基于量子化、芯片化的先进计量测试技术发展动态

计量是国家质量基础的重要组成部分,产品质量的提升离不开科学、精准的计量。工业发达国家极为重视计量测试技术的发展。通过搜集、整理量子效应计量、芯片级计量等国内外大量文献资料,归纳分析了近年来国外先进计量测试技术发展动态与趋势。以量子技术和基本物理常数为基础建立量子计量基标准,将大幅提高测量准确度和稳定性,结合量子效应的微加工技术实现芯片尺度的测量等,微纳尺度计量技术也在科学研究、精密测量、智能制造等领域得到广泛应用。本文可为我国计量技术发展提供借鉴。     

一种基于OPTICS聚类的仅测角导航目标检测算法

仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低,功耗低的优点,在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点,提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法,可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点,并结合星图识别的结果选择部分帧,使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后,使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中,目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法,减少了在轨任务中相关参数的调节,进一步提升了算法的自主性.     

基于变量集结预测控制的四旋翼无人机控制器设计

针对四旋翼无人机路径跟踪问题,设计了一种基于变量集结预测控制的控制器。首先以四旋翼无人机状态空间模型为基础建立预测模型;接着设计控制器时采用分段集结的策略把控制量集结成三段优化序列以减少优化计算量,并降低优化保守性,为了进一步加强系统稳定性,控制器引入终端代价函数和终端约束;最后用四旋翼无人机的动力学模型作为被控对象进行仿真验证,结果表明：该控制器能使四旋翼无人机在三轴方向均能实现一个良好的路径跟踪效果。与传统方法相比,这种基于变量集结的预测控制策略能够减小在线优化量,更适合四旋翼无人机飞控芯片的应用。     

光纤综合特性测试仪测量不确定度评定

根据计量工作中测量不确定度评定的实践经验,对光纤综合特性测试仪在计量时的测量不确定度进行了分析、评定。     

Euler方程无网格算法及布点技术

研究了Bitina的显式无网格算法。在该算法的基础上,给出了Euler方程无网格离散形式,运用RungeKutta显式时间推进格式推进求解。文中的耗散项采用了与非结构网格上类似的守恒型耗散算子,边界条件的处理借鉴了结构化网格处理技术。此外,本文还描述了一种区域离散布点方法,研究了点云生成的选点准则,并成功地数值模拟了二维翼型的典型绕流。     

管制扇区的最优划分方法研究

在研究管制员工作负荷的统计方法和描述空域拓扑结构的数学模型的基础上，利用基于自然法则的模拟退火随机优化算法对扇区最优化问题进行求解。并通过对厦门管制区的扇区最优划分实例分析，验证了扇区优化数学理论正确性和使用该算法达到的预期效果。     

尖头细长体中小迎角流动结构的数值模拟和实验研究

利用可压缩层流Navier-Stokes方程模拟了尖头细长体中小迎角的流动结构。给出了4个迎角状态的物面流谱,分析了极限流线随迎角的发展过程;给出了25°迎角的横截面流谱,分析了它们的拓扑特征。展示了由主涡涡对、二次涡对和Tertiary涡对等三重涡组成的完整的涡系结构,强调了Tertiary涡在涡系演化中的意义,及其沿轴向发展过程中迹线的合并与分叉现象。计算与实验结果定性一致。     

两种提高钻床加工精度和效率的配件装置设计

设计了立式钻床用的两种钻床配件装置：一是可调式二轴头架，可同时钻削两孔，且钻削主轴的轴距可调．应用范围广、效率高。二是孔距定位装置，不需要钻孔模具可一次装夹钻削均匀周布的多孔零件，在不损伤钻床的前提下扩大了钻床的应用范围。提高了加工精度。     

碳纳米管薄膜传感器及其应变传感特性

碳纳米管薄膜可作为应变传感器用于结构损伤的健康监测。采用机械搅拌、超声处理和高速离心等分散工艺将多壁碳纳米管单分散后,通过真空吸滤法制备碳纳米管薄膜。对碳纳米管薄膜传感器进行了深入的研究,设计了一种高灵敏度的碳纳管薄膜应变传感器,与结构基体一体成型。弯曲应变传感实验表明碳纳米管薄膜传感器在不同的应变范围、不同的循环次数、不同的温度范围等条件下都具有良好的应变传感特性。结果表明碳纳米管薄膜传感器灵敏度较高,灵敏度系数为188.31(0~22 500 με),且具有较好的应变传感可逆性和可重复性。      

面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计

随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。