创新创业教育视阈下模具CAD/CAM课程改革探索与实践

模具CAD/CAM课程具有高度的创新性与实践性,对培养学生的创新创业能力和实践能力具有较强的优势。本文针对模具CAD/CAM课程内容的特点及传统教学模式的弊端,开展了教学内容的优化与模块化设计、教学方法的改革和考核方式的优化,将创新创业教育理念深度融入到课程教学中。通过改革与实践,模具CAD/CAM课程在培养学生创新创业意识和实践能力方面取得了良好的效果,可为其他专业课程建设提供参考。     

面向空间太阳能电站应用的超大规模天线阵列模块尺寸与姿态偏差效应分析

空间太阳能电站微波能量传输需要具备超大规模的相控阵列波束形成和超高精度的波束指向控制能力。采用大尺寸的基本相控电单元能够缩减天线阵列规模和微波发射通道数目,从而显著降低微波能量发射系统的构造和组装成本。然而,相控单元的尺寸越大,对天线模块的结构刚性和姿态控制精度要求越高。基于天线阵列的结构化构型设计,提出超大规模回复反射阵列的结构模块和相控电单元的尺寸分析模型,推导得到结构模块姿态偏差、电单元尺寸要求和能量传输效率的近似关系及其解析表达式,可供作为空间太阳能电站微波传能天线阵列及其波束控制方案设计的参考依据。     

基于Simulink的多体机械系统模型转换方法设计与实践

模块框图作为成熟的图形化建模技术应用十分广泛,采用该技术的MATLAB/SimMechanics可进行多体机械系统的建模和仿真,然而对于建模精度要求高、需要实时仿真的柔性、大型多体机械系统比如空间站来说,SimMechanics有明显不足,而DARTS^M软件包可对航天器机械系统进行高精度实时仿真.本文深度解析这两款软件的底层建模技术,根据模型信息的对等关系,设计出模型转换的具体方法,通过C++编程,开发出模型转换程序,从而将航天器多体机械系统的SimMechanics模型转换为DARTS^M模型.通过本文的模型转换方法和程序,可以将两款不同软件各自的优点结合到一起,使得SimMechanics间接地拥有处理柔性体和实时仿真的能力,同时也解决了DARTS^M软件包缺乏图形化建模界面的问题,具有一定的工程应用价值.     

虚拟测试技术在卫星研制中的应用

针对卫星研制过程中技术难度跨越大和“阶段交叠,多线并行”等问题,提出一种虚拟测试技术.该技术以虚拟测试平台为依托,将星上软件嵌入虚拟目标机中,并将其与动力学仿真软件、部件仿真软件和自动化测试软件共同运行于一台PC机上,实现了软件运行的真实底层环境、软件各项功能、对外接口的模拟.虚拟测试具备“全软件工作”和“半实物工作”等多个模式,既能采用全虚拟部件运行,也支持接入真实部件,可应用于卫星各个研制阶段.和传统纯硬件测试相比,虚拟测试大大提前了测试时机,丰富了测试手段,同时缩短了测试周期,提高了卫星研制效率,节约了研制成本,具有较强的工程推广价值.     

基于被动探测的目标磁扰动信号检测与定位

针对目标探测定位的快速发展中,军事领域主动雷达存在的缺陷和实现具有高度隐蔽性的目标检测技术的需求,提出一种基于被动磁矢量测量的目标扰动信号检测与定位技术.该方法利用磁传感器阵列测量目标产生的磁矢量扰动信息,通过滤波、门限检测、基函数展开等技术将有效扰动从复杂的背景场中提取出来,并结合速度估计、磁梯度张量矩阵算法研究任意...     

C/C-ZrC-Cu复合材料的微观结构与抗烧蚀性能

采用低温反应熔渗工艺,以Zr2Cu合金为熔渗金属,在密度为(1.25±0.05)g/cm3的毡基C/C复合材料中引入ZrC+Cu组分,以提高其抗氧化烧蚀性能.采用X射线衍射仪(XRD)、光学显微镜(OM)和扫描电子显微镜(SEM),分析C/C-ZrC-Cu复合材料的相组成与微观结构,在氧-乙炔环境下考核材料的抗烧蚀性能...     

小卫星侦察星座性能评估研究

针对小卫星侦察星座性能评估问题,从覆盖、成本和弹性三方面对小卫星侦察星座的性能指标进行研究,分别构建了考虑存储容量约束的覆盖能力评估模型、成本估计模型以及弹性能力评估模型。在覆盖能力评估模型中,将卫星存储容量作为约束条件,结合卫星覆盖几何模型分析了卫星对地侦察的工作条件,提出考虑存储容量的覆盖指标计算方法;通过小卫星成本模型(small satellite cost model,SSCM)对星座各分系统的成本进行估计;在弹性评估模型中,提出了星座性能损失率指标,并根据星座失效状态概率函数确定了不同失效状态下星座性能损失率的权重。将上述模型应用于SkySat和吉林一号星座的性能评估过程中,结果表明SkySat比吉林一号覆盖能力强、成本低,弹性差。提出的三个模型可用于评价星座优劣,为小卫星侦察星座的建设和性能评估工作提供参考。     

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

自适应航天器态势分析系统

利用深度学习中的卷积神经网络理论,基于单目视觉系统和带有标识物的航天器影像,实现对航天器的三维姿态角、距拍摄点距离和相对拍摄中心偏移量的精准测量。利用机器学习理论实现网络自主学习样本特征,这一方式将大幅降低动态测量的误差。同时,这种测量方式也避免了人工提取特征的复杂过程,实现任意、精准、快速测量,对航天器在组装及发射过程中的姿态估计、距离测算起到关键性作用。     

航天器姿态大角度机动有限时间控制

针对航天器姿态大角度机动控制问题,在存在外部扰动的情况下,基于航天器姿态跟踪系统的标准级联特性,利用反步法和自适应控制设计有限时间控制器。提出的控制方法可以严格保证姿态大角度机动系统是全局有限时间稳定的。李雅普诺夫理论推导和仿真结果表明,系统在控制器的作用下可以快速机动到平衡点并保持稳定,全物理仿真试验进一步表明了所提出的控制方法的有效性和优越性。