基于星载毫米波顺轨-交轨InISAR的空间运动目标三维成像技术研究

研究了低信噪比情况下的星载毫米波顺轨/交轨In\|ISAR空间目标三维成像问题。由于传统的RD成像算法在目标尺寸较大和分辨率要求较高时不能取得较好的成像效果,故将波数域成像算法引入运动目标成像处理以获得高分辨率的二维图像,继而将顺轨/交轨三天线ISAR图像分别进行干涉处理,获得了目标上各散射点的三维位置。作为二维成像、图像配准等重要环节的基础参数,对低信噪比下的目标检测和三维运动参数估计进行了研究,分析了速度估计精度要求。最后,仿真结果表明了顺轨/交轨In-ISAR系统的有效性。     

模拟合成法加工蜗旋凸轮

采用模拟合成法在普通铣床上铣削具有复杂型面的蜗旋凸轮,首先要实现工件的自转与公转,建立分度头与圆工作台转速之间的对应关系。工件轴线到圆工作台轴线的距离a要与(?)的设计尺寸相等,保证工件轴向对称面与圆工作台轴线共面,并按i=0逐渐过渡到i=22.5×M/168×N的变转速比,分别转动圆工作台及分度头,对蜗旋凸轮进行修正。     

一种RS码变换或译码算法及关键方程的讨论

提出了ＲＳ系统码的一种变换域译码的算法，该算法不用球错误位置多项式的根和错误值，运算结构规则：用Ｇｒｏｅｂｎｅｒ基理论分析证明了关键方程的解是在〈ｒ＝ｌ－ｍ意义下解集合Ｍ中的最小元素。     

创新一号微小卫星电源分系统

介绍了我国第一颗微小卫星创新一号(CX-1)电源分系统的性能、组成、工作原理,以及太阳电池阵、镉镍电池组和电源控制器等的设计和相应参数。分析了设计中采用的三域控制统一母线调节、高效三结砷化镓太阳电池发电和充电V-T曲线智能化控制管理等关键技术。飞行试验结果表明,CX-1卫星电源分系统的性能优良、工作可靠,达到了设计要求。     

激波控制鼓包对跨声速抖振影响的数值研究

在跨声速飞行时,激波控制鼓包不仅能够减弱机翼上表面的激波强度从而降低波阻,对跨声速抖振也有一定的改善作用。通过URANS方法数值模拟来探究二维激波控制鼓包对OAT15A超临界翼型跨声速抖振性能的影响规律,并研究以巡航设计点减阻与抖振状态减振2种目标设计的鼓包的区别。以巡航设计点减阻优化设计出的鼓包,在抖振条件下,能够推迟了翼型上表面的压力恢复,减弱了激波与边界层的相互干扰作用,达到减弱抖振幅度的效果,然而不能对抖振实现完全抑制。通过改变鼓包相对位置、高度和长度计算得到鼓包参数对抖振的影响规律,分析典型流场得到鼓包抑制抖振现象的工作机理是：鼓包减弱了激波强度的同时,阻碍了鼓包尾部边界层向上游移动与激波相互干扰,从而稳定了激波抖振现象。另外,基于巡航设计点减阻设计的2个鼓包相对参考位置距离分别为0.04c和0.10c(c为翼型弦长),与同等高度鼓包在抖振状态完全抑制抖振且不降低升力的位置范围的[-0.01,0.02]c和[0.01,0.08]c不同,二者位置最小相差0.02c,而鼓包这段距离差异对巡航特性和抖振性能都有着重要影响作用。总而言之,以巡航设计点减阻与抖振状态减振2种目标设计得到...     

复杂工况下的直升机行星传动轮系故障诊断

行星传动轮系是直升机动力传动系统的核心部件,是直升机健康和使用监测系统重要的监测对象。针对复杂工况下直升机行星传动轮系的故障诊断难题,提出了结合域对抗与深度编码网络的自适应域对抗深度迁移故障诊断方法。方法输入归一化频谱数据,基于堆栈收缩自动编码网络建立训练负载与测试负载编码网络,从训练域数据进行有监督学习提取高质量深度故障特征,并结合参数迁移和对抗学习策略,通过测试域数据无监督自适应优化测试域深度故障特征提取网络,以适应负载条件变化引起的样本数据分布差异以及恶劣噪声环境引起的样本数据波动的影响。方法在直升机行星传动轮系实验平台上通过故障注入试验进行了对比验证,证明了方法的有效性与健壮性。     

考虑刀具偏心的微铣削加工表面粗糙度预测模型研究

基于微铣削刀具轨迹建立了考虑刀具偏心、最小切削厚度的塑性材料微铣削底面粗糙度的预测模型,预测结果表明粗糙度表面形貌呈锯齿状,刀具偏心会影响表面粗糙度的形貌周期和高度,并进行微铣削加工实验,对粗糙度预测模型进行了验证。采用回归统计方法,建立了脆性材料微铣削加工表面粗糙度预测模型,对加工表面形貌进行观察,利用响应曲面法得到了各铣削用量对表面粗糙度的影响规律。     

跨声轴流压气机弯曲静叶出口三维流场测量

利用小型五孔探针测量了不同工况下单级跨声轴流压气机弯曲静叶出口三维流场。结果表明,静子出口有明显的尾迹特性,其对后排叶片的影响不容忽视。静叶角度调节对静子叶片出口气流角及尾迹形状有较大的影响。弯曲叶片对端壁角区低能流体具有径向迁徙作用,有利于提高压气机扩压能力。叶尖、叶根及静叶吸力面侧尾迹区,是高阻滞、高损失、高涡量区。径向速度在叶根及叶尖呈现较大的周向不均匀度,切向速度、轴向速度在叶根也存在较大的周向不均匀度。     

未来智能跨域弹性防御体系展望及关键技术分析

智能化赋能、全维度攻防、弹性分布式协同已经成为未来攻防对抗作战体系发展的重要方向,面向未来全域立体攻防体系对抗,本文全面分析了未来智能跨域弹性防御作战需求,提出了未来智能跨域弹性防御体系构建思路和发展趋势,分析了智能化跨域弹性防御作战的关键技术,以支持未来智能跨域弹性防御作战体系建设。     

基于多标签协同学习的跨域行人重识别

跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明：在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。