某机复材平尾小火箭冲击损伤地面试验

主要介绍了某改型飞机复材平尾结构在使用不同冲击力的小火箭进行振动冲击损伤地面试验的情况，包括试验方案、试验结果及分析，最后给出了结论和相关问题讨论。     

欧空局Proba-2小卫星将验证新型航天器技术

据报道，欧空局的第二颗低成本Proba-2技术验证小卫星将验证新型航天器技术，同时携带有科学仪器。目前该卫星正在研发中，预计将于2007年9月发射。     

清华大学为什么要研发微小卫星？

七七事变前夕，国际知名学者冯·卡门教授在清华大学筹建了中国第一个航空系。在五六十年代，清华大学为配合国家“两弹一星”研制，以发展航天技术为主要目标建立了工程力学系、自动控制系和动力系，为国家培养航天科技人才。在迈向２１世纪的今天，通过发展航天科技，带...     

结构自适应序贯正则极端学习机时间序列预测及其应用

为提高初始小样本情况下时间序列在线预测的精度,提出了一种结构自适应序贯正则极端学习机(SA-SRELM)。该方法在在线序贯学习阶段,针对不同训练样本规模选择不同的递推方式对输出权值进行更新;同时,在训练样本达到一定规模后,为提高预测模型对系统的动态适应性,在加入新样本的同时对旧样本进行剔除,完成预测模型的训练。利用3种混沌时间序列预测实例对所提方法的有效性进行了验证。最后,将所提方法用于航空发动机排气温度预测中,结果表明该方法相对正则极端学习机(RELM)和序贯正则极端学习机(SRELM)方法具有更好的泛化性能,预测精度分别是二者的约6倍和2倍。     

即插即用技术与PnPSat-1卫星解析

文章介绍了即插即用技术在快速响应的地位和发展,从结构、电子系统、软件和硬件组成几个主要部分解析了第一颗完全按SPA实施的飞行器PnPSat-1。并在此基础上进一步阐述"即插即用"卫星发展的意义及对卫星技术的启示,为快速空间响应微小卫星的实现提供参考。     

一种星-箭连接动态界面力的深度学习反演方法

针对于星-箭连接动态界面力无法通过力传感器直接测量,且典型时域动载反演方法难以准确计算界面力的时域变化等难点,提出了基于长短时记忆(LSTM)神经网络的星-箭界面力深度学习反演方法。首先通过卫星地面测试试验得到数据依据,以卫星主体结构的加速度测量数据为输入层,以星-箭界面力测量数据为输出层,利用LSTM神经网络建立输入和输出间的反演映射关系模型,实现卫星在发射过程中较高精度的界面力反演。进而,设计并开展了某典型卫星结构的正弦扫频和随机振动实验,测试LSTM界面力反演方法的可行性。结果分析可知,所提出的基于LSTM深度学习反演方法能够精确地获得动态界面力时程数据,两项性能指标均优于目前典型的载荷反演方法。     

改进PointNetLK的点云智能配准与位姿图优化方法

针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题,提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先,通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取,以消除背景数据等杂乱信息;其次,改进PointNetLK神经网络点云配准算法,将提取后的点云数据作为输入,从而获得初步配准结果,解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题;最后,建立基于位姿图的优化模型,以降低配准误差,提高配准精度。实验结果表明,与传统迭代最近点(ICP)算法相比,配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约 72.81% 单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM ICP等其他算法相比,也具有一定的优势。     

Gray bootstrap method for estimating frequency-varying random vibration signals with small samples

During environment testing, the estimation of random vibration signals （RVS） is an important technique for the airborne platform safety and reliability. However, the available meth- ods including extreme value envelope method （EVEM）, statistical tolerances method （STM） and improved statistical tolerance method （ISTM） require large samples and typical probability distri- bution. Moreover, the frequency-varying characteristic of RVS is usually not taken into account. Gray bootstrap method （GBM） is proposed to solve the problem of estimating frequency-varying RVS with small samples. Firstly, the estimated indexes are obtained including the estimated inter- val, the estimated uncertainty, the estimated value, the estimated error and estimated reliability. In addition, GBM is applied to estimating the single flight testing of certain aircraft. At last, in order to evaluate the estimated performance, GBM is compared with bootstrap method （BM） and gray method （GM） in testing analysis. The result shows that GBM has superiority for estimating dynamic signals with small samples and estimated reliability is proved to be 100% at the given confidence level.     

小微企业征信体系建设的困境

建立完善的征信体系是化解小微企业融资难问题的有效手段。目前我国小微企业征信体系的建设还处于起步阶段,小微企业自身不仅不够重视征信工作,而且在国家法律层面和制度层面上也存在诸多缺失和缺位现象,严重制约了小微企业乃至整个社会征信体系的建设。发现并有效地解决这些问题,对于化解小微企业融资难、夯实我国社会主义市场经济的信用基础具有重要意义。     

MBD环境下计算机辅助零件分类技术

针对MBD环境下的零件分类问题，研究MBD信息提取、零件编码转换和深度学习分类算法技术，并创建MBD-计算机辅助零件分类系统（MBD-CAPC），实现从输入MBD模型到输出零件分类结果的自动化。