大范围收敛的摄动Lambert问题新型解法:拟线性化-局部变分迭代法

研究实时、高效、稳定性强的高性能空间轨道计算方法对于中国未来航天工程具有重大应用价值。针对强非线性系统的多维两点边值问题,提出了一种拟线性化-局部变分迭代法（QL-LVIM）,通过拟线性化（QL）思想,将非线性两点边值问题转化为一系列具有一定迭代格式,并且成对出现的初值问题,进而通过局部变分迭代法（LVIM）对其进行求解。利用拟线性化的大范围收敛特性和局部变分迭代法的快收敛、高精度特性,该方法能够在较大的时间和空间尺度下快速精确获得摄动Lambert问题的初速度和转移轨道,其收敛域远大于传统的牛顿打靶法,为航天器轨道转移提供了一种简便高效、稳定性强的新型计算方法。在不同轨道情形下,与几类参考方法对比,结果表明本方法能够在计算效率方面实现大幅提升,并且能够在大范围内实现快速收敛。方法的有效性在地-月系三体问题中得到了进一步验证。     

复杂几何体注塑制品翘曲变形模拟仿真

注塑成型制品的翘曲变形作为评定制品质量的重要指标之一,其研究有着重要的应用价值。为提高具有复杂几何形状的塑件翘曲变形预测精度,对聚丙烯基热塑性弹性体（Thermal plastic olefin, TPO）分别进行了拉伸加载-卸载实验、压力-体积-温度（Pressure-volume-temperature, PVT）实验、复杂注塑制品翘曲变形的测量和数值模拟。材 料的PVT曲线显示冷却过程中材料的热膨胀系数会发生非线性变化。拉伸应力应变曲线表明,材料未表现出明显的屈服,应变速率越大则弹性模量就越大,而在卸载时弹性模量小于初始弹性模量,并随总应变极限的增加而减小。修正Chaboche粘塑性模型并将其应用于高分子复合材料,对各温度和应变速率下的应力应变曲线进行拟合获得本构方程参数,编写子程序UMAT并嵌入到TPO复杂注塑制品的翘曲变形有限元模型中,所得模拟结果不仅能成功预测试样取样位置上翘曲变形的趋势,还能够发现在套筒位置和加强筋处的过度收缩。     

地空协同防空目标抗差跟踪算法

针对现有系统误差配准算法以已知系统误差变化模型为前提条件、相应的目标状态估计易受系统误差配准结果影响等不足之处,在机载雷达与地基雷达协同防空预警体系下,对系统误差存在情况下的目标跟踪问题进行了研究,并提出了有效的地空协同防空目标抗差跟踪算法。仿真结果表明所提算法可得到无偏、稳定、有效的目标状态估计,并且相对于系统误差目标状态联合估计算法,所提算法计算量小,对系统误差变化有很强的鲁棒性,可适应实际工程应用中可能出现的异常情况,为后续决策提供稳定有效的目标信息。     

基于直接配点法的绳系卫星系统变轨控制

讨论了不必回收子星的二体绳系卫星系统(TSS)的变轨方案。假设TSS质心运动满足经典的二脉冲Hohmann变轨,用未变形绳长加速率控制两次脉冲期间的TSS运动。利用直接配点法中的Hermite-Simpson方法将控制消耗最小的最优问题离散为大型非线性规划问题,然后用MATLAB的SNOPT软件包求解;针对初始偏差较大的实际情况,又结合直接配点法和滚动时域控制得到了解析的反馈控制律。仿真算例表明,得到的TSS变轨过程状态变化平滑,控制消耗较小,而且变轨之后TSS接近平衡状态;此外,反馈控制律对最优路径的跟踪效果较好,能够消除初始偏差的影响。     

基于归一化互相关的系统误差配准算法

雷达组网中由于系统误差存在,航迹不能正确关联,因而无法进行有效的误差配准。为了解决这一问题,理论分析了系统误差对目标航迹的影响并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量,结合图像信号时频域特性,提出了一种基于归一化互相关的误差配准算法。该算法采用归一化互相关来估计和补偿组网雷达目标航迹到融合中心航迹的相对旋转参数和平移参数,从而为后面的系统误差配准提供可靠的航迹关联数据。     

π—超可解群的弱拟正规

引入有限群的弱拟正规子群的概念，利用这一概念获得了π-可解群为π－超可解群的一个充分条件，即若有限π－可解群G的每个极大子 在G中弱拟正规，则G为π－超可解群，并给出反例指出该结论与超可解群中相应结论的不同之处，本文所提及的群都是有限的。所用的符号和概念也是规范的。．     

基于深度神经网络的像素级别可见光图像配准

现有图像配准算法中,借助图像采集设备参数的方法存在硬件内参难以获得或精度不够的问题,采用匹配图像特征计算图像单应性的方法存在对场景深度信息利用不全的问题。针对这一现象,提出了结合可见光图像与其深度信息来生成更具有真实性的配准图像对数据,用以训练得到一个可以进行像素级别图像配准的深度神经网络PIR-Net。建立了一个大规模、多视角、超仿真的图像配准数据集:多视角配准(MVR)数据集,该数据集包含7 240对含有深度信息的待配准图像及其像素级别的坐标对准真值;基于编码器-解码器的深度神经网络结构,训练得到一个能以全分辨率形式对2幅输入图像之间的坐标变化矩阵进行重建的PIR-Net。通过实验验证了PIR-Net能够在未知相机内参的情况下实现不同视角的可见光图像配准,并比传统算法具有更高的配准精度。在MVR数据集上,PIR-Net的配准误差仅为通用的特征匹配对准算法(SIFT+RANSAC)的18%,同时减少了30%的时间消耗。      

长期拟周期近直线晕轨道高效设计方法

面向未来近月空间站部署需求,提出了一种三级修正的长期拟周期近直线晕轨道（NRHO）设计方法。首先,设计了新的离散点选取策略,降低了对参数敏感区域的打靶需求,提高了多点打靶法计算多圈次拟周期NRHO的收敛性能。然后,基于NRHO的对称特性,给出了初始拟周期NRHO圈次延续方法和滚动时域长期拟周期NRHO生成方法,根据拟周期NRHO近月点半径设计了修正策略。使用不同的NRHO进行仿真实验,生成了维持500圈约10年的长期拟周期NRHO。仿真结果表明本方法提高了收敛效率,且能有效生成地月空间长期拟周期NRHO。     

基于特征点互信息预配准的医学图像配准技术

基于最大互信息的医学图像配准算法近几年来成为医学图像处理领域的热点。由局部极值导致的寻优困难是困扰该算法的核心问题,混合优化算法成功地解决了互信息函数的寻优问题,但延长了配准时间。文中研究了互信息函数峰值周围的局部极值特征,提出安全区域的概念。利用特征点互信息理论,并结合多灰度级和多分辨率策略,提出一种基于混合优化算法寻优和特征点互信息预配准的改进型算法。经过模拟数据和实际数据配准实验证明,该算法在保证了配准精度的同时,提高了配准的速度,稳健性更强,具有临床推广价值。