化学气相反应法在C/C复合材料抗氧化处理中的应用

通过把硅蒸气渗入预制体孔隙与碳直接反应生成SiC的化学气相反应(CVR)方法,提高初始密度和预制体结构均不同的C／C复合材料的抗氧化能力,研究了C／C复合材料的密度变化与微观结构,并对其进行了氧化试验。结果表明,因CVR温度、C／C复合材料初始密度不同,抗氧化处理后的密度增加量有显著不同。针刺炭布C／C／SiC复合材料在马福炉中于1160℃经65min氧化后,其失重率仅2．6％,而密度为1．95g／cm^3的同结构C／C复合材料相在同条件下失重率高达32％。     

宽带无线接入技术

介绍了两种宽带无线接入技术：本地多点分配业务(LMDS)和自由空间光通信(FSOC)。它们各具特色。前者将新兴的LMDS技术引入无线接入网,而后者是实现无线宽带接入的另一种途径。     

循环电载荷下大功率LED金引线疲劳断裂寿命预测

随着大功率发光二极管（LED）在照明领域的普及与广泛应用,可靠性逐渐成为研究的重点。大功率LED封装器件中金引线疲劳断裂失效一直是制约其可靠性的重要因素。通过针对大功率LED封装器件中的金引线力学仿真与功率循环试验相结合的方法,首先确定循环电载荷条件下该型LED的主要失效原因为金引线疲劳断裂,其次提出基于电流加速模型的加速因子提取方法和基于应变幅值的Coffin-Manson解析寿命预测方法,最终完成对LED金引线疲劳断裂寿命的预测和试验验证。研究结果表明:所提方法具有较高的寿命预测精度,可以满足大功率LED封装器件可靠性快速、准确评估的要求。      

基于的DTV图像去噪模型

针对纹理图像的去噪问题,通过分析全变分（TV）去噪模型与方向全变分（DTV）去噪模型,提出了一种具有鲁棒性的基于的DTV去噪模型。为了刻画图像中的不同结构特征,该模型中DTV正则项的指数p由图像的结构来确定在（0,2）中自适应地选取。由于该模型是含有可分性算子的非光滑优化问题,可用交替方向乘子法（ADMM）求解,并能保证算法的收敛性。数值实验结果表明:与其他经典模型相比,提出的模型取得了更高的峰值信噪比和结构相似度,在去除噪声的同时能有效保持图像的细节信息。      

基于空间两点的视觉自主着陆导引算法设计

为提高无人机着陆效率,从着陆速度向量场和导引律设计两方面研究改进。首先,基于椭圆设计速度向量场,实现飞行路程更短、机动性能要求更低的着陆轨迹。然后,基于像素坐标系与机体坐标系的关系,设计无人机的航迹方位角指令;以椭圆切线方向为参考,结合合作矢量特征,设计航迹倾斜角指令;利用图像信息,设计速度大小指令。最后,理论比较了传统轨迹与提出轨迹对方向机动性性能的要求,给出了轨迹参数与无人机方向机动性性能的关系。利用Simulink搭建系统仿真平台,计算满足要求的合作矢量特征。结果表明,无人机以曲线轨迹准确软着陆到目标,满足实际运用的需要。      

天基激光移除空间碎片仿真平台研究与开发

为了从空间碎片和天基移除系统两方面分析激光驱动碎片变轨过程,优化移除任务规划和策略,基于真实的可观测空间碎片数据,设计并开发了一套天基激光移除空间碎片三维数值仿真平台。首先从总体设计出发,对三维数值仿真平台的需求分析、总体框架、模块功能进行了明确的描述。其次通过对激光驱动空间碎片变轨过程数学模型的分析,确定了各模块的具体实现方法。最后采用C++/Qt开发了三维数值仿真平台,通过仿真验证了设计平台的有效性。该仿真平台可用于不同天基平台和目标碎片的任务规划、碎片分布热点区域和航天器防护区域的方案设计及空间环境治理体系的优化设计。     

基于全局稀疏地图的AGV视觉定位技术

为了实现自动导引车（AGV）在复杂工业环境下的高精度定位,克服环境变化给定位带来的影响,提出了基于全局稀疏地图的视觉定位方法。首先,设计了大容量二维编码点,作为人工路标铺设在工业环境的地面;然后,基于一种四边形识别算法,在复杂工业环境中准确分割和识别二维编码点;最后,利用二维编码点提供的编码信息,鲁棒匹配图像中的特征点,并以此为基础,使用一种分参数块优化的三维重建策略,实现了工业环境的大规模地图构建,为AGV视觉定位提供了一种稀疏电子地图。AGV视觉的定位通过匹配车载视觉传感器图像中的特征点和稀疏电子地图实现。停车重复定位精度小于0.5 mm,角度偏差小于0.5°,轨迹平均位移误差小于0.1%。实际应用结果表明,该方法能在复杂工业环境中实现AGV视觉的定位,定位的速度和精度方面都满足工业应用的要求,为AGV的视觉定位提供了新的思路。      

基于粒子群优化LSTM的股票预测模型

为了提高股票时间序列预测精度,增强预测模型结构参数可解释性,提出一种基于自适应粒子群优化（PSO）的长短期记忆（LSTM）股票价格预测模型（PSO-LSTM）,该模型在LSTM模型的基础上进行改进和优化,因此擅长处理具有长期依赖关系的、复杂的非线性问题。通过自适应学习策略的PSO算法对LSTM模型的关键参数进行寻优,使股票数据特征与网络拓扑结构相匹配,提高股票价格预测精度。实验分别以沪市、深市、港股股票数据构建了PSO-LSTM模型,并对该模型的预测结果与其他预测模型进行比较分析。结果表明,基于自适应PSO的LSTM股票价格预测模型不但提高了预测准确度,而且具有普遍适用性。      

基于电阻抗层析成像的CFRP结构损伤检测

电阻抗层析成像（EIT）是一种新兴的碳纤维增强复合材料（CFRP）结构状态评估方法。通过将EIT技术应用于一种商用各向异性CFRP层合板,初步研究了EIT的结构损伤检测能力。利用COMSOL软件建立CFRP多种损伤模型,有限元分析获取三维场空间电势分布信息。为改进EIT技术对各向异性CFRP结构损伤的图像重构效果,采用嵌入式电极有效采集材料内部电信号;同时,提出一种改进的基于L1稀疏正则化的图像重建算法。另外建立一套基于数字万用表的嵌入式16电极的EIT硬件系统,利用EIT系统检测平台对简单CFRP损伤进行检测,结果显示损伤材料图像重建效果良好,证明EIT方法在CFRP结构损伤检测中的可行性。      

基于DWNN的机电作动器渐变性故障诊断

飞机飞行控制系统机电作动器（EMA）的渐变性故障很难准确预判,若不能及早发现而任其发展就会影响到飞机的飞行安全性。针对EMA的渐变性故障,提出一种基于动态小波神经网络（DWNN）的故障诊断方法。首先,利用EMA在电机电枢绕组匝间短路、传动装置丝杆和滚珠磨损等多种渐变性故障状态下的运行数据来训练DWNN故障诊断模型;然后,利用训练好的DWNN模型对EMA渐变性故障进行诊断。创新之处在于DWNN模型利用小波分解算法去除了传感器测量信号中高频分量的影响,利用反馈神经网络的记忆能力融合了过去输入的信息和过去预测的信息,提高了对EMA渐变性故障诊断的准确性。通过对某型EMA进行故障诊断实验,仿真结果表明所提出的DWNN方法可以实现对EMA部件渐变性故障的准确诊断。