电磁散射测试的可重构绳系并联支撑机构

根据电磁散射测试时被测目标物姿态滚转变化的需求,提出一种能同时满足全滚转扫描和其他多种姿态测试要求的可重构绳系并联支撑机构设计方案,并进行了理论分析和试验验证。用双回转机构构建可重构绳系并联支撑机构,建立了该机构的运动学模型和静力学模型。根据该机构的结构矩阵,采用蒙特卡罗法求解其力闭合工作空间,计算得到设计参数下的姿态工作空间,分析了目标物全滚转、俯仰,全滚转、俯仰和偏航2种组合姿态运动状态下,绳长的变化规律和绳拉力的分布情况。进一步地,分别对泡沫转台支架和绳系结构支撑的电磁散射特性进行了测试和分析。最后,分析了某飞机目标物在泡沫转台支架和绳系支撑下的雷达散射截面。结果表明：在8～12 GHz频段内,可重构绳系并联支撑机构表现出很好的低散射特性。2种支撑方式下飞机目标雷达散射截面测试误差的绝对值小于1 dBsm,相对误差为±10%。可重构绳系并联支撑机构支撑可拓展电磁散射测试能力,具有良好的工程实际应用前景。     

基于云映射的多粒度语义决策属性识别

异类多传感器多属性目标识别中的描述性语义和决策属性信息无法直接进行识别判定,为此基于粒层转化的思想,提出了一种语义和决策属性识别方法。首先构造云映射函数,将语义和决策属性粒层统一到区间粒层,再根据灰色关联的思想计算区间化后的语义和决策属性信息与数据库之间的区间关联度,实现了不等粒层属性的粒度计算,最后采用证据推理进行了识别判定。结合语义和决策属性识别算例及对比分析,验证了所提出方法在异类数据模糊转化处理和识别上的有效性。     

基于S-PSO分类算法的故障诊断方法

将监控数据的已知状态作为先验类别标签,构造出新的有监督的粒子群优化(S-PSO)分类算法,并对设备进行故障诊断。为提高故障诊断的准确率,降低随机性对分类算法的影响,提出了新的基于动态邻域的自适应探测更新(ADU-DN)的干预更新策略来拓展粒子搜索整个解空间的能力,引导粒子自适应地跳出局部最优区域,确保获得全局最优解;同时设计出基于最小类内距离、最大类间距离和训练样本最大分类精度的适应度函数,使得输出的最优类别中心兼顾了这3个因素,增强了分类算法在故障诊断中的通用性和容错性,提高了测试样本的分类精度。S-PSO分类算法有效克服了聚类算法只考虑数据间相似性特征、不考虑数据蕴含的物理意义以及不能很好指导样本分类的缺陷。对GE90发动机孔探图像纹理特征分类进行了对比研究,研究数据表明:S-PSO分类算法表现出了较强的鲁棒性,在故障诊断中的分类精度高于支持向量机(SVM)和常用神经网络模型。     

机翼后缘柔性支撑结构的拓扑优化

针对机翼后缘柔性支撑结构的多目标拓扑优化问题,分析了柔性支撑结构的优化目标及目标函数,并采用位矩阵表示机翼后缘柔性支撑结构,利用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该优化问题进行了求解。在优化过程中,引入连通性分析和相似个体过滤,借助ANSYS对可行个体进行有限元分析(FEA),获得了结构质量、变形性能和承载能力等目标值。通过MATLAB对违约个体进行惩罚,实现了位矩阵表示的NSGA-Ⅱ,得到了一组互不支配的机翼后缘柔性支撑优化结构,可根据实际需求选择这些相应的拓扑结构。结果表明,本方法可为机翼后缘柔性支撑结构的拓扑优化提供可行、有效的解。     

一种基于有限K近邻的强度帕累托进化算法

在航天器控制计算机的软硬件协同设计过程中,需要解决多目标优化问题。当前的强度帕累托进化算法在求解高维多目标优化问题时具有优势,但是在环境选择阶段的计算时间复杂度仍然较大。文章针对这一问题,提出了一种改进算法。新的算法采用有限K近邻方法,减少了原算法中K近邻策略的比较次数,使时间复杂度由O(M3)下降为O(max(l,logM)M2。试验结果表明文中算法的计算速度更快,并且具有更优的收敛性和分布多样性特征。     

