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空天红外遥感探测技术对国民经济发展和战略国防能力建设具有重要意义,是推动我国红外科技进步的关键引擎,更是实现航天科技强国战略的重要基石。本文重点展现了气象卫星观测技术、地物目标精细成像技术、红外焦平面探测器技术以及新时代背景下的遥感应用等多个与红外科技紧密相连的关键领域的研究进展。通过系统梳理相关技术的发展脉络,总结演进规律,并深入剖析最新研究成果,旨在精准洞察未来空天红外科技的潜在发展方向,为我国红外科技的不断创新和航天事业的蓬勃发展提供坚实的支撑。  相似文献   
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数字孪生作为新一代信息技术,在助力数字经济与实体经济深度融合过程中扮演着重要角色,逐步成为数字经济的基础支撑,故计量分析数字孪生研究状况,有助于掌握其未来发展趋势,为其下一步发展提供参考和借鉴。以Web of Science和CNKI数据库检索文献为样本,从发文量、核心文献、合作网络、关键词等维度进行可视化分析,以此识别数字孪生领域的发展态势、知识基础、合作状况、研究热点和研究前沿等。  相似文献   
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在固体火箭发动机燃烧室和喷管对接装配过程中,为准确实时预测密封圈应力,以确保发动机的装配质量,提出了一种基于Kriging模型的密封圈对接装配应力预测方法。首先,分析装配工况,利用有限元分析方法计算出多种工况下密封圈的应力-应变;其次,使用生成对抗网络的方法扩大数据样本空间;之后,利用拉丁超立方抽样法选取一定数量的应力-应变数据构建Kriging模型;最后,根据定义的加点准则迭代优化Kriging模型,实现主动学习,由此得到密封圈应力预测的数字孪生模型。装配时,通过六自由度并联平台的力位传感器实时采集的信号数据,作为数字孪生预测模型的输入;通过实时读取模型输出,实现对接过程中的装配质量实时在线预测反馈。  相似文献   
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针对飞机起落架系统,传统健康管理方式存在知识不完备、数据不平衡和模型固化等问题,开展了数字孪生驱动的健康管理技术研究,提出以自更新模型为基础实现故障诊断与预测的数字孪生健康管理框架。从起落架系统物理和行为2个维度建立孪生模型来实现真实系统的数字映射,依托强化学习算法实现数字孪生模型参数的更新,确保孪生模型实时跟踪和反映实体健康状态,并以此为基础设计基于事件的故障诊断和基于粒子滤波的故障预测方案。以起落架收放系统为例完成实验验证,与传统方法相比,本文方法在实时性、准确性和鲁棒性方面表现更优。  相似文献   
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针对复杂多变的航班运行环境,提出一种基于数字孪生的航班链延误动态预测模型,以改善传统预测方法的精度及自适应性。模型基于数字孪生航班链系统构建,采用滑动窗口下的多通道特征建模完成单元级航班延误预测,并提出一种混合优化策略进行模型参数的动态优化,最后通过孪生数据驱动的链式分析方法实现了全航班链的延误分析与修正。采用国内航班数据进行实验,得到在各个窗口下的航班延误平均绝对误差(Mean absolute error, MAE)为11.79 min,低于其他基线模型和静态模型;且引入孪生数据驱动分析和修正后,紧随其后的航班预测误差比此前进一步降低了6.44%。结果表明,模型有利于数字孪生航班链系统实现虚实交互,并具有优良的预测精度和自适应性。  相似文献   
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机床加工性能和刀具切削性能的发展使得薄壁件的高效率和高精密加工成为可能,也使得薄壁件在航空航天领域得到更广泛应用。薄壁零件结构复杂、刚度低,在铣削过程中易发生变形,因此精准预测与控制薄壁件的加工变形是机加工领域亟需解决的工艺难题。通过对薄壁件分类以及加工工艺分析,归纳总结引起薄壁件加工变形的因素,对加工变形影响最为关键的铣削力计算模型进行简述;结合国内外薄壁件变形预测与控制方法的研究,以弹塑性和数值模拟方法对薄壁件加工变形进行预测,通过加工工艺优化、辅助支撑技术、高速切削技术和数控补偿技术等方法对薄壁件加工过程的变形量进行控制;基于数据驱动数字孪生体的更新迭代,实现薄壁件实际加工过程的孪生及薄壁件变形预测与控制,构建了以数字孪生为平台的薄壁件加工变形预测与控制理论框架;最后对数字孪生在薄壁件加工变形预测及控制的发展与应用提出展望。  相似文献   
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针对以引力波探测为代表的空间科学任务和以“国网星座计划”为代表的商用卫星网络任务对推进器的特殊需求,本文提出了一种基于数字孪生的推进器优化设计方法。该方法首先建立由机理模型模块和测试数据集模块组成的数字孪生体。机理模型模块依据推进器的物理过程建立模型,对难以测量的数据进行仿真模拟;测试数据集模块通过实验对推进器进行测试,依靠测试数据建立可测参数的数学模型。将数字孪生体与实验进行对比,通过对比结果反馈调节机理模块从而不断提高孪生体的准确性,最终为优化设计提供依据。结果表明:(1)该方法能够构建微波离子推进器的数字孪生体;(2)该数字孪生体的预测结果存在一定差异,通过分析发现该差异与机理模型的精细度以及测试数据集的数据量有关。  相似文献   
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