封闭式行星轮系功率流判别的键合图法

为更简单清晰地对封闭式行星轮系的功率流情况进行判别,利用键合图能量守恒和功率流动的特点,将键合图理论应用于该类轮系的功率流分析中.以功率汇流型、回流型2种形式的封闭式行星轮系为例,根据轮系的传动关系,利用绝对速度法建立轮系的键合图模型,根据提出的功率流向判别依据对轮系进行功率流向判别,得到整个轮系及其转换机构的功率流情况,为轮系的效率计算提供了基础.该方法适用于其它复杂轮系的功率流判别中,比传统方法更具直观性、系统性.     

走出神话的中国“嫦娥”

2007年11月26日,是一个值得庆贺的日子。这一天,我国公开发布了嫦娥一号卫星第一张月面图片(参看本期插页)。温家宝总理亲临发布会,作了重要讲话。他指出:嫦娥一号卫星从距离地球38万千米的环月轨道,传回了清晰的可见光图片,标志着我国首次探月工程取得圆满成功。探月工程是继人造地球卫星、载人航天之后,我国航天活动的第三个里程碑。首次探月工程的圆满完成,使我国跨入世界上为数不多的具有深空探测能力     

基于多值决策图的温储备系统可靠性建模方法

温储备系统是冷储备与热储备系统的推广,在实际中有广泛应用。针对不可修温储备系统的可靠性建模问题,已有基于多值决策图(MDD)的系统可靠性建模方法。该方法以系统中的单元故障为建模对象,分别构建故障级MDD与系统级MDD,进而获得系统可靠度的解析表达式。然而,该表达式中不同维度积分相互混杂,计算给定时刻的系统可靠度需要首先梳理系统可靠度的表达式,以利用数值方法求解其中的积分。为实现系统可靠度的程序化计算,在已有研究基础上提出将系统级MDD按故障数分解为一系列子决策图,通过对MDD中边的概率重新赋值获得每一子决策图的发生概率,得到系统可靠度的规范形式,形成一套完整的系统可靠度计算方法。      

中国航天的“火箭”速度

2010年,中国航天的宇航发射任务以第三颗北斗导航卫星的华丽出场拉开序幕,又以第七颗北斗导航卫星的一飞冲天压轴谢幕,漂亮的一起一合,于中国航天而言,无疑是一场精彩至极的汇报演出。一年间,中国航天共完成15箭20星的宇航发射任务,创年度宇航发射的历史新高,其发射密度之大、成功率之高和影响力之远都是史无前例的。     

基于线性调频波的有源对消隐身仿真及分析

有源对消隐身技术由于其适用性广、灵活主动及不破坏目标外形等特点而受到重视。针对其技术要求中的快速反应、延时较短的特点,提出了一种基于线性调频（LFM）波的对消系统方案。该方案对入射波采样后进行相位和频率的调制,然后直接转发,使其匹配滤波输出与原入射波的回波输出进行对消;探讨了有源对消技术的电磁学原理并以理想导电无限长圆柱为散射源,对平面波与柱面波的对消效果进行了仿真验证,得出不同视角、平面波与柱面波的夹角都会对对消效果产生影响的结论,且在两列波夹角为0°时达到最佳;推导了进行相位与频率调制的对消后信号输出公式,并利用MATLAB对其进行了仿真验证,结果表明,对消后输出信号峰值由时延脉宽之比决定,带宽对输出信号主峰的宽窄程度有直接影响。      

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。     

微波暗室内雷达散射截面自动测量系统

介绍了微波暗室内雷达散射截面自动测量系统。主要包括同步转角信号的Ａ／Ｄ转，ＲＣＳ值的同步采集与处理以及转台的自动控制等部分，该系统具有１／３６度的定位精度和２．５ｍＶ的回波电压分辨率，系统误差小于１ｄＢ，适用于ＲＣＳ、天线方向性图及电磁兼容等测量。     

“田口式质量损失函数”的应用

利用质量损失函数，讨论产品质量波动给社会带来的损失，并将其应用于企业生产中，使企业改进了产品质量，提高了效益。这说明，在质量管理中，解决“质量”问题时，必须把改进质量的焦点移向产品的设计和开发阶段，即从以往的“产品出厂后的检查或加工过程中的控制”的质量观，推向“产品设计阶段的优化”，从“下游管理”转向“上游管理”，使产品设计或加工过程设计成为保证产品质量优化的关键。     

LPV模型的动态压缩测量辨识算法

在解决线性参变（LPV）模型的辨识问题上,最小二乘算法以结构简单、计算复杂度低等优点被大量使用。但最小二乘算法辨识结果受制于计算精度和模型近似精度,而这两者在同一个系统中是互斥的。因此,该算法的辨识结果与真值总是存在一定的误差。另外,在高阶LPV模型辨识或采样成本高的情况下,一般模型参数要多于辨识数据,而此时最小二乘算法很难得到稳定的辨识结果。本文提出的动态压缩测量辨识（DCMI）算法从两个方面提高在该情况下的系统辨识精度。其一,利用“匀速变化”及“非匀速变化”模型表示参变函数,以提高模型近似精度。其二,利用压缩感知理论的欠采样能力,在同等数据量的情况下提高参数的计算精度、扩大模型的计算规模。仿真结果表明,基于“匀速变化”模型DCMI算法可以准确地辨识出LPV函数,而且该算法在辨识数据不足的情况下仍然能够获得稳定的辨识结果。