Enhancement on parallel unstructured overset grid method for complex aerospace engineering applications

In the present study, an efficient overset grid method by means of parallel implicit hole-cutting is proposed for the sake of simulating unsteady flows in aerospace engineering involving multiple bodies in relative movement. In view of the degraded computational efficiency and robustness for conventional overset grid assembly, several innovative techniques are developed within the overset grid assembly process, viz., a bookkeeping alternative digital tree method to speed up the donor-cell search...     

基于改进三角模糊AHP与云重心方法的维修性评价

基于改进三角模糊层次分析法确定属性权重,充分考虑了专家评判的模糊性,且能省去一致性检验的繁琐 计算。采用改进云重心评价方法对属性值进行集结,更为直观、科学、符合人类的思维习惯。将2种方法相结合对 装备的维修性进行评价,能够提高评价结果的准确度。某导弹装备维修性评价的实例表明此评价方法是有效的。     

基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量

针对对称结构空间目标相对位姿解算过程中点云误匹配带来的误差问题，提出一种基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量方法。首先设计空间目标点云特征提取网络及关键点回归网络，将位姿测量问题转换为空间目标点云关键点回归问题，通过两个并行的回归网络分别输出空间目标平移向量和具有固定标签的目标点云三维边界框角点；其次利用具有连续稳定标签的角点求解目标姿态，可有效解决目标的对称结构导致的点云误配准问题；最后通过仿真数据集的实验表明，该方法相比于传统的点云配准方法有更高的准确率，能够精确求解具有对称结构的空间目标相对位姿。     

基于容器云的地面测控资源池日志管理系统的研究

新型航天地面测控装备基于商用服务器集群，采用虚拟资源池架构和容器云技术，按需进行测控资源调度和测控业务能力生成。和众多服务设备一样，日志是系统故障诊断的主要途径，由于海量日志可能分散在资源池系统中的不同位置，传统的流式日志采集和分析模式难以大批量管理信息，经常导致系统异常发现不及时、排查效率低、定位难度大等问题，日志的检索和统计缺乏行之有效的手段，弊端明显。针对这种地面测控资源池系统的运维管理需求，本文设计了一种基于容器云的日志管理系统，将平台日志和应用日志聚合管理，根据用户需求和运维目的分类检索并定制可视化日志显示，为使用者精准分析系统异常、快速进行系统维护提供有效支撑。     

一种基于实测点云数据的壁板类零件修配加工路径计算方法

针对飞机壁板类零件采用修配法装配过程中需要精确获取修配加工路径的问题，提出一种基于实测点云数据的壁板类零件修配加工路径计算方法。首先设计一种基于法线差的特征点检测算法提取参考壁板的初始特征点。然后建立迭代收缩优化模型对初始特征点进行收缩优化，得到参考壁板的准确特征点。最后根据工装定位孔特征进行配准，将参考壁板的特征点映射到待修配壁板上，并将映射后的特征点按照一定顺序进行连接，得到待修配壁板的修配加工路径，按照修配路径进行加工，获得壁板装配配合边界。实验表明，该方法能够精确提取待修配壁板修配加工路径，并且经过加工验证，壁板试验件对缝间隙获得小于1.2 mm的实际效果。     

非战争军事行动中装备维修保障资源需求计算模型

精确、高效、稳定、可靠的维修保障是海军非战争军事行动顺利实施的必要条件。文章建立了维修设施设备、备品备件、保障专业人员等维修保障资源的需求量化计算模型,并结合实例说明了模型的实际应用。     

基于条纹投射三维测量的铆钉自动化检测技术

针对大型薄壁结构铆接点位自动化检测问题,提出了基于条纹投射三维测量的铆钉检测技术,实现了铆钉镦头尺寸特征高精度测量以及裂纹缺陷自动化识别。在传统条纹投射三维测量的基础上,引入高动态范围(HDR)纹理合成,提出二、三维结合的点云分割策略,实现铆钉尺寸特征高效提取。搭建深度学习神经网络,实现镦头表面缺陷识别。本文搭建了系统原理样机,以铆接桁条样品和标准器作为样件进行系统实验验证。结果表明:实验室条件下,该方法直径测量精度为0.040 mm,高度测量精度为0.013 mm,缺陷识别准确率可达99.30%。与传统方法相比,本文提出的方法更加易于集成,效率高,具有广泛应用价值。     

基于天基边缘计算的在轨智能技术

针对低轨互联网星座的发展以及天基应用不断拓展对计算能力的需求,开展基于天基边缘计算的在轨智能技术研究,这对提升星地带宽利用率和实时决策效率具有重要意义.提出了以低轨卫星为核心的天基边缘计算架构,在此基础上,进一步提出了一种基于深度模仿学习的智能计算卸载模型,以及该模型的在轨分布式联邦学习训练方案.基于空天地海一体化网络...