小卫星AIT流程简化探讨

调研了国外航天器总装、测试与试验(AIT)流程的发展,总结了快速AIT研制经验,包括简化或删除大型环境试验、采用自动化测试等。介绍了国内小卫星的传统AIT流程,指出由于体系构架、软件落焊等原因导致AIT流程过于繁琐。结合调研结果,从首发卫星、继承卫星和快速响应卫星三个方面给出了简化的国内小卫星AIT测试流程,优化方法包括删减环境试验、简化综合测试、提高总装效率等,并提出了卫星设计模块化,测试设备通用化和小型化,测试自动化,以及总装工作自动化等小卫星设计优化及测试方法的改进建议。     

基于验后概率的Bayesian序贯方差检验技术(Ⅰ)

基于验后概率和"小概率事件原理",对复杂假设条件下,方差的Bayesian序贯检验,提出了基于Bayesian验后概率的序贯方差检验的基本假设,建立了Bayesian序贯方差检验(BSVT)模型,设计了临界值的求解算法,并对"强制"截尾条件下的假设检验判别准则进行了论述.最后,结合示例对BSVT模型的求解与应用进行了说明.      

微小卫星热控系统的研究现状及发展趋势

文章针对微小航天器研究现状和发展需求给热控系统设计带来的难点和挑战,从传热学和控制学两个角度,对近年来微小卫星热控领域出现的先进的热量收集、传输和排放装置展开论述;追踪了国内外学者提出的热控发展新的理论和方案。总之,开展各种智能、灵巧的航天器热控部件研究及针对高性能传热装置的控制策略研究是由微小卫星的结构布局和任务特点所决定的必然要求和发展趋势。     

空间微小碎片撞击对太阳能电池性能影响

文章利用中国科学院空间科学与应用研究中心的等离子体驱动微小碎片加速器,进行了空间微小碎片累积撞击太阳能电池的模拟试验。之后,利用体式显微镜统计出太阳能电池表面的撞击坑,并测量了撞击前后太阳能电池的开路电压、短路电流、最大输出功率等参数的变化。试验结果与理论分析揭示了引起太阳能电池功率衰减的主要原因是碎片累积撞击导致的太阳能电池表面损伤。     

环境减灾卫星国际服务模式探索与成效

环境与灾害监测预报小卫星星座是我国对地观测系统的重要组成部分。2008年9月6日,我国成功发射环境与灾害监测预报小卫星星座A、B两颗光学小卫星（简称“环境减灾-1A、1B卫星”）。环境减灾-1A、1B卫星成功发射以来,民政部国家减灾中心（民政部卫星减灾应用中心）积极组织开展卫星在轨测试、运行管理、减灾应用、用户服务与宣传推广等工作。目前,卫星运行状态良好,各项指标正常。一年来,在成功应对国内数十场新发灾害监测与评估,积极开展国内应用服务的同时,也积极探索国际服务模式,拓展为国外救灾工作提供灾害监测产品服务,并先后成功应对澳大利亚森林大火、加拿大火灾、中缅边境火灾、海地特大地震等灾害应急监测与评估工作,在国际上获得好评,展示了我国空间技术在减灾救灾工作中的良好应用,树立了我国和平利用空间技术的大国形象。     

基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。     

基于机器学习的空间翻滚目标实时运动预测

借助监督式机器学习（ML）方法,对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究,为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设,需要连续的视觉反馈信息,解决目标预测问题的能力有限。因此,本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程（SPGP）回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据,通过连续优化真实观测数据,得到稀疏的伪训练数据集,进而在线快速预测目标的运动状态,预测的计算效率达到毫秒级。此外,利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）法处理连续优化过程,克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性,并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。     

含腐蚀预损伤铝合金2024-T62的疲劳断裂行为及基于断裂力学的寿命预测

针对2024-T62铝合金薄板系统地开展了腐蚀预损伤对材料疲劳S-N曲线、小裂纹萌生行为、长短疲劳裂纹扩展及物理小裂纹门槛值扩展行为的影响等试验研究.结果表明:腐蚀预损伤对材料疲劳S-N曲线及材料疲劳小裂纹萌生行为有明显的影响,但时材料长短裂纹扩展及物理小裂纹门槛值扩展行为没有明显的影响.通过假定腐蚀预损伤为初始小裂纹...     

面向天基监视的红外弱小飞行目标识别算法

针对当前红外弱小飞行目标特征不明显、背景干扰大等问题,提出了一种基于深度学习的红外弱小目标识别算法。检测框架以YOLOv4模型为基础,通过使用K-means++算法对训练集的候选框进行聚类处理,在初始大小的选取上放弃随机生成初始点的方式,在样本集里选取某一个样本作为初始中心使锚框（anchor）大小的选取更加合理。在模型结构中引入卷积注意力模块,使算法模型计算资源分配更合理,对红外弱小飞行目标的特征信息更加敏感。改进空间金字塔池化模块,使用平均池化可以更多保留图像的原始信息,降低天基成像中的噪点与坏点的影响。仿真实验表明采用K-means++计算Anchor大小时准确率可以达到80.13%,在加入了SPP和CBAM模块后之后在测试集上算法识别准确率达到了83.3%,经过对模型的修改有效提升了对红外弱小飞行目标识别的准确率。     

基于当量概率密度函数的模糊可靠性分析方法

实际工程中,结构系统的属性以及所受外载荷常常具有随机性和模糊性的特点。对于功能函数中含有模糊分布参数(FDP)的随机变量问题,如何准确且简便地评估其可靠性,是十分重要的。依据随机性和模糊性的基本概念,提出了当量概率密度函数的模糊可靠性分析方法。以FDP的隶属函数为基础,构造FDP的先验分布,应用Bayes理论,得到含有FDP随机变量的当量概率密度函数,并推导出具有常用隶属函数的FDP随机变量的数学期望和方差。这样就把含有FDP的随机变量处理成常规随机变量,进而可以应用传统的可靠性方法来分析结构的可靠性。本文所提方法解决了功能函数中含有多个FDP的随机变量时,模糊概率计算困难的问题。最后通过算例,与常用的模糊概率的可靠性分析方法进行比较,来验证本文算法的有效性。