视觉测振技术在柔性太阳翼模态试验中的应用

针对8 m×5 m的柔性太阳翼在倒立状态下进行模态试验,设计数字摄像视觉测振系统,基于图像特征跟踪法实现了从相机标定、图像采集、信息提取到三维振动数据获取的过程,通过工况模态辨识方法获取了柔性太阳翼模态频率及振型等动力学参数。并考虑空气和重力影响建立太阳翼有限元模型,通过与基于基恩士激光位移传感器的传统模态试验结果及仿真分析结果进行对比,验证了基于视觉测振工况模态试验方法的准确性,为柔性太阳翼在轨模态辨识奠定基础。     

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。     

行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航研究进展

基于行星定点软着陆探测任务的需求,围绕复杂形貌行星着陆过程环境特点,首先分析了行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航所面临的主要技术挑战,随后综述了行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航的研究现状,并概括了行星着陆复杂形貌特征匹配与自主导航所涉及的关键技术。最后对未来行星着陆探测复杂形貌特征匹配与自主导航发展方向进行了展望。     

规范化的SolidWorks工程图模版的定制

规范化的工程图模板对于在企业生产中提高机械设计效率、规范产品设计具有重要意义,通过实例介绍了应用SolidWorks软件进行工程图格式、环境设置和材料明细表的定制方法,为学习和应用SolidWorks软件定制工程图模版提供了技术思路。     

基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计

探测器速度引起的多普勒效应会影响脉冲星信号累积轮廓特征,反之,这种轮廓特征改变可用于多普勒估计。提出了一种基于轮廓特征的X射线脉冲星信号多普勒估计方法。通过建立累积轮廓非齐次泊松模型,获得多普勒效应对累积轮廓的影响。构造轮廓特征函数对该影响进行度量,并利用函数值与周期误差的关系搜索信号周期。在搜索过程中,将离散观测数据转换为连续能量密度函数,消除相位间隔对累积周期的限制。根据周期搜索结果,结合脉冲星先验知识完成多普勒估计。仿真实验验证了该方法的有效性,其多普勒估计精度优于频域方法。     

控制点/控制点对最优能量解析的图像配准

 针对遥感图像配准中匹配同名点少、配准精度低等问题,提出了一种基于控制点/控制点对最优能量解析的图像配准方法。在控制点提取中,通过多尺度曲波变换,实现不同尺度下图像质量的灰关联分析和噪声抑制,并根据灰关联能量值,自动调整尺度不变特征变换配准参数,提高匹配同名点数量;为保证控制点选择的均匀性和准确性,创建了控制点对能量模型,采用马尔科夫蒙特卡洛优化算法实现分布、匹配能量最优的控制点筛选,提高了图像配准精度。实验结果表明,本方法对遥感图像匹配同名点少、控制点分布不均匀、图像配准精度低等问题有很大改善,具有较高的应用价值。     

基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。     

一种新的红外烟幕遮蔽效果时域特性评估方法

提出了基于分形特征和Aitkin插值技术的烟幕遮蔽效果时域特性评价的方法,计算了目标热像区域的分数维和分形拟合误差,采用了Aitkin插值技术来获得烟幕场遮蔽效果的时域特性。     

基于粗糙集特征选择的过拟合现象及应对策略

在粗糙集方法中,利用向前启发式算法进行特征选择,是一个逐步加入重要度最高的特征的过程,直至满足所给定的约束条件。但使用这一策略选择出来的特征子集有可能产生过拟合现象。鉴于此,设计了一种新的启发式算法,其主要思想是借助交叉验证的方法对特征的重要度进行计算,当过拟合出现时,则采用截断式机制终止算法。使用邻域粗糙集模型,在UCI数据集上将启发式算法与所提算法进行对比分析,实验结果表明:所提算法能够有效地降低过拟合的程度;利用所提算法得到的特征子集能够带来更好的分类性能。     

高性能产品(零件)制造技术特征现状的研究分析

系统分析各类高性能制造以注重零件的几何尺寸精度所带来的问题,即在具备超精密、高精度加工能力后,由"合格的高精度零件"装配出的产品至今依然还是合格率低、参数稳定性差的本质内因.首次从零件制造微观角度提出了产品生产合格率低、参数稳定性差是由零件表面微观特征与产品技术特征非匹配性导致的,提出了全新的产品制造理念,从注重零件的几何尺寸精度向关注零件制造微观工艺特征与产品技术特征的匹配性和符合性转变.形成和建立起我国自主创新的高性能产品制造思想和产品制造工艺技术体系,才能从根本上解决产品生产制造合格率低、参数稳定性差等问题,才能形成有继承性、可持续、稳定的产品制造技术体系,而这一切是工业4.0制造模式无法解决的.