赤道异常的两日振荡

本文给出了赤道异常两日振荡的四大特点;说明了磁暴、电离层暴引起的f₀F₂起伏波动与赤道异常两日振荡的区别;讨论了不同周期赤道异常长周期振荡的迭加;最后将这些结果用于东亚扇区, 发现35°N以北的逐日起伏波动主要由电离层暴控制;31°N以南f₀F₂的逐日起伏波动主要由赤道异常的长周期振荡控制.      

第3代新型低碳高合金钢弧齿锥齿轮失效分析

在中央传动调试试验中发生主动弧齿锥齿轮轮齿断裂故障,并连带其他部件产生不同程度损伤。主动弧齿锥齿轮整个圆周的接触印痕偏向小端一侧、靠近齿底,从动弧齿锥齿轮接触印痕分布在小端齿顶部位,印痕已不完整、局部超出工作面。为了排除15Cr₁₄Co₁₂Mo₅Ni₂钢弧齿锥齿轮试验中发生的断裂故障,对齿轮进行宏观检查、断口分析、组织检查、硬度测试、成分分析、啮合印痕仿真分析与验证,确定了故障齿轮断裂的性质和产生原因。结果表明：主动弧齿锥齿轮为高周疲劳断裂,疲劳起源于小端面与齿凸面根部转接棱角部位,与材质与冶金缺陷无关;在工作过程中存在异常咬合是导致该齿轮产生早期疲劳开裂的主要原因。建议优化齿面加工参数,提高齿轮工作过程中的咬合质量,从而避免此类故障再次发生。     

融合注意力机制的航天器重建信号异常检测

针对航天器遥测数据异常检测时先验知识缺失、难以进行有监督条件下机器学习的问题,提出一种融合注意力机制的航天器信号智能异常检测算法。首先,通过注意力机制捕捉航天器遥测数据长距离特征,分析注意力关系矩阵为异常溯源提供指导。其次,采用堆叠自动编码器压缩数据维度并基于此重建输入信号,利用输入信号与重建信号间的残差获取误差重构序列。然后,基于窗口阈值法标记误差重构序列异常索引,实现航天器遥测信号异常检测。最后,通过多通道航天器遥测信号算例验证算法在提高航天器遥测信号异常检测性能与可解释能力的有效性。     

基于波段选择的RX改进算法

针对高光谱检测亚像元飞机的问题,提出基于大气吸收谱段的改进RX异常检测算法,实现亚像元检测能力和检测效率的提升.阐述了改进算法的基本原理,对比了10 km高度和地面大气吸收系数的曲线差异,建立了改进算法的检测模型,采用仿真的客用飞机可见-短波高光谱数据和海水背景高光谱数据,获得了信噪比10 dB的高光谱仿真图像.采用经...     

固体火箭发动机内弹道异常现象的计算机辅助分析

本文根据质量、能量守恒定律,借助罚函数调用模矢搜索法的优化方法,编制了一套利用发动机地面静止试车所得压强、推力—时间历程分析判断其内弹道产生异常现象原因的计算分析程序,并通过一台假想发动机因装药燃而、燃速的局部变化,喷喉烧蚀或瞬间局部堵塞引起的内弹道异常现象的分析计算,论证了上述分析方法和计算程序的可行性和可靠性,同时还给出了两台真实发动机试车曲线的分析算例。结果表明,利用这套程序分析发动机试车所得P_((?)x)—t,F_(ex)—t曲线,可迅速找出产生内弹道异常的原因,为改进发动机设计提供了一个较为实用的工程方法。     

基于慢特征密度聚类的气路异常检测方法

在结合核技巧、慢特征分析算法与密度聚类方法的基础上,提出了基于混合核慢特征分析和密度聚类的慢特征密度聚类算法,实现了基于民航发动机气路参数原始值的异常检测。核技巧的引入克服了慢特征分析法处理复杂数据时可能存在的维度爆炸问题,充分利用不同核函数的特点和慢特征分析的优势从气路参数原始值中提取出随时间变化最缓慢的特征作为密度聚类算法的输入,最终筛选出异常值。经实验对比发现,该方法针对某些异常拥有最好的聚类效果和最低的虚警率,尤其是检测可调放气活门系统异常时虚警数量不到样本总数量的0.5%,是一种有效的方法。      

基于天基光学探测图像初析南大西洋异常区影响

文章针对目前在轨运行的高灵敏度探测类可见光遥感器经过南大西洋异常区（SouthAtlanticAnomaly,SAA）时出现的探测能力降低、目标无法识别等现象,通过卫星在轨获取的SAA天基探测图像研究图像中出现的异常现象机理;提出了基于CCD探测器固有暗像元区的图像特征变化开展SAA影响评估的方法,根据在轨图像暗像元区的均值和标准差、图像区的热像素及活像元等特征参数的统计分析,判断经过SAA过程中连续获取的图像中出现显著影响时的拐点,通过曲线拟合估算出该轨道高度的SAA空间分布特征和边界,依此进一步提出利用在轨天基探测图像给出测量影响该轨道高度卫星SAA区域边界的简单方法;最后,基于SAA对天基探测器件的影响分析结果和认识,给出了高灵敏度探测类卫星避免或消除SAA影响的改进措施和建议。文章采用的数据分析和评估方法为提升SAA对天基探测影响的认识,以及下一步有效开展空间碎片探测工作提供参考。     

一种基于TLE数据的轨道异常分析方法

空间在轨物体的轨道异常是航天工程及预警领域普遍关注的问题,及时发现轨道异常意义重大,通过分析空间物体的轨道异常,可以及时发现和识别规避事件或碰撞事件,还可以了解监测网的能力.本文提出一种基于TLE数据的简单的轨道异常分析方法——长半轴变化法.该方法快速有效,应用到低轨在用卫星和美俄解体碎片的异常分析中,异常物体正确识别率可达到100%;对美俄解体碎片进行轨道异常分析后得出,美国空间监视网可以稳定探测90%以上的解体碎片.