月球着陆器精确定点及安全着陆技术研究

在未来月球探测中,需要对一些地形复杂的区域进行探测,而在这些区域软着陆,潜在的危险性增加,这就要求着陆时具有较高的定位精度并能够自动避险。当前,由于着陆时定点的误差较大,在小范围安全地域准确着陆很难。研究了一种精确定位、安全的软着陆方式,它在软着陆过程中增加了悬停阶段。在这一阶段中,通过着陆区危险地域的识别、着陆地点位置误差的计算,加上对着陆器横向漂移的控制技术,使着陆地点的精度以及着陆生存率大为提高,能够满足未来月球探测的软着陆要求。     

基于改进GWO-LightGBM的滚动轴承未知故障诊断

针对滚动轴承未知新故障误判影响轴承安全性和检修效率的问题,提出了一种基于改进灰狼算法（GWO）和轻量级梯度提升机（LightGBM）的故障诊断模型,实现已知/未知故障的高精度判别。为避免单一尺度下特征提取的缺失,对滚动轴承振动信号分别提取时域、频域和小波域特征建立多域特征集。设计了带未知新故障判别机制的GWO-LightGBM模型,并构造含有Halton序列和模拟退火策略的GWO实现了模型参数有效优化。实例试验结果表明,模型对已知和未知类故障平均识别率达99.57%,10次随机试验平均识别率分别比单一分类模型逻辑回归（LR）、最近邻分类器（KNN）和支持向量机（SVM）高21.98%、17.00%、9.27%,验证了模型的有效性和优越性,能高准确率地识别出已知或以前从未出现的新故障。      

Longitudinal variation of the equatorial ionosphere: Modeling and experimental results

We describe a new version of the Parameterized Regional Ionospheric Model (PARIM) which has been modified to include the longitudinal dependences. This model has been reconstructed using multidimensional Fourier series. To validate PARIM results, the South America maps of critical frequencies for the E (foE) and F (foF2) regions were compared with the values calculated by Sheffield Plasmasphere-Ionosphere Model (SUPIM) and IRI representations. PARIM presents very good results, the general characteristics of both regions, mainly the presence of the equatorial ionization anomaly, were well reproduced for equinoctial conditions of solar minimum and maximum. The values of foF2 and hmF2 recorded over Jicamarca (12°S; 77°W; dip lat. 1°N; mag. declination 0.3°) and sites of the conjugate point equatorial experiment (COPEX) campaign Boa Vista (2.8°N; 60.7°W; dip lat. 11.4°; mag. declination −13.1°), Cachimbo (9.5°S; 54.8°W; dip lat. −1.8°; mag. declination −15.5°), and Campo Grande (20.4°S; 54.6°W; dip lat. −11.1°; mag. declination −14.0°) have been used in this work. foF2 calculated by PARIM show good agreement with the observations, except during morning over Boa Vista and midnight-morning over Campo Grande. Some discrepancies were also found for the F-region peak height (hmF2) near the geomagnetic equator during times of F₃ layer occurrences. IRI has underestimated both foF2 and hmF2 over equatorial and low latitude sectors during evening-nighttimes, except for Jicamarca where foF2 values were overestimated.     

拦截高速目标的比例与反比例导引捕获区分析

针对拦截高速目标的作战特点,分析了比例导引(PN)与反比例导引(RPN)的捕获区。首先,通过分析拦截弹与目标的相对运动关系,推导得到了顺轨和逆轨的零控拦截条件,此条件由目标和拦截弹的速度前置角以及二者速度比确定;其次,以拦截弹和目标速度前置角为坐标系,推导得到了PN以及RPN捕获区以及各自导航比设置范围。PN的捕获区由逆轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(N-1)的两条直线构成,RPN的捕获区由顺轨零控拦截条件以及与其相切且斜率为1/(-N-1)的两条直线构成;然后,利用函数对称性将PN与RPN捕获区转换到同一坐标区间,得到了相同条件下RPN捕获区要大于PN捕获区的结论;最后,开展了四种情形下的仿真,验证了本文捕获区分析的合理性及有效性。     

一种虹膜特征提取与匹配方法

人眼虹膜尺寸很小,并且容易受到干扰,如果不能有效地提取出稳定的虹膜特征进行模式匹配,将严重影响虹膜识别的准确性和鲁棒性。本文提出一种稳定的虹膜特征提取与匹配方法,在虹膜注册端通过构建强特征分类器获得增强型特征模板,在虹膜识别端通过多样本特征映射融合提取稳定的特征样本,并根据风险预测自适应地确定分类阈值,然后进行特征匹配与虹膜分类,从而有效提高虹膜识别的准确性和鲁棒性。     

一种适应较大比例变化的多传感器图像配准方法

提出了一种基于边缘曲率区域极值和边缘相关的图像配准方法。算法首先提取图像的较长边缘并对其进行改进的Freeman编码;然后使用Freeman码计算曲线的曲率,根据曲率极值的对应情况初始匹配边缘并得到比例变换因子;然后重采样图像,使用边缘相关、一致性检测方法得到对应的相关边缘对,最后使用最小二乘法得到图像的配准参数。算法可以适应配准图像间有较大旋转角度和较大平移变换等情况。     

重型货物空投系统过程仿真及特性分析

建立了货物空投系统仿真计算模型,包括货台在舱内和舱外全过程的运动特性、降落伞拉直和充气过程的轨迹特性计算等,提出了伞群模拟和多吊带系统分析的新方法。结合目前已有的降落伞性能计算模型和物伞系统运动模型,对重型货物空投全过程进行了完整计算,开发了空投过程三维动画仿真软件,通过与试验数据的对比,表明本模型能很好地满足应用的需要。分析了空投速度、伞包安装位置和牵引比等因素对空投过程的影响,指出了实际系统的改进方向。     

货台空投系统出舱过程研究

研究了空投系统的出舱阶段中货台与地板接触模型,采用动力学分析方法建立了统一的出舱运动模型.根据试验设计条件开展系统仿真计算,结果与试验数据基本一致.探讨了货台离机过程对离机后俯仰姿态的影响.使用离机时间评价出舱过程对货台空投精确度的影响,得到了无量纲离机时间的简化算法以方便工程应用;引入了安全距离参数来评价出舱过程安全性,分析了牵引比、质心位置系数和空投时飞机姿态与离机时间和安全距离的关系,为空投系统中货台布局和牵引伞设计等提供了参考依据.     

深冷组合循环发动机吸气模态循环分析与设计可行域研究

为了研究类似SABRE3结构的深冷组合循环发动机,建立了基于部件法的发动机设计点热力学计算模型,提出了发动机氦循环新的循环效率和循环特征参数的定义。考虑发动机参数的物理限制条件及不同工质循环之间的相互影响,求解得到了空气路、氦气路重要参数的设计可行域。在可行域内开展了空气路和氦气路的循环分析,获到了冷却当量比、性能参数等主要参数的分布结果。结果表明:此发动机空气热功转换比ηt2为0.02～0.746。氦循环设计可行域受ηt2及换热器热负荷限制;循环起始温度和热负荷限制确定的情况下,ηt2越低氦循环可行域越窄。降低发动机冷却当量比的关键是:提高换热器1的氦出口温度以降低氦流量;当换热器1和换热器2的氦出口温度同时取得最大值时,冷却当量比取得最小值。换热器1和2的氦出口温度分别取1200K和1300K时,空气路可行域内冷却当量比为0.917～2.64。     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。