基于相关性分析与CNN-BiLSTM神经网络的PSZ陶瓷磨削表面粗糙度智能预测

部分稳定氧化锆（Partially stabilized zirconia,PSZ）陶瓷因其优越的性能在航空航天工业等领域有广泛的应用。表面粗糙度是评价PSZ陶瓷磨削加工水平的关键指标，为了降低磨削表面粗糙度的预测误差，提出了一种基于相关性分析与卷积-双向长短期记忆神经网络（Convolution-bidirectional long short term memory neural network,CNN-BiLSTM）的PSZ陶瓷磨削表面粗糙度声发射预测模型。通过分析磨削声发射信号特征值与磨削表面粗糙度值之间相关性，筛选出磨削声发射信号与磨削表面粗糙度之间的最相关频段和特征矩阵，作为CNN-BiLSTM神经网络的输入参数以降低磨削表面粗糙度声发射预测的误差。研究结果表明，基于相关性分析与CNN-BiLSTM神经网络的PSZ陶瓷磨削表面粗糙度的平均预测误差低于3.92%。     

FY-2C星地面应用分系统指令与数据获取站

介绍了风云二号(FY-2)C星地面应用分系统数据与指令接收站(CDAS)的主要技术指标、工作流程,以及与C星的星地接口与地面应用分系统其他部分的接口.说明了CDAS的天伺馈、信道、图像获取(IAS)、三点测距(TRRR)、数据收集(DCP)、遥测遥控(TT&C)、卫星模拟器、标校、时间统-、低速信息传输(LRIT)信息编码与发送等子系统的组成与功能.阐述了C星CDAS的设计原则,以及用群调技术实现DCP的数据解调、用扩频伪码进行TRRR定位、图像处理、TT&C增加图形化界面控制、正交相移键控(QPSK)解调器抗长连"1"功能等关键技术.在轨测试和试运行期间,C星的CDAS不仅解决暴露的问题,而且进行适应性调整.验收前测试结果表明,其功能及技术指标满足业务运行要求,设备工作正常、性能稳定.     

空间用太阳翼电路部分隔离二极管应用分析

针对空间太阳翼隔离二极管的应用,结合标准规范及太阳翼电路部分的工程设计约束与在轨应用经验,给出了空间太阳翼电路部分隔离二极管的设计方案;结合工程研制经验,给出了不同类型太阳翼电路部分隔离二极管的应用建议,为相关科研人员提供参考。