利用小尺寸缺口试样测定延性材料的单轴本构关系

提出了一种利用三点弯曲试样获取延性材料本构关系的测试方法：针对小尺寸缺口试样的三点弯曲线载荷-位移曲线,采用有限元辅助测试（Finite-element-analysis aided tests,FAT）方法,迭代获得材料代表性体积单元（Representative volume element,RVE）本构关系。研究表明,两种延性材料的有限元迭代反求结果和单轴拉伸试验结果吻合较好。应用该方法,可以采用小尺寸缺口试样来获取延性材料的本构关系。     

基于自适应网格的超声速液体射流破碎过程研究

为研究超声速气流中液体横向射流的破碎过程,采用脉冲背景光方法和VOF方法开展了实验和数值研究。为提高液体横向射流中气液界面和气流场特征捕捉的精确性,采用自适应网格技术对于气液界面、激波出现位置进行网格细化,计算得到了较为精细的气液界面、激波特征及涡系结构。研究结果表明:在低成本仿真模拟条件下,利用自适应网格计算得到的射流轨迹和轮廓与实验吻合较好,射流轨迹的最大误差为10%;射流初始段在超声速气流条件下,仍然存在一段高度约为1.9倍喷孔直径且圆柱形态保持较好的连续光滑液柱。随着喷注压降的升高,液柱的长度逐渐增大;主流气体流经液柱发生三维绕流,在射流附近和近壁面区域形成不断演化的反转涡对,反转涡对的形成加速了液体射流一次破碎过程。     

星载激光测高地面数据处理设计研究

星载激光测高技术是对地观测系统中最为核心和前沿的信息获取技术之一,因其具有探测方向性好、测距精度高等特点,在地球科学领域中体现出了巨大的应用潜力。在ICESat/GLAS测高地面数据处理系统的基础上,针对将于今年发射的高分七号卫星的载荷特点,设计了一套星载激光测高地面数据处理系统软件。该软件可实现对星载激光测高数据的地面处理并生成3级数据产品,包含激光能量计算、波形分解和激光脚点定位等,以及相应各级产品的数据质量控制处理。利用高分七号仿真数据对该软件进行相应的性能测试,测试结果表明:该系统软件基本满足需求,已初步具备星载激光测高地面数据处理能力。     

一种基于间歇采样的脉间点积干扰方法

首先介绍了间歇采样转发干扰原理,指出了间歇采样转发干扰出现的假目标峰值位置,提出了一种基于间歇采样转发的脉间点积干扰方法,在对该方法进行数学建模后,分析了干扰信号时频特性;最后对基于间歇采样转发的脉间点积干扰进行了仿真,并将之与直接间歇采样转发干扰及增加了多普勒噪声调制间歇采样转发干扰进行对比。     

点融合系统在飞行训练中的应用初探

随着我国中低空域逐渐开放,空域布局愈加复杂,各类通航运行矛盾冲突明显。通航产业中架次与时间占比最大的训练飞行,因其运行繁杂,亟需提升空域容量,降低工作负荷,更新教学课程,适应市场需求。本文研究点融合系统,比对训练飞行困境,分析实施基础,对点融合技术在飞行训练中的运用进行初探,认为该技术的应用能优化空域结构,厘清飞行航迹,提升空域容量,缓解学生积压,减少燃油消耗,且已初步具备基础条件。后期还需从机载设备加装、程序设计优化、人员能力提升、运行监管体系搭建等方面加强建设,以满足点融合系统运行所需。     

一种面向成像卫星的启发式分层任务规划方法

针对成像卫星运控系统设计中的高计算效率、动态任务调整应用需求,提出了一种启发式分层任务规划方法,采用资源预算、分层规划、约束复核、动态调整的思路构建任务调度路径,利用启发式贪婪策略逐级引导任务规划求解过程,通过在每一层上缩减问题规模实现解空间的分步降维,加速任务规划计算.提出低收益任务消减和冲突任务消解策略处理应急动态...     

北京三号A卫星自主任务规划地影快速预报方法

星上自主任务规划是北京三号A卫星的一项创新性技术,显著提升了卫星的好用、易用性和智能化水平。为了满足自主任务规划的高实时性要求,文章提出了一种卫星进/出地影时刻的快速预报方法。首先,基于太阳-地球-卫星的相对位置关系,建立了每个轨道圈内卫星进/出地影时刻的解析估算模型和进/出地影时刻卫星满足的非线性方程;然后,基于获得的进/出地影时刻的估计值,使用对分法迭代求解非线性方程,获得进影和出影时刻的精确结果。仿真结果表明：在星载处理器上使用该方法预报一天的地影时间耗时约1.1 s,计算速度比现有星上预报算法提升了约100倍,具有较高工程应用价值。     

无人车基于激光雷达/视觉的目标体积自动测量方法

近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。     

点目标假设下的二维精度体系研究

点目标假设下,在二维圆概率偏差线性公式的基础上,给出了基于纵横向均方根误差分段的精确公式。同时应用概率论正态分布理论,对二维情况下均方根误差、圆概率偏差和概率偏差的相互关系进行了研究,通过理论推导和数值计算给出了二维精度指标相互转换的拟合公式,完善了满足工程应用的二维精度体系。研究结果可在精度指标的论证、设计和考核中使用。