非合作目标拖拉式对接机构设计与分析

针对非合作目标对接技术的要求和特点,提出了一种以卫星远地点喷管为对接接口的非合作目标拖拉式对接机构方案。设计了拖拉式对接机构的具体结构并建立其三维CAD模型,根据此模型,对机构进行了包络范围的求解;使用ADAMS软件对机构进行了动力学仿真,分析了对接过程中目标星与机械臂的动态特性,分析了对接过程中捕获力与关节受力情况。计算与仿真结果表明,提出的对接机构能够对目标进行有效、可靠的对接捕获,碰撞接触力小于280N,不会造成本体及目标的破坏。与以往对接机构相比,此拖拉式对接机构具有结构简单、可靠性高、捕获范围大、控制方法简单等优点,且机构受力合理,适合作为空间非合作目标对接的捕获装置。     

基于边缘信息的灰度目标跟踪算法

提出了一种基于边缘信息的跟踪算法,其可以实现对剧烈变化的灰度目标的精确跟踪.首先,利用基于双同心圆窗口算子的非线性边缘检测算法得到高质量的边缘信息;其次,为了解决单一边缘特征空间不能充分表征目标的难题,提出了一种通过组合边缘图像构建特征空间的方法,以便为目标建模提供充分信息;再次,在构建的特征空间中使用核估计方法对目标进行建模;在目标定位阶段,利用Kalman滤波器对目标进行预估后,再由Mean Shift算法在预估位置邻近区域实现目标定位;最后,提出了一种基于形态学的动态模型更新策略,使得算法不仅可以获得精确的目标区域,还可以实现对目标尺寸和形状变化的自适应.实验结果表明,本算法不仅可以有效跟踪剧烈变化的灰度目标,而且跟踪窗口可以实现对目标尺寸和形状的自适应.      

基于LSTM的空间机器人系统惯性张量在轨辨识

在空间机器人抓捕目标的过程中,整个系统的惯性张量会随时间变化且在目标被捕获瞬间发生突变,这会严重影响整体姿态控制的精度。针对以上问题,提出了一种基于长短期记忆（LSTM）的系统惯性张量在轨实时辨识方法。首先,对于目标捕获前后的2个阶段,利用拉格朗日方程建立了空间机器人的动力学模型;然后,基于所建空间机器人模型采用域随机化方法生成足量训练数据,并用其对由LSTM网络与多层全连接网络构建的参数辨识网络进行训练;最后,使用训练好的参数辨识网络对系统惯性张量进行辨识。数值仿真结果表明：所提方法能够精确辨识空间机器人抓捕过程中的系统惯性张量,所研究系统的主惯量平均相对辨识误差小于0.001,惯性积的平均相对辨识误差小于0.01。     

大气层内模型预测静态规划拦截中制导

在临近空间机动目标拦截中,拦截器的初始动力段对中制导段乃至末端拦截性能具有重要影响。在模型预测静态规划（MPSP）理论基础上提出了一种初、中制导联合规划制导方法,旨在解决多阶段、快速、最优拦截轨迹规划和制导问题。首先,提出了一种改进的模型预测静态规划方法,该方法不仅可以满足终端约束,还可以生成最优初始状态,并在性能指标中考虑状态变量相关函数。其次,基于等效阻力模型建立了包含动力段与非动力段的两段规划模型,通过采用分段离散以及构建关机点变分关系的方法,避免了内点约束的引入,使MPSP算法可直接求解该两段规划问题。最后,结合提出的MPSP算法以及两段规划模型,实现了终端速度最优的拦截轨迹规划,结合目标预测方法,实现了对机动目标的预测拦截。仿真结果表明,本文方法可提高制导精度和终端速度,且能更好满足对机动目标的拦截需求。     

空间非合作目标双行轨道根数快速生成算法

针对空间目标TLE拟合过程中可能出现的奇点问题,提出了基于无奇异变换的空间目标双行轨道根数（TLE）生成算法. 为提高观测平台对空间目标状态估计效率,提出带有自适应遗忘因子的非线性最小二乘递推算法,利用最速下降法在线修正遗忘因子,使得估计值有较快的跟踪速度和较小的稳态误差. 仿真结果表明,该TLE生成算法的数据处理速度和轨道预报误差满足要求,可用于低轨目标的天基监视.