基于小样本数据增强的航天器表面损伤智能检测方法

在轨运行的航天器表面形成损伤有可能导致严重的后果,需要对航天器进行在轨实时损伤检测。针对航天器损伤检测图像样本难以获取的问题,本文采用智能化检测方法,提出了一种用于航天器表面损伤样本扩充的生成对抗网络,该网络能够学习单张输入图像的特征纹理表示,从而生成大量与输入图像特征相似的细粒度尺度样本,实现了少量图像数据样本的扩充。利用YOLO目标检测算法在扩充的图像样本中进行表面缺陷与损伤的检测识别,获取了较高的检测精度,为未来航天器健康状态监测与评估、通用化服务机器人应用及太空原位建设等提供了技术支撑。     

拟VGG16网络的航空传感器故障检测分类

参考计算机视觉等领域的研究与应用进展，提出了拟图智能化故障诊断概念；拟照VGG16图像分类网络，提出了一种航空传感器故障检测与分类方法。首先，基于仿真、实飞等手段建立了航空传感器故障飞行数据库；该数据库包含4型大型客机、通航飞机在5种飞行状态的飞行数据，并可有效模拟气动数据、惯性测量单元等传感器的故障。其次，提出将航空器气动数据、惯性测量单元等传感器的测量数据堆叠成灰度图像数据格式；该图像保留了传感器测量数据的时间、空间耦合特征，将传感器故障检测与分类转换成为图像上的异常区域检测与分类问题。再次，提出了一种数据增强方法，将堆叠形成的传感器测量数据图像的维度增强为VGG16图像分类网络输入维度，并基于预训练的VGG16图像分类网络，采用微调优化网络模型，最终得到了拟图智能化航空传感器故障检测与分类深度神经网络。在多个航空器数据集上的实验结果表明，网络的平均测试准确度可以达到97.6%。最后，参考计算机视觉领域的深度神经网络可解释性分析方法，基于类激活映射图（CAM）对本文发展的传感器故障检测与分类网络进行了分析，初步阐明了网络内部各层卷积核节点特征提取运算的机理，提升了该网络故障检测与分...     

浅谈工艺标准化与产品可制造性的提升

针对工艺标准化工作在航天产品可制造性中的应用实践进行分析和阐述。将工艺标准化应用于产品的设计制造过程中,可在产品设计阶段有效提升其可制造性评估的准确性,并提升产品本身的设计品质;在工艺设计阶段可提升模型可制造性的检查效率,有利于实现产品制造过程的快速响应。     

未来工厂

经济全球化和信息化使制造业竞争环境、发展模式及运行效率与规模等发生了深刻变化。未来工厂趋向于集成化、数字化、智能化、敏捷化、网络化和绿色化。     

智能技术 赢得市场——本刊总编辑刘柱专访赫克中国总经理姚雪先生

赫克集团公司成立于1968年,总部位于美国印第安那首府印第安纳波利斯,赫克公司的控制系统在业内广为人知,"人机"对话技术也一直走在行业的前沿。在当今世界,智能化是所有系统制造商共同努力发展的方向,而赫克在这一领域处于绝对的领先地位。近年来,赫克在中国取得了不错的成绩,成功进入高端加工行业,以其先进的技术、成熟稳定的产品和综合方案能力证明了其卓越的价值。     

基于智能化制造思想的测控-加工一体化技术的发展应用

智能化制造是集成了信息获取、处理、反馈和相应多项技术的系统工程.智能化制造通过对制造流程中的信息进行自动感应和自主反应,形成了制造过程中的神经网络.