充液挠性航天器姿态机动控制的多目标优化

针对充液挠性航天器姿态快速机动、快速稳定的控制要求,为减小姿态机动对挠性附件振动和液体晃动的激发,设计了一种基于正弦型加加速度的姿态机动路径规划方法。为进一步提高姿态控制性能,提出了一种基于云多目标粒子群算法的姿态控制器参数和机动路径参数联合优化方法。以最小化充液挠性航天器三轴姿态达到指定指向精度的时间以及三轴姿态稳定度,构建多目标优化模型,并应用云多目标粒子群算法求取姿态控制器参数和机动路径参数的Pareto最优解。仿真结果表明:采用多目标联合优化算法得到的控制器与路径参数,能够有效减小液体晃动和挠性附件振动,显著提高充液挠性航天器大角度姿态机动的快速性和稳定性。     

某控制组合电磁发射超标分析及解决方案

本文针对电磁兼容测试中,传导发射和辐射发射超过标准限值要求问题,首先介绍了发射超标主要原因,继而梳理超标定位方法和常用电磁兼容加固措施。并以某控制组合为例,应用上述方法制定排查方案,完成电磁发射测试超标问题的干扰定位;并针对干扰源,使用线缆添加屏蔽层、电源端口添加滤波器等加固措施,经验证,措施有效,发射明显降低。同时,本文所述排查方法和加固措施,可为后续电子产品电磁兼容性设计和通过测试提供参考。     

基于粒子群寻优的高精度星敏感器在轨标定方法

星敏感器结构设计与安装过程会产生多种误差,主要误差源有星敏感器像平面主点误差、主距误差、倾斜误差与旋转误差,这些误差影响了星敏感器在轨标定的精度。本文根据星敏感器的误差模型,提出了一种高精度的星敏感器在轨标定方法。在已知含有误差的像平面的基础上,构造一个虚拟的像平面。当粒子群优化算法使含有误差的像点投影到虚拟像平面上的坐标与无误差时像点的坐标一致时,再利用Quest解算出三轴姿态角求得两个像平面之间的姿态矩阵,得出两像平面之间的关系。结果表明：星敏感器姿态确定精度较高且比较稳定。这种方法与传统标定方法的优势在于不依靠陀螺信息,原理简单,提高了数据的准确性。     

塑料与纸包装材料的生命周期评价研究

由于塑料在自然界中的难降解,“以纸代塑”引起人们的关注,然而生命周期的评价结构表明,纸在环境保护方面并不具有优势,本文采用简式生命周期矩阵对这两种包装材料进行了分析和评价。     

SiC颗粒强韧化MoSi2复合材料研究

本文通过对热压合成制备的SiC MoSi2 复合材料显微组织及其断口形貌分析 ,结合硬度、抗弯强度、断裂韧度等力学性能和孔隙率、晶粒度的测试 ,初步探讨了SiC颗粒强韧化MoSi2 复合材料的效果和机制。     

基于模糊理论的遮阳罩结构可靠性评估

本文探讨了基于模糊理论的结构可靠性评估。运用模糊可靠度理论对遮阳罩可靠度进行了评估和设计,在保证系统结构可靠度的同时,有效的降低了结构的质量,实现了预期的结构优化。     

对地观测卫星太阳同步轨道的快速设计方法

对地观测卫星轨道具有全球目标覆盖和太阳同步两种特性，通过设计轨道周期和轨道倾角可以获得这些特性，为此，给出了一种能十分简便，快速地完成轨道初步设计的方法，为轨道精密复算和开展卫星姿态控制等分系统设计提供技术支持，此外还揭示了星载探测仪器在地面上产生的扫描带的分布排列规律，分析了轨道衰减和复升问题，最后给出一个算例。     

基于自适应波形设计的天基雷达目标检测方法

针对天基雷达检测海面目标时杂波特性复杂、场景变化迅速和信杂比低的问题,文中提出一种基于波形自适应设计的目标检测方法。这种方法将每个驻留时间分拆为若干个子驻留,在第1个子驻留上发射线性调频脉冲,并进行预检测和杂波协方差估计。在后续子驻留中采用多粒子滤波技术对杂波协方差进行动态更新,以适应天基雷达杂波的快速变化。进而在后续子驻留中利用平均平方优化技术自适应的设计波形,并进行主成分分析和广义似然比检验,以提高信杂比和实现恒虚警率检测。最后,文中将海杂波建模为复合高斯过程、将目标建模为若干个具有确定但未知散射幅值的散射体,并进行仿真实验。结果表明,在尖峰性海杂波环境和天基监视雷达配置条件下,用这种目标检测方法实现可靠检测所需的信杂比降低约9dB,可有效改善对弱小目标的检测效果。     

航天器在轨泄漏声发射信号特征分析

载人航天器的防护要求不断增强, 在轨泄漏检测的重要性日益凸现。文章阐述了航天器在轨泄漏声发射检测的基本原理, 介绍了泄漏检测系统的基本组成及性能参数。通过泄漏声发射检测实验, 利用频谱分析法和特征参数分析法对不同孔径圆形漏孔泄漏产生的声发射信号进行研究, 得到了泄漏声发射信号的频谱和特征参数。实验结果表明, 机械泵运行产生的背景噪声信号主要分布在10 kHz以下, 而气体泄漏产生的是高频声发射信号, 且漏孔越小, 信号能量越小, 高频成分所占比例越大。该研究对于航天器在轨泄漏的检测及泄漏量评估等具有实际意义。     

基于融合伽马变换全卷积神经网络的火星地貌分割方法

为了让火星巡视器在有限的寿命内能获得更多的科学产出,需要提高巡视器在火星表面的自主通过能力,而火星表面地貌类型是评估巡视器可通过性的重要信息。因此,提出了融合伽马变换的全卷积神经网络(FCN)火星表面地貌分割算法。首先,考虑对巡视器通过性的影响,确认地貌分类的类型,基于好奇号拍摄的火星地表图像Mars32K数据库,构建地貌分割数据集;其次,使用自适应伽马变换(AGT)对灰度单一的火星图像进行预处理,减弱了光照等因素干扰;最后,利用数据集训练一个FCN,以实现对火星表面地貌的分割预测。仿真结果表明:网络测试准确率达到83.03%,地形分割预测结果可靠,验证了方法的可行性。