航天器扫描镜成像位置误差补偿技术

研究地球静止轨道航天器两自由度扫描镜成像位置误差补偿问题,即通过对扫描角的补偿,使光轴在地球表面的成像点位置与标称位置相同,消除探测区域的位置偏差.在考虑扫描镜法线偏移、姿态偏差以及轨道误差条件下,推导了光轴成像点的地心经纬度计算公式.给出了上述3类误差的具体描述方式,并分析了各种误差对光轴成像点位置的影响关系.基于角度误差的小量假设条件,给出了扫描镜的步进角/扫描角补偿量的显式算法.针对法线偏移信息一般难以准确测量的问题,提出了一种利用扫描镜在特定工作模式下的光轴惯性空间定向能力和法线偏移的长周期特性对其进行估计的方法.仿真结果表明,所提出的补偿方案和算法能够显著提高成像点位置精度.     

遗传算法在星座多星接近轨道优化中的应用

以三颗非共轨的Walker星座卫星为研究对象, 对航天器无需变轨与其接近的可能性进行研究. 将Lambert方法得到的航天器轨道作为初始轨道, 利用遗传算法对初始轨道进行优化. 对初始轨道在参考时刻位置和速度的改变量进行编码,形成对应的种群. 以航天器与星座卫星之间的最近距离为适应度函数, 通过种群的繁殖得到优化结果. 结合仿真算例, 分析了最小二乘算法和遗传算法在轨道优化中的优劣以及接近过程中轨道摄动的影响. 结果表明, 遗传算法适用于所提出的轨道改进问题. 研究结果可为单航天器无需变轨对星座多星接近问题提供理论依据.      

满足多约束的主动段能量管理制导方法

高超音速飞行器运载任务需要满足多项约束条件,针对耗尽关机型固体运载火箭需要在主动段进行能量管理.基于控制推力和速度之间夹角来实现主动段能量管理的思路,综合交变姿态控制能量管理(AEM,Alternate Attitude Control Energy Management)和一般能量管理(GEM,General Energy Management),提出了样条能量管理(SEM,Spline Energy Management)制导方法,并针对分离前定轴飞行约束条件进行了修正.以三级运载火箭为例,通过AEM,GEM和SEM对比,验证了样条能量管理制导方法的可行性.     

数字化组合测量辅助飞机装配质量检测技术

针对单独使用激光跟踪仪测量大型飞机壁板类组件装配质量时存在曲面数据细节信息不易采集、测量效率低等问题,提出基于激光跟踪仪和关节臂测量仪的大型飞机壁板类组件数字化复合测量方法.在保证测量精度的前提下,将关节臂测量仪(AACMM)融入到激光跟踪仪测量场中,使用两种设备进行集成检测,对大型飞机部件成形细节信息进行全面采集.同时根据飞机部件装配过程测量环节的测量特征,在Spatial Analyzer软件基础上开发了飞机壁板类组件数字化复合测量工具集,实现了对测量过程中所涉及到的设备、数据的集中管控.通过实例,验证了测量方法的有效性和效率.      

多机械臂的分布式自适应迭代学习控制

针对拓扑结构为无向连通的多机械臂系统,提出了一种自适应与迭代学习相结合的分布式控制协议来实现整个系统对给定期望参考轨迹的一致性跟踪.通过引入一个适当的自适应迭代学习参数,所提自适应迭代学习控制协议能够克服机械臂系统中的干扰和模型不确定性,并且每个机械臂的自适应迭代学习控制(AILC)律仅需要利用其与邻居机械臂的相对交互信息.进一步,在只有一部分机械臂具有期望参考轨迹信息的前提下,该控制协议可以实现整个系统对期望参考轨迹的跟踪,同时能够保证轨迹跟踪误差与控制输入的有界性.此外,利用李亚普诺夫分析方法证实了所得结论的正确性,并且通过一个实例验证了所提自适应迭代学习控制协议的有效性.      

基于Object-FMA的软件代码审查方法

针对传统代码审查方法中使用的检查单具有的两个不足:缺少从代码到检查单缺陷记录的映射方式,检查单记录的代码缺陷类型不全而导致审查时代码缺陷的遗漏,提出了一种将代码进行层次划分,并使用对不同层次代码对象进行失效模式分析来代替使用传统检查单的代码审查方法.此外,提出了一种对象失效模式分析方法(Object-FMA,Object Fail-ure Modes Analysis),用于系统地分析代码对象的失效模式,为不同层次的代码对象建立失效模式库.在某型号软件的代码审查中对该方法进行了实例应用,结果表明此方法提供了一种从审查代码对象到失效模式库的映射方式,提高了代码审查的效率,审查时不仅能发现传统检查单中记录的代码词法、语法和常见语义的缺陷,还能有效地发现代码中人为疏忽或算法设计错误而引入的代码缺陷.     

空天飞行器多余度GNC系统并行处理和故障容错技术

提出空天飞行器多余度GNC系统并行处理和故障容错设计方法:通过系统输入信息并行采集设计和GNC控制器核心模块并行处理设计提高系统信息采集和处理能力,保证GNC系统的实时性;通过系统输入和输出容错设计,使整个多余度GNC系统在处理周期内具有完备的故障容错能力.该方法具有广阔的应用前景.     

基于改进深度学习模型的焊缝缺陷检测算法

针对传统深度学习模型在进行焊缝缺陷检测时对小缺陷目标检测效果不理想问题,提出基于改进深度学习Faster RCNN模型的焊缝缺陷检测算法,算法通过多层特征网络提取多尺度特征图并共同作用于模型后续环节,以充分利用模型中的低层特征,增加细节信息;改进模型的区域生成网络,加入多种滑动窗口,从而优化了模型锚点的长宽比设置,提高检测能力。实验表明,改进Faster RCNN模型取得最优的缺陷检测结果,对于小缺陷目标仍取得较好的检测精度,从而验证了算法的有效性。     

磁-光/涡流成像技术的有限元分析

近年来迅速发展的磁－光成像（ＭＯＩ）技术使涡流检测技术得到了新的进展。本文运用磁－光／涡流成像的有限元模型对典型的飞机构件缺陷（如连接飞机表面两个铝层的紧固件下面的裂纹）进行模拟。模拟结果表明,其磁场垂直分量的变化对这种结构来说是相当灵敏的,采用ＭＯＩ技术可以用来探测隐藏在紧固件帽下面的缺陷。