雷达／红外综合探测系统抗干扰能力的建模

选择目标探测概率这一性能参数衡量雷达/红外综合探测系统的抗干扰能力,建立了压制式干扰情况下该综合探测系统的目标探测能力的数学模型,并通过计算机仿真验证了该模型的适用性。     

基于纹理边界检测的航天器椭圆特征提取方法

为确定失效航天器等非合作目标的相对位姿,提出一种通过纹理边界检测的椭圆特征提取方法。该方法假设椭圆特征是航天器表面两种不同纹理的边界,利用上一时刻相对位姿信息,将对接环离散几何模型投影到像平面,并沿各离散点的法向方向通过概率方法检测纹理边界点。利用随机抽样一致(RANSAC)方法剔除边界点中的粗大误差,进而拟合出椭圆参数。纹理特征对光照变化具有鲁棒性,因此该方法能够在变光照、星体表面反光不均匀等复杂情况下快速准确地提取图像中的椭圆特征。本文以对接环图像特征提取为例进行仿真校验,分析了算法参数和噪声对提取椭圆精度和时间的影响。利用真实图像与基于梯度边缘的椭圆提取方法进行对比,结果表明,所提出的算法具有较高的精度和速度。     

3,3'-二硝胺基-4,4'-偶氮呋咱二肼盐的合成、表征及性能研究

以二氨基呋咱(DAF)为原料,经氧化、硝化、中和反应合成出3,3'-二硝胺基-4,4'-偶氮呋咱二肼盐(Hy2DNAAF),对其结构进行了表征,并对其热性能、机械感度性能、爆轰性能、单元推进剂和Hy2DNAAF-CMDB推进剂的性能进行了研究。结果表明,Hy2DNAAF的热分解峰温为208℃,特性落高为25.7cm。Hy2DNAAF的理论爆速为8635m/s,理论爆压为32.61GPa,Hy2DNAAF单元推进剂的理论比冲为2717N·s/kg,特征速度为1734.3m/s。Hy2DNAAFCMDB推进剂的理论比冲为2 522.9N·s/kg,特征速度为1591.1m/s。     

航天器子结构模态综合法研究现状及进展

现代航天器结构十分复杂,无论采用计算方法还是试验方法进行分析都是十分艰难的。在这样的研制背景下,子结构模态综合法应运而生。系统地回顾和总结了三大类子结构模态综合法的发展历程和相应的改进,介绍了该方法在航天工程上的应用。采用该方法可极大地提高航天器型号的研制效率。提出了子结构模态综合法面临的问题。     

永磁同步电机驱动太阳翼扰动力矩建模与仿真

建立太阳翼驱动机构(SADA)永磁同步电机的电磁方程,并利用固定界面模态综合法建立SADA驱动太阳翼耦合系统的振动方程;设计模拟柔性负载,对SADA驱动该柔性负载的扰振力矩进行仿真分析。结果表明,SADA驱动柔性负载运行过程中所产生扰振力矩主要由两个原因引起：1)电流噪声引起的力矩波动;2)控制参数选取不当引起的转角波动。     

部件试验模态综合的动柔度法

基于半试验半理论信息,提出一种简单有效的部件试验模态综合技术。试验上它只要求测量部件的低阶模态参数,而高阶模态的影响,由部件的一种动柔度来体现。这种动柔度几乎包含了高阶模态的全部静态贡献和全部动态贡献,因此精度很高。当然,有限元模型误差较大时,需要利用部件的测量模态参数对有限元模型进行必要的修正或重建。     

未知空间目标纹理缺失表面三维重建算法

针对传统三维重建方法难以对纹理缺失表面进行完整重建的问题,提出一种基于深度学习与截断符号距离函数(TSDF)融合的未知目标三维表面完整重建算法。首先设计一种基于深度学习的图像逐像素深度估计框架,通过在训练过程中引入多个复杂结构模型,提高该深度估计框架的泛化能力;其次,利用TSDF对各帧图像所估计的深度信息进行融合,实现对纹理缺失区域的空间目标完整三维重建。根据仿真校验,对于300 mm尺寸的卫星模型图像,像素深度估计平均误差约为13 mm,通过TSDF融合后尺寸精度误差小于5.10%。实验结果表明该算法可以对未知空间目标光学图像进行逐像素深度估计,并获得目标完整的三维结构与纹理信息,有效解决无纹理区域的重建结构缺失问题。     

新型环氧树脂潜伏性促进剂的合成、表征及性能研究

合成了新型环氧树脂潜伏性促进剂三(乙酰乙酸十八酯)铝,采用DSC,FT-IR,H-NMR、元素分析分别对其热分解机理、化学结构、物质纯度进行了表征.研究了以环氧ZH92-21∶双酚S∶三(乙酰乙酸十八酯)铝=l00∶3∶0.5为配比的树脂体系的固化制度、潜伏性和力学性能,树脂体系的表观粘度在室温储藏7个月后基本没有变化,相分离是其具有优异潜伏性的主要原因.     

三氢化铝的合成及性能研究

采用LiAlH4还原AlCl3的方法制备了AlH3,产品的产率大于90%。采用不同的稳定剂对合成的样品进行了稳定化处理,将经处理的样品通过在70℃进行放气量测试比较了热稳定性,发现经稀酸处理的AlH3样品稳定性最好。研究了AlH的安全性能,并通过DSC法研究了AlH与常用推进剂组分的相容性。     

基于模糊机会约束规划的机会阵雷达方向图综合

针对机会阵雷达方向图综合的不确定问题,提出了一种基于模糊机会约束规划的方向图综合规划模型。该模型基于可信性理论,综合考虑天线单元分布的随机性以及激励状态的不确定性,将参与方向图综合时激励打开的天线数目看做一个梯形模糊变量,用以描述综合时的复杂不确定环境。随后,将规划模型转化为清晰等价形式,再结合遗传算法和灰关联综合评价法则设计了一种混合智能优化算法,用于求解该模型。以一维任意非均匀线阵为例,对主瓣宽度和最大副瓣电平进行了优化。仿真表明:优化后结果的可信性高于置信水平,验证了该算法的有效性。