KrF激光照射约束层靶驱动产生高速飞片研究

微小空间碎片的超高速撞击对航天器性能有重要影响。为了研究撞击损伤机制,在"天光一号"装置上开展了Kr F准分子激光照射约束层靶产生高速飞片的实验研究,利用成像速度干涉仪(Imaging-VISAR)对飞片自由面速度进行诊断。采用1.9 J准分子激光将10μm的Al飞片加速至12 km/s,且整个过程为准等熵加载。研究结果表明准等熵加载下激光能量转化为飞片动能的效率(达39.4%)比冲击加载要高得多,飞片速度也高于后者。     

海洋盐度探测卫星的现状分析和未来趋势

调研了ESA的"土壤湿度和海洋盐度"(SMOS)卫星和后续发展计划,以及NASA的"宝瓶座"(Aquarius)卫星;对比分析了SMOS和Aquarius卫星盐度测量数据的应用情况。结果表明:在低纬度地区,Aquarius卫星的盐度测量精度均优于SMOS卫星,但是在高纬度地区的盐度测量精度较差。针对2颗卫星在应用中存在的同步测量手段欠缺、射频干扰(RFI)等突出问题,提出了相应的解决途径,如增加同步测量和采用多种RFI检测抑制手段。最后,提出了海洋盐度探测卫星的发展趋势,如开展辐射计反演与遥感数据预处理技术、高精度外定标技术和高精度热控技术研究。     

载人小行星着陆探测模式设想

基于目前小行星探测技术特点,综述了当前国内外空间活动中两种典型探测模式,针对未来载人小行星着陆探测需求,提出了爬行式和基于小型机动操作载人飞船的两种探测模式,并对两种模式进行评价比较,基于小型机动操作载人飞船的探测模式具有机动性强、探测范围广、安全性高及对航天员操作能力要求低等特点,可为我国未来载人深空探测任务中微重力环境下星体表面作业方案设计提供参考。     

基于S-PSO分类算法的故障诊断方法

将监控数据的已知状态作为先验类别标签,构造出新的有监督的粒子群优化(S-PSO)分类算法,并对设备进行故障诊断。为提高故障诊断的准确率,降低随机性对分类算法的影响,提出了新的基于动态邻域的自适应探测更新(ADU-DN)的干预更新策略来拓展粒子搜索整个解空间的能力,引导粒子自适应地跳出局部最优区域,确保获得全局最优解;同时设计出基于最小类内距离、最大类间距离和训练样本最大分类精度的适应度函数,使得输出的最优类别中心兼顾了这3个因素,增强了分类算法在故障诊断中的通用性和容错性,提高了测试样本的分类精度。S-PSO分类算法有效克服了聚类算法只考虑数据间相似性特征、不考虑数据蕴含的物理意义以及不能很好指导样本分类的缺陷。对GE90发动机孔探图像纹理特征分类进行了对比研究,研究数据表明:S-PSO分类算法表现出了较强的鲁棒性,在故障诊断中的分类精度高于支持向量机(SVM)和常用神经网络模型。     

对一种利用人造粉尘清除空间碎片新方法的理论分析

近地轨道的空间碎片污染日益严重,目前碎片数量已达到历史最高值并可能引发一系列连锁反应.进行主动碎片清除十分必要.利用粉尘主动清除近地轨道空间碎片是一种主动碎片清除的新方法.本文基于此方法的基本原理进行分析研究,建立了单颗碎片与人造粉尘作用的基本假设和机理模型,并对其作用进行定量计算分析;结合碎片的空间密度分布,对该方法的作用效果进行了定量估算,得出一些基本分析结论,有助于对新方法的客观认识.      

基于粒子群算法的电帆轨迹优化设计

电帆是一种利用太阳风动量的新颖的无工质空间推进系统,文章研究了以电帆为对象的行星际转移轨迹优化问题。以地球轨道转移到火星、金星轨道为任务对象,采用连续推力模型,研究极坐标系下最小时间转移轨迹优化设计问题。提出了两种基于粒子群算法(PSO)的直接优化方法,避免对协态变量初值敏感的两点边值问题（TPBVP）求解。方法一是通过打靶法直接离散化控制量输入,将最优控制问题转化为非线性规划参数优化问题,采用PSO算法寻优,获得近似最优的转移轨迹。方法二是针对任何连续控制律曲线都能以一定精度的多项式函数进行曲线拟合的特性,设计逼近最优转移轨迹控制律的多项式函数,通过PSO算法优化多项式函数参数获得逼近最优解的转移轨迹。仿真结果表明采用上述两种方法进行转移轨迹优化设计,具有随机猜测初值、全局收敛、鲁棒性强的特点。     

基于天基光学探测图像初析南大西洋异常区影响

文章针对目前在轨运行的高灵敏度探测类可见光遥感器经过南大西洋异常区（SouthAtlanticAnomaly,SAA）时出现的探测能力降低、目标无法识别等现象,通过卫星在轨获取的SAA天基探测图像研究图像中出现的异常现象机理;提出了基于CCD探测器固有暗像元区的图像特征变化开展SAA影响评估的方法,根据在轨图像暗像元区的均值和标准差、图像区的热像素及活像元等特征参数的统计分析,判断经过SAA过程中连续获取的图像中出现显著影响时的拐点,通过曲线拟合估算出该轨道高度的SAA空间分布特征和边界,依此进一步提出利用在轨天基探测图像给出测量影响该轨道高度卫星SAA区域边界的简单方法;最后,基于SAA对天基探测器件的影响分析结果和认识,给出了高灵敏度探测类卫星避免或消除SAA影响的改进措施和建议。文章采用的数据分析和评估方法为提升SAA对天基探测影响的认识,以及下一步有效开展空间碎片探测工作提供参考。     

基于特征点识别的头部姿态计算

为了提升使用随机回归森林进行头部姿态分析的精度,提出了一种基于特征点识别分析头部姿态的计算框架.考虑到高误差投票的干扰,该计算框架以随机森林的特征点识别为基础从而避免异常投票干扰,将头部姿态计算问题转换为空间鼻尖特征点和朝向特征点的识别问题.在随机森林的训练中,决策函数使用了高斯曲率和平均曲率作为图形特征,根据微分熵的信息增益在随机生成的决策函数库中搜索最优化决策函数.在训练完成的随机回归森林的叶子节点中,通过分析保存的样本数据,可以得到目标特征点的高斯分布估计.根据实验测试结果,在适当的阈值设定的情况下,该方法可以实现较高的识别成功率,使用曲率后明显提高了识别精度,能够在一定程度上处理有遮挡的数据,并且该方法已经成功应用于虚拟座舱的实时头部姿态分析计算系统.