一种帆板驱动机构用永磁同步电机微步控制方法

根据磁场定向矢量控制原理,提出一种永磁同步电机微步驱动控制策略.通过保持定子电流矢量幅值不变并均匀改变定子电流矢量的位置,获得大小不变位置均匀变化的定子磁势,从而实现太阳帆板的对日定向.试验结果表明采用所提出的微步驱动控制方法实现了太阳帆板模拟负载的驱动性能,并得出设计过程中应综合考虑整机效率和帆板驱动速度稳定度因素来选取转矩电流给定的结论,也进一步证明了控制方法的有效性,可用于工程实际.     

执行机构驱动单元软件的设计与分析

介绍执行机构驱动单元软件(ADU)的功能设计和时序设计.从总线消息时序冲突、临界资源访问冲突等方面分析软件外部接口时序设计约束、内部接口时序设计约束的满足性,对时序设计有效性进行验证.软件可靠性设计方面,采用软件失效模式及影响分析(SFMEA)方法识别软件中的关键变量/器件,对其采取单粒子效应防护措施,并验证了措施的有效性.     

欠驱动挠性航天器的全姿态控制

考虑欠驱动挠性航天器姿态控制问题,其中执行机构配置为两轴喷气和飞轮执行机构。提出了“喷气消旋＋飞轮机动”的分段控制方法,其基本思想是：首先利用喷气推进执行机构使航天器整星角动量趋于零,为飞轮控制做准备;然后利用飞轮执行机构使航天器从任意姿态转向指定姿态并维持。针对“喷气消旋”,说明了提出的控制规律能够保证航天器角动量全局渐近收敛于任意小量;针对“飞轮机动”,证明了航天器全姿态具有大范围渐近稳定性;针对“喷气消旋＋飞轮机动”的完整过程,采用扰动系统理论分析了闭环控制系统的大范围终端有界性。     

基于多源遥感的铁路外部环境隐患监测方法综述

随着中国铁路运营里程的不断增加,铁路外部环境日益复杂,以彩钢瓦房、防尘网、塑料大棚、地膜、塑料垃圾为主的铁路外部环境隐患层出不穷,频繁引发铁路交通重大事故,已经成为铁路安全运营的重要制约因素。铁路外部环境隐患的高效监测是实现治理的重要前提,而遥感技术是目前实现大范围、低成本铁路外部环境隐患监测的最佳手段。为此,文章对光学遥感、合成孔径雷达、激光雷达、地基视频监控等4类遥感监测技术的优势、局限及应用现状进行了梳理;分析了基于人工特征和基于深度学习这两类监测识别方法的特点及不足;最后,从铁路外部环境多源遥感数据多层次融合、铁路外部环境隐患精准识别模型构建、知识引导的铁路外部环境隐患智能动态监测等方面,对基于多源遥感数据融合的铁路外部环境隐患智能监测进行了展望。     

涡轴-涡扇变循环发动机方案及性能匹配设计研究

针对旋转机翼式垂直起降高速巡航飞行器,提出了一种新概念结构形式的涡轴-涡扇变循环（TSFVCE）发动机,能够分别在涡轴和涡扇两种模态工作。首先对涡轴-涡扇变循环发动机的结构及工作模式进行了介绍,并建立基于变比热的部件级性能仿真模型;然后通过循环分析,确定发动机第二涵道比为3,Flade外涵风扇压比为1.98,第一涵道比为0.11,完成发动机设计点性能方案设计;最后分析了核心机驱动风扇（CDFS）可调机构对发动机性能影响机理,得出CDFS放气阀对发动机涡扇模态下的推力与涡轴模态下的功率影响较大,对涡扇模态的推力影响最大为61.5%,对涡轴模态的功率影响最大为33.3%,可利用此特性实现发动机在涡扇和涡轴模态下推力和功率输出的匹配。     

