基于数据驱动的非合作航天器姿态估计与预测方法

针对临近操作对非合作航天器的相对导航问题,考虑角速度测量缺失以及视觉特征丢失,提出了一种融合乘性扩展卡尔曼滤波和姿态预测的框架,实现了对非合作航天器的姿态估计和预测。采用惯性参数对状态向量进行了扩维,在缺少角速度测量的情况下预估了非合作航天器的姿态和相对转动惯量的比值。基于函数拟合和神经网络分别设计了两种姿态预测方法,解决了传统方法误差随时间累积的问题,有效减少了计算成本。最后,通过数值仿真验证了滤波估计和姿态预测算法的实时性和准确性。     

耐久性分析相对小裂纹扩展速率公式的参数确定方法

结构细节相对小裂纹扩展速率公式是采用概率断裂力学方法进行结构耐久性分析的关键。针对目前需进行多个应力水平下的成组疲劳试验以确定相对小裂纹扩展速率公式适用范围和参数的问题,首先,通过将应力强度因子修正系数展开为多项式,基于材料稳定裂纹扩展段的裂纹扩展速率公式得到了耐久性分析的相对小裂纹扩展速率公式。然后,以受远场均匀拉伸载荷作用的中心圆孔板为对象,分别基于应力强度因子近似解和FRANC3D软件进行裂纹扩展分析,得到相对小裂纹尺寸范围及对应裂纹扩展参数的确定方法。最后,进行了3种试件在等幅交变应力下的耐久性试验,验证了该方法的正确性。      

基于智能优化箱粒子滤波的移动机器人FastSLAM

针对传统FastSLAM算法需要大量粒子构建地图导致计算复杂度高、难以提高估计精度等问题,研究构建了一种基于智能优化箱粒子滤波（IOBPF）的移动机器人FastSLAM算法。首先,将萤火虫算法（FA）的动态寻优机制引入箱粒子滤波（BPF）,建立了箱粒子的荧光亮度更新公式、吸引度计算公式和位置更新公式,使箱粒子集智能化地向高似然区域移动,避免了箱粒子的退化现象。然后,以改进的智能优化箱粒子滤波进行机器人位姿估计,并采用扩展区间卡尔曼滤波（EIKF）完成地图的构建和更新。移动机器人的模型仿真和实体实验结果表明:所提智能化FastSLAM算法可有效提升箱粒子的性能,并降低地图构建所需粒子数,从而显著提高FastSLAM的定位精度和地图构建的鲁棒性。      

基于深度学习的无人机视觉目标检测与跟踪

针对目标检测中小目标物体漏检率及误检率高等问题,提出了一种基于Yolov3-Tiny算法的改进模型。改进k-means聚类方法,增加3×3和1×1的卷积池化层,将第9层卷积输出上采样,并与第8层卷积得到的特征图进行连接,得到新的输出:52×52卷积层,形成新的特征金字塔。基于卡尔曼滤波算法实现目标跟踪,提出融合跟踪算法的检测网络,使用匈牙利匹配算法对检测边缘框与跟踪边缘框进行最优匹配,利用跟踪结果修正检测结果,提高了检测速度,同时提升了检测能力。在ROS、Gazebo和自动驾驶仪软件PX4的综合仿真环境下对所提算法进行了对比试验。试验结果表明:改进算法平均检测速度降低了15.6%,mAP提高了6.5%。融合跟踪算法后的网络平均检测速度提高了34.2%,mAP提高了8.6%。融合跟踪算法后的网络能够满足系统实时性和准确性的要求。      

关于有理B—样条曲线的权因子的研究

对有理Ｂ－样条曲线中的权因子作了研究，首先，阐述了权因子的几何意义，证明了权因子是有关四点的交比。分析了权因子的极限性质与零权因子对曲线形状的影响，其次，就曲线上一点在控制点方向与任意方向移动这两种情况，给出了曲线形状调整时的权因子计算公式，从而得到调整后的曲线方程，并给出了一个应用算例，再次，提出了有理Ｂ－样条曲线的分解表示方法，即将ｎ次有理Ｂ－样条曲线用ｑ个二次有理Ｂ－样条与（ｎ－２ｑ）个一次     

劲条止裂性能的分析方法

对于含裂壁板，采用劲条进行局部加强，可以阻止或延缓裂纹的扩展。本文对此作了理论分析，提出了劲条跨过裂纹对称加强时，裂纹尖端、劲条与壁板胶结界点以及劲条端点处应力强度因子的计算方法。在此基础上，通过数值计算，考察了劲条的刚度参数以及问题的一些几何特征参数对劲条止裂性能的影响规律。结果表明，本文方法对于劲条止裂性能的分析是有效的，它不仅能够准确地处理其中的应力奇异性问题，而且运算快速省时，便于进行优化设计。     

翼尖附近流场研究及帆片减阻机理

在１米低速风洞中，对半展长直机翼翼尖用围空间流场进行了详细地研究，并分析了翼尖帆片的增升减阻机理。根据理论计算并结合试验结果设计的翼尖机片，经大低速风洞全机模型试验证明：翼尖装三个机片可使全机诱导阻力因子减小２１．４９％。这可供帆片设计时参考。     

冲击载荷作用下动态应力强度因子的研究

应用有限元法研究了带有表面裂纹的厚壁筒在冲击载荷作用下动态应力强度因子的计算问题，给出了合理的计算方法，分析了影响动态应力强度因子的有关因素     

基于Bancroft算法的GPS动态定位非线性滤波法

由于系统线性化时存在忽略项,扩展卡尔曼滤波成为一种次优的梯度下降算法.当滤波方程病态时,求解存在发散倾向,且估计量为有偏的,而非最优估计.即使动态系统噪声为高斯噪声时,残差也不是高斯噪声.在伪距定位中,由于线性化后的伪距方程是局部解,这有可能丢失正确解值.针对GPS动态导航扩展卡尔曼滤波定位问题,基于美国Bancroft的全局性非线性"闭合式求解"最小二乘算法(Bancroft算法),本文提出一种闭合式GPS非线性代数解的卡尔曼滤波法(两步算法).该方法将GPS滤波问题中的空间与时间分离,较好地解决了非线性GPS动态定位求解问题,且获得稳定可靠的动态定位解.     

常见寿命分布下环境因子的研究

环境因子是可靠性评估中的一个重要参数，其相关问题的研究一直为可靠性工程所关注。本文从一个崭新的角度对服从特定寿命分布的产品的环境因子进行了讨论，并且得到了失效机理不变的必要条件。本文的结论对于可靠性综合评估和加速寿命试验都具有较高的实用价值。