舰载无人机横侧向着舰控制律设计

舰载无人机横侧向控制一直是着舰控制律设计的难点。为了解决着舰横侧向控制的难题,针对舰载无人机的非线性模型采用了反演控制器设计方法,为解决传统反演的计算膨胀问题,引入了指令滤波方法,同时只设计了一个Lyapunov函数证明了稳定性;由于舰载机动力学模型不能精确获得,采用了自适应方法对其进行估计。设计的横侧向着舰控制器,能较好地解决横侧向控制器设计过程中的耦合问题,并且和传统PID进行了仿真对比,证明了所设计的控制律满足了对参考信号跟踪的性能要求。     

基于改进的PRI方法对植被冠层叶绿素含量的反演

叶绿素是植被光合作用的重要色素，对植被的健康状况有直接的指示作用。利用遥感技术准确、快速地获取植被叶绿素含量对精准农业具有重要意义。文章在对各种光化学植被指数（Photochemical Reflectance Index，PRI）与叶绿素含量进行敏感性分析的基础上，提取出对叶绿素变化较为敏感的组合形式，并考虑土壤背景的影响，提出了一种改进的PRI模型，同时利用在小汤山试验田获取的地面采样数据和实用模块化成像光谱仪（Operative Modular Imaging Spectrometer，OMIS）数据进行验证。结果表明，基于OMIS高光谱数据，模型能够很好地对植被冠层的叶绿素含量进行反演，反演的叶绿素含量与实测值具有较好的相关性。     

迟到131年的证明:普适时间反演不变性禁止任何可逆性

指出并纠正了物理学中关于时间反演的科学观念问题上的错误.根据物理学中的时间反演的定义,经过严格数学逻辑推理证明并应用了图示加以说明;证明了任何物理过程的时间反演过程是原过程的空间图像本身.还证明了所有物理理论都具有时间反演不变性,即在物理学中,时间反演不变性是普适的.物理理论的时间反演不变性不表示以往理论所认为的是过程的可逆性.同时指出,历来把物理过程的时间反演过程看作原过程的逆过程,并解释为原过程电影的倒映是错误的.历来把时间反演不变性看作过程的可逆性也是完全错误的.物理学中不存在由时间反演导致的可逆性.由此消除了物理学中如"可逆佯谬"这样的矛盾,使物理学变得完美和统一.最后解释了时间反演的物理图像,指出了时间反演变换的物理意义.     

基于BP神经网络的GNSS-R海面风速反演

针对GNSS-R进行海面风速反演过程中时频域相关物理量较多，数据耦合性强等问题，提出了基于反向传播（BP）神经网络反演海面风速的方法。建立反演过程中相关观测量与风速的对应关系，选取多观测量作为输入，对输入数据进行处理，设置神经元与激励函数，使用BP神经网络自适应调整拟合参数，将风速作为神经网络输出端的特征量提取。反演结果，风速≤ 20 m/s时，反演均方根误差RMSE=1.21 m/s，风速>20 m/s时反演均方根误差RMSE=2.54 m/s，反演结果优于使用时延相关曲线前沿斜率（LES）和时延多普勒相关功率均值（DDMA）方法得到的反演结果，且迭代次数较少，复杂度较低，证明该方法可以应用于GNSS-R海面风速反演。     

红外甚高光谱分辨率探测仪反演系统的设计与实现

文章基于"高分五号"卫星大气环境红外甚高光谱分辨率探测仪(AIUS)数据,采用最优化反演算法,建立了大气成分廓线反演的业务化处理系统,并对反演结果进行了精度验证。该系统采用分层设计思想和模块化设计思路,具有手动和自动业务化处理的功能。将系统反演结果与微波临边探测仪(MLS)的2级官方产品和先验数据进行对比分析,O_3反演产品在14～50km范围与MLS产品的相对偏差小于15%;H_2O反演产品在18～70km范围与MLS产品的相对偏差小于15%;HCl反演产品在14～40km范围与MLS产品的相对偏差小于10%;N_2O反演产品在10～35km范围与MLS产品的相对偏差小于10%;CO反演产品在14～55km范围与先验廓线的相对偏差小于15%。上述结果表明,反演系统具有良好的准确性和稳定性,能够为中国进行大气环境监测和全球气候变化研究提供算法和技术支持。     

热防护材料表面发射率测试研究

提出了一种基于热流反演方法的表面发射率测试方法,并应用该方法对火箭发动机用热防护材料镀铝薄膜表面发射率进行了测量。试验在真空舱中进行,利用石英灯对试片进行加热,建立了由石英灯和试片组成的热交换系统,根据传热理论推导出了包含试片表面发射率的传热方程。依靠热电偶测量试片温度变化,反演得到表面热流,代入传热方程,获得试验用镀铝薄膜表面发射率约为0.12。此外,还采用集总参数法对镀铝薄膜表面发射率进行了计算,两者结果相差小于1.5%。提出的发射率测试方法虽然不能得到光谱发射率,但已经可以满足工程应用,且简单易行。     

大推力发动机在轨羽流热效应监测与反演方法

为了获得相对准确的大推力发动机在轨真实羽流热效应数据,提出了一种在轨羽流热效应监测与反演方法,并将其应用于嫦娥四号着陆器。该方法突破400℃宽温区对400kW/m~2短时超高羽流热效应进行精确监测的技术,获得发动机周边温度数据,建立发动机羽流到达目标表面的反演模型。反演结果与嫦娥四号着陆器在轨实测结果一致,验证了该方法的正确性。该方法反演所得羽流热效应数据,可为后续月球着陆器热防护设计提供参考。     

LEO卫星轨道误差对无线电掩星反演大气参数的影响

采用数值方法估计了LEO卫星轨道误差对无线电掩星反演大气参数的影响。并将其应用于1995年10月11日的某次掩星事件的观测资料处理和分析，得到了LEO卫星轨道误差对无线电掩星反演大气参数影响的定量结果。     

一种鸟体本构模型参数的反演方法

采用PAM-CRASH中的Monaghan状态方程作为鸟体本构方程,建立鸟撞平板试验耦合算法的数值计算模型,将待优化反演的鸟体本构模型参数定义为优化参数,将位移的试验值与计算值相对误差的平方定义为优化目标,利用ISIGHT和PAM-CRASH有机集成对鸟体本构模型参数进行了优化.用优化后得到的鸟体本构模型参数进行仿真分...     

基于深度学习的日间逐小时地表PM2.5浓度反演

以长三角地区作为研究区域,提出了使用深度学习算法来实现主被动遥感数据结合反演地表PM_2.5浓度的方法。基于MPL观测数据,使用雾霾层高度(HLH)替换了边界层高度(BLH)特征,对已有的基于气溶胶光学厚度(AOD)结合大气BLH来反演PM_2.5浓度的算法进行了改进。为提高数据覆盖率,对研究区域内的MAIAC AOD进行了填补与评估。利用多种机器学习算法实现了日间逐小时的PM_2.5浓度估算,模型验证相关性最高可达0.87。该方法能够为观测气候变化、应对大气污染提供有效帮助。