月球着陆器悬停阶段相对自主导航方法

月球着陆器着陆阶段导航信息分析是实现安全软着陆月面的一个关键.针对悬停阶段导航信息的要求,根据月球着陆器携带的仪器设备及其获取月面信息的特点,利用激光测距仪和光学导航相机进行光学相对导航.首先建立相对导航坐标系;其次根据各个坐标系之间的关系确定各转换矩阵和导航信息,估算着陆器相对月面着陆点的位置和姿态;最后通过仿真实验对该方法进行验证.结果表明,将激光测距仪和光学导航相机在着陆悬停阶段获取的月面信息进行融合,能快速、精确进行相对位置、姿态计算;对我国下一步的探月有重要应用价值,并可应用于火星探测和其他小行星探测的软着陆的近距相对导航.      

轴向柱塞泵滑靴副传热特征

为了揭示轴向柱塞泵滑靴底面油膜温度场分布规律,分析了滑靴副生热机理以及热量传递途径,在此基础上利用热流量守恒定律建立滑靴副热力学耦合模型,讨论不同压力和转速工况下滑靴的结构参数对滑靴底面油膜温度的影响。分析结果表明,滑靴副油膜温度场呈不均匀分布,沿滑靴半径方向呈递减趋势,其最大值出现在最薄油膜厚度区域,容易引起滑靴偏磨磨损,主要集中在泵的排油区;恒压高速工况下滑靴内外半径比范围为1.5~2.0 之间,应尽量取较小值,降低滑靴副油膜温度,提高滑靴副润滑性能;恒转速高压工况下阻尼管长度直径比范围为3.50~8.75之间,应尽量取较小值,防止滑靴底面油膜温度过高,改善柱塞泵的散热效果。      

基于大涡模拟的平流层浮空器气动特性分析

为研究不同球体间距对“球形囊体型”平流层浮空器(SLV)气动特性的影响,采用有限体格式、结构网格和大涡模拟(LES)计算方法求解不可压缩的Navier-Stokes(N-S)方程,对超临界雷诺数“球形囊体型”平流层浮空器绕流进行数值模拟,并对不同球体间距下的数值计算结果进行详细的分析比较.通过对比试验数据,单球体数值模拟的阻力系数时均值与Achenbach的试验数据一致,验证了计算方法分析超临界雷诺数球体绕流问题的准确性.研究不同间距的双球体阻力变化规律以及振动频谱特性,随上下游球体间距G的增加,合阻力先增大后减小,上游球体的阻力占优振动频率逐渐减小;G=1.5D(D为球体直径)和G=2D时,上下游球体有相同的占优振动频率.随间距G的增加,两球体相互作用与上游球体对下游球体的尾涡结构影响逐渐减弱.      

单目视觉三维运动位姿测量方法研究

针对基于点特征的单目视觉位姿测量,研究了一种基于不共面5个编码特征点的单目视觉解算算法,利用大靶面高分辨率相机采集运动物体姿态图像,利用目标物体上编码特征点间的几何约束关系,通过正交迭代解算算法完成目标物体的位姿测量。实验结果表明：位移测量不确定度优于0.5mm,姿态测量不确定度优于0.05°,可满足航空航天领域试验测量要求。     

空间目标的ISAR成像及轮廓特征提取

空间目标的逆合成孔径雷达（ISAR）成像由于受自身遮挡及噪声干扰等影响,导致生成的ISAR像难以直接进行图像分析及目标识别。由此,以空间目标的ISAR成像建模为基础对ISAR像处理及特征提取展开了研究。首先,分别建立了目标卫星的ISAR成像模型、ISAR信号模型及ISAR图像函数提取模型,并经过旁瓣抑制与相干斑滤波等初步处理得到了目标卫星的ISAR像。其次,采用Otsu算法、canny算子及Hough变换使卫星旋转至最长轴平行于像平面横轴,通过闭运算填充卫星内部孔洞,去除外部孤立噪声,并基于连通域思想分割出卫星所在子区域,实现了卫星的轮廓提取。所设计的图像处理算法能有效改善ISAR像质量,提取的卫星轮廓线能较好地勾勒出目标卫星的外形结构,为进一步展开卫星的识别工作奠定了重要基础。      

裂纹矩张量反演的传感器排布形式

裂纹矩张量反演方法利用声发射信号求解裂纹信息,是一种有效的裂纹扩展实时监测方法。在工程应用中,传感器接收到的声发射信号总包含一定比例的噪声。噪声信号会影响矩张量反演精度,甚至导致错误结果。研究通过优化传感器排布形式来降低噪声对矩张量反演精度的影响。基于矩张量初至波反演方法,分析了传感器位置选择的理论基础。进而利用人工合成声发射信号,定量研究了在不同传感器排布形式下,矩张量反演精度对噪声的敏感度。结果表明:正五边形传感器排布形式具有较好的精度表现,这种排布形式将5个传感器布置在一个圆环上,相邻传感器的传感器-圆心连线的夹角为72°,第6个传感器布置在圆心。此时矩张量求解方程的条件数较小,当声发射信号幅值因为噪声发生变化时,求解结果具有较高的精度和稳定性。研究针对矩张量反演中的传感器位置选择问题,为相关工程实践提供了建议和理论依据。      

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。     

无人平台复杂地形探测的视触融合方法

为提高无人平台在复杂环境中的地形探测能力以及解决在小样本数据下识别地形困难的问题,提出了一种无人平台复杂地形探测的视触融合方法。在原始宽度学习的基础上,建立了多模态级联特征节点宽度学习框架。首先进行触觉和视觉初步特征提取和融合特征提取,随后将融合特征矩阵经宽度学习分类器得到地形识别的结果。最后,在自建的视觉-触觉地形 (V-T2)数据集进行了实验验证。结果表明,相比于传统的融合算法,提出的融合算法有很好的准确性和鲁棒性,为无人平台地形探测提供了有效的策略。