语音识别在空中交通管制中的应用挑战与发展

研究一种安全可靠的管制语音识别系统对于推进空管自动化进程、降低管制人员负荷、提升安全效能至关重要。对管制语音识别技术发展所面临的挑战进行了详细介绍,测试科大讯飞、腾讯云、阿里云、上海麦图这4家公司的商用语音识别系统。结果表明,在前3家通用领域的商用ASR系统中,科大讯飞识别效果最好,CER为25.36%。相比之下,由于麦图的产品是基于ATC数据训练,具有最佳性能,其CER为15.02%。此外,设计了实验来探究人工设计的语音特征和基于自监督预训练策略提取的特征之间的优缺点。结果表明,后者有利于提升识别系统识别准确率和鲁棒性,但存在推理速度慢和部署难度大的问题。最后,总结了研究进展并进行了未来展望。     

重力场下细微循环通道内流体热驱动现象研究

本文以试验结合数值模拟的方法,研究了一种利用彻体力场下封闭通道内流体的热驱动循环流动来强化换热的新型冷却方式。由显示实验清楚地拍摄到封闭通道内水的热驱动循环流动,同时通过实验和数值分析研究了水的运动和换热特性,实验和计算结果基本一致。研究表明在本文研究的参数范围内,只有当加热量超过30000W/m2时,流体的热驱动力才能克服阻力影响来驱使流体运动,同时加热端的平均换热系数达到了2500W/m2·K。此换热结构在高密度封装电子器件的冷却设计中将会有良好的运用前景。      

基于多源迁移学习的变位姿刀尖点模态参数预测

切削颤振会导致被加工工件表面质量变差、材料去除率降低以及刀具磨损增加等问题。刀尖点模态参数是构建稳定性叶瓣图、选取无颤振加工参数必不可少的输入。然而在加工过程中刀尖点模态参数随刀具位姿而变化且刀具更换频繁,经典锤击试验方法效率低、成本高,如何准确高效地预测变位姿下的刀尖模态参数成为切削加工中亟待解决的问题。本文结合迁移学习思想,提出一种基于多源迁移学习的变位姿刀尖点模态参数预测方法。当更换新刀具后,仅需通过锤击试验获取少量位姿下的刀尖点模态参数,再结合已有多把刀具的模态参数数据进行多源迁移得到新刀具的刀尖点模态参数预测模型。最后,在实际五轴机床上进行试验,试验表明所提方法是有效的。     

基于PLZT的RAINBOW陶瓷的特性及其微观结构

RAINBOW陶瓷是一种具有内部应力偏移 ,并具有特殊的拱形结构的大位移驱动材料 ,它是通过将普通的压电陶瓷在高温下化学还原制备所得。实验表明 ,PLZT压电陶瓷具有较好的还原性能 ,还原层厚度与时间有线性关系 ,理想的还原条件为 :95 0℃保温 1～ 1 5h ;电镜照片显示RAINBOW陶瓷有明显的分层结构 ,还原层表现出穿晶断裂而未还原层则是沿晶断裂的特征。XRD谱发现还原层主要由金属Pb及PbO ,ZrO2 ,ZrTiO4等氧化物组成 ,原先的晶体结构已不存在 ;还原机制的理论分析与实验结果一致     

基于知识图谱的航天器健康管理技术研究

针对传统故障诊断专家系统知识深度不足的缺点,研究基于知识图谱的航天器健康管理技术,将供配电、信息流、硬件接口、功能、接地、物理布局、上下文动作、故障预案等多个维度的专家知识以知识图谱的方式关联固化,在检测到异常时,自动关联相关的背景专家知识,辅助故障排查,并结合知识信息进行因果推理分析,提供可能的故障点及因果关系、处置策略,提升航天器故障诊断效率、可解释性与处置能力。该技术用于航天器地面测试及在轨健康管理中,辅助专家快速发现异常线索,可作为国内航天器健康管理技术发展的参考。