基于深度学习的空间站舱内服务机器人视觉跟踪

为提升舱内跟随服务机器人的任务辅助能力,解决机器人对航天员的视觉跟踪问题,提出了一种基于深度学习和概率模型的人体视觉跟踪算法。利用深度卷积神经网络实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定检测。结合人体检测结果,设计了运动预测概率模型,实现了对指定人员准确、连续的跟踪。算法对包含大多数航天员活动的多个数据集进行了验证。实验结果表明:提出的跟踪算法实现了对穿着多样、姿态任意人体的稳定跟踪,并有效避免了由于穿着相似、遮挡可能造成的误跟踪问题。该算法为空间站舱内跟随服务机器人对航天员的视觉跟踪提供了有效的解决方法。算法基于融合的RGB-D图像,工程上易于构建和实现,也可拓展到其他跟随服务机器人视觉跟踪任务中。     

航空发动机数据库关键问题的研究

成功建立数据库的关键是根据数据模型分析,研究结果进行数据库逻辑结构的设计。经过分析和研究,采用关系数据理论,使航空发动机、数据库具有合理的逻辑结构。     

平行平板内连续布置肋块流场与传热的数值模拟

为了研究平行平板内连续布置8个肋块的流场结构和传热现象, 利用计算流体力学软件FLU-ENT6.2内置的标准k-ε湍流模型、RNGk-ε湍流模型和Realizablek-ε湍流模型对此进行了数值模拟并对结果作了比较.流场结果显示在相同来流条件下, 由Realizablek-ε模型预测的肋块间逆时针方向回流区最大, 标准k-ε模型最小.数值结果表明从第2个肋块开始加热段表面压力系数Cp和努塞尔数Nu开始呈周期性变化.同时将第7个肋表面的努塞尔数数值解与实验值进行了比较, 结果为三种湍流模型都能准确模拟出努塞尔数的变化趋势.计算结果可为工程设计和使用提供参考.      

基于细观位错机理的单晶合金高温力学性能模拟

利用基于细观位错运动的蠕变筏化模型对镍基单晶合金CMSX-4在1223K下的拉伸、蠕变、循环、蠕变疲劳交互及各向异性进行模拟,结果表明:拉伸过程中应变率较高时应力略微下降的现象;蠕变条件下应力越大则蠕变第1阶段越明显,而蠕变稳定阶段越短的趋势;蠕变疲劳交互作用下的应力松弛和应变增大;以及单晶3个典型晶体取向的循环应变硬化特征。通过与试验结果对比,验证了此模型在较高温度下对单晶合金性能的综合模拟能力。     

先进战斗机纵向飞行特性与放宽静稳定度研究

放宽静稳定度在先进战斗机设计领域已获得广泛应用,与其相关的主动控制技术仍有进一步研究的价值,需要对放宽静稳定度对飞机纵向飞行性能的影响进行更全面的分析。以重心后移作为放宽静稳定度的方式,分析放宽静稳定度与某型战斗机俯仰力矩系数的关系,构建战斗机非线性模型并进行开环特性分析,在此基础上,分析放宽静稳定度对飞机运行平衡点的影响机理,对战斗机非线性模型进行线性化,并分析放宽静稳定度对飞机纵向线性模型阶跃响应特性和长短周期模态特性的影响。结果表明：放宽静稳定度可增大战斗机的俯仰力矩系数,提高飞机性能,但可能会使飞机本体模态特性变差,需要在设计控制率时予以考虑。     

多故障转子-滚动轴承系统的动力学特性

为深入研究多故障转子-滚动轴承系统的机理,充分考虑了旋转部件的扭矩、剪切力、转动惯量及陀螺力矩等效应,采用Timoshenko梁单元和转盘单元建立了转子的有限元模型,集成了滚动轴承动力学模型,及不平衡、不对中、碰摩、裂纹及松动等故障模型,得到了多故障转子-滚动轴承系统的动力学方程。采用变步长龙格库塔法,获得了转子-滚动轴承系统的位移响应,研究了系统位移响应随转速变化的分岔图、庞加莱截面,以及故障特征处的时域波形图、轴心轨迹图、相平面图和频谱图,探究了多故障转子-滚动轴承系统的故障特征及其动力学特性和规律。仿真分析结果表明：多故障转子-滚动轴承系统在运行过程中存在周期运动,拟周期运动和复杂的类混沌运动等丰富的非线性行为,且在各非线性行为转速区间内,会呈现不平衡、不对中、碰摩、裂纹和松动等单一故障或耦合故障的特征和现象。     

无控航天器与空间碎片再入的工程预测方法研究现状

无控航天器、火箭末级以及空间碎片再入地球大气层后可能未烧尽,残存的小碎片高速撞击地面,对人类安全和生态系统构成极大威胁。提前预测其再入轨迹并采取预防措施能够有效降低地面风险。文章对无控航天器和空间碎片再入工程预测模型,包括航天器模型、动力学模型、气动热模型和烧蚀解体模型的研究现状进行跟踪与总结,也介绍了国内外有公开资料的工程应用软件,并讨论若干关键问题和进一步研究方向。     

基于合成卷积层网络结构的焊缝X射线图片缺陷筛选技术

焊接技术应用于多个领域,近些年焊缝缺陷自动检测技术成为了重要的研究方向。本文基于VGG-16卷积神经网络的良好分类性能,提出一种SC-VGG网络结构,利用合成卷积层替换了单个卷积层,同时改进了训练过程中的损失函数,使网络结构更为关注焊缝缺陷类型预测的结果。经过实验测试,SC-VGG网络结构在训练过程中损失函数曲线可以很好的收敛,与其他网络结构相比对焊缝缺陷特征的提取性能更好,平均准确率和召回率达到了95.86%和98.33%,为焊缝缺陷自动化识别提供了算法支撑。     

航空装备备件需求量的概率区间计算方法

科学合理地解决备件配置问题一直为人们所瞩目,备件配置数量的多少不仅影响装备的维修甚至影响装备的战备完好率。计算备件需求量的传统模型是概率模型,然而概率模型中的分布参数往往有一定程度的不确定性。本文对概率模型中含有有界不确定参数的备件需求量计算问题进行研究,根据航空装备备件的分类,分别提出了寿命服从指数分布、正态分布和威布尔分布部件的备件需求量的概率区间确定方法。所提出的方法较好地解决了分布参数有界不确定时航空装备备件的配置问题并能够充分保证备件的保障率,进而提高航空综合保障水平。最后,通过数值算例说明了该方法的有效性和实用性。     

一种电离层TEC格点预测模型

基于分析时间序列数据的门限控制单元（GRU）神经网络模型,利用电离层TEC网格点历史数据、太阳活动指数、地磁活动指数作为预测因子,提出一种高精度电离层TEC格点预测模型.对全球60个网格点的数据进行了模型预测和对比实验,得到北半球平均相对精度的均值为83.96%,高于南半球的73.60%,表明预测模型在北半球的适应性更好,且中低纬地区的适应性优于高纬地区;预测模型在磁扰动期的平均相对精度的均值比磁平静期平均相对精度的均值高,约1.95%;与基于递归神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）的电离层TEC单站预测模型相比,本文预测模型的均方根误差（RMSE）平均为原来的80.8%.