A review of topology optimization for additive manufacturing: Status and challenges

Topology optimization was developed as an advanced structural design methodology to generate innovative lightweight and high-performance configurations that are difficult to obtain with conventional ideas. Additive manufacturing is an advanced manufacturing technique building as-designed structures via layer-by-layer joining material, providing an alternative pattern for complex components. The integration of topology optimization and additive manufacturing can make the most of their advantages and potentials, and has wide application prospects in modern manufacturing. This article reviews the main content and applications of the research on the integration of topology optimization and additive manufacturing in recent years, including multi-scale or hierarchical structural optimization design and topology optimization considering additive manufacturing constraints. Meanwhile, some challenges of structural design approaches for additive manufacturing are discussed, such as the performance characterization and scale effects of additively manufactured lattice structures, the anisotropy and fatigue performance of additively manufactured material, and additively manufactured functionally graded material issues, etc. It is shown that in the research of topology optimization for additive manufacturing, the integration of material, structure, process and performance is important to pursue high-performance, multi-functional and lightweight production. This article provides a reference for further related research and aerospace applications.     

一种小天体旋转参数估计方法

小天体旋转参数是科学数据,也是小天体测绘,着陆导航的基础数据.研究一种在小天体探测接近段过程中使用的基于图像上特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法.该方法首先建立小天体旋转关系模型,表示小天体在相机坐标系中的姿态变化;然后定义小天体旋转的状态方程,推到了扩展卡尔曼滤波器的计算过程.通过对观测图像序列上的特征点跟踪,利用扩展卡尔曼滤波器方法得到小天体旋转轴指向和自转角速度估计.实验中,在仿真相机与小天体相机100 km距离上,分析了相机坐标系小天体坐标系之间的四元数初值,图像上特征点跟踪精度,相机的观测指向等因素对小天体旋转参数估计精度的影响.实验结果表明,提出的基于图像特征点跟踪和扩展卡尔曼滤波器的小天体旋转参数估计方法能够得到具有较高精度的估计结果.     

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。     

基于表观细粒度辨别网络的近海船舶目标检测方法

近海船舶目标检测是一项非常具有挑战性的任务,受到学者专家广泛关注。基于卷积神经网络（CNN）和注意力机制的检测器在近海船舶目标检测方面的应用取得了显著成就。然而,船舶目标检测存在着表观相似和背景干扰导致检测过程中出现误检的问题。为此,本文提出了一种用于Faster RCNN（更快的基于区域的卷积神经网络）的表观细粒度辨别的检测头模块。该模块包括类别细粒度分支和高效全维动态卷积定位分支。其中类别细粒度分支通过全局特征建模和灵活的感知范围来挖掘和利用类别细粒度辨别特征,高效全维动态卷积定位分支通过高效灵活的感知船舶边界信息来区分目标与背景,从而减少误检漏检问题。通过在近海船舶公开数据集Seaships7000 上进行实验验证,本文算法减少了误检漏检,提升了检测器性能。     

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。     

某型发动机燃烧室出口温度计算方法分析及应用

概要介绍了某型航空发动机燃烧室出口温度的2种计算方法,结合发动机试车数据对采用2种计算方法得到的结果进行了对比分析。结果表明：采用涡轮流量法计算某型发动机燃烧室温度的结果比采用压气机特性法得到的计算结果更接近实际结果。     

Cu-1.0% Cr亚共晶合金定向凝固组织演化

在定向凝固下计算和比较了Cu-1.0%Cr亚共晶合金组织中各相的界面生长温度,结果表明当定向凝同速率大于5αm/s时,α-Cu相的界面生长温度高于共晶组织,α-Cu相会作为初生相首先析出凝固,从而难以制备出全耦合生长的共晶组织的复合材料,计算获得的结果与实验结果相一致.另外随定向凝固速率的增加,初牛胞状α-Cu相一次枝晶间距和尖端半径以及共晶组织的体积分数都相应地减少,其中α-Cu相一次枝晶间距实验结果与KF一次枝晶间距模型计算结果较为接近.     

飞机外形和结构件反求建模技术研究

 探讨了基于特征的飞机外形和结构件反求建模策略,并给出曲面特征和实体特征的定义,该方法支持具有完整特征表达的模型快速重建。提出了大规模散乱数据k近邻的空间球搜索算法,其逐步增大搜索范围的策略可有效提高搜索效率。研究了结构件与外形相关曲面特征的重建方法,当贴合面较窄、外形线接近于直线时,采用直纹面逼近,否则由蒙皮曲面等距间接求取。研究了基于工程约束的曲面形状修改算法,以B样条曲面需满足的点、线、面几何约束为目标约束,通过最小化形状修改前后差曲面的弯曲能得到精确满足目标约束的光滑曲面,推导了曲面弯曲能和曲线约束的表达式。最后,以飞机翼肋模型反求为例验证了所提方法的可行性。     

民用飞机初始库存量的预测模型及优化方法研究

以民用飞机可靠性数据为依据,对ABJ21飞机备件进行合理的分类,并建立了相应的初始库存量预测模型,对ARJ21飞机初始库存量需求进行定量的计算和优化分析,在一定条件下达到了制造商的节约成本和满足一定可用度的双重要求。     

无动力滑翔弹最优抛射初始条件研究

从研究无动力滑翔弹的可攻击区大小及相应的6-D飞行轨迹角度出发,基于无动力滑翔弹运动学与动力学和中/末制导律的数学模型,通过不同初始投放条件的组合(投放高度、投放速度、投放角度),计算了大量的可攻击区及相应的6-D飞行轨迹,比较了不同组合情况下的可攻击区大小及相应的6-D飞行轨迹,得出了一组无动力滑翔弹最优初始投放条件数据.