绿色夹具--基于气动肌腱与机械增力机构的夹具系统

目前人们对夹具技术绿色化的研究,明显滞后于对绿色切削以及绿色机床等方面的研究。本文以流体传动夹具工作介质的绿色化为出发点,结合采用新型的气动执行元件进行整合创新。提出将气动肌腱与机械增力机构进行组合,以代替容易产生污染的液压传动夹具。并通过具体创新案例,对基于气动肌腱和机械增力机构的绿色化夹具系统进行了分析。     

形态图计算中的投影空间维数和投影空间模型

确定投影空间维数和建立投影空间模型是计算机视觉领域中形态图计算时一个十分重要的基本问题，本文根据态图计算时特征视图拓扑结构等价的特点，指出轴测投影下的投影空间是二维空间，透视投影空间为三维空间，并分别了投影空间模型的建立方法，从而使复杂物体形科计算是简单可行。     

“开普勒”的使命

2009年美国东部时间3月6日22：50,美国成功发射了第一个专门探测太阳系外行星的空间望远镜—-“开普勒”（Kepler）,从而揭开人类探索地外生命的新篇章。人类为什么要探测太阳系外行星？怎样探测太阳系外类地行星？“开普勒”具有哪些技术特征？下面就这些问题加以介绍。     

“开普勒”：寻找另一个地球

2009年3月6日,美国首颗用于搜寻类地行星的空间望远镜开普勒号在卡纳维拉尔角发射升空.至此,在地球之外寻找外星生命的天文学家将有新工具来实现他们的目标.耗资将近6亿美元的开普勒望远镜将在四年左右的时间内,在银河系的天鹅座与天琴座区域观测类似于太阳的大约10万颗恒星系统,以寻找类地行星和生命存在的迹象.     

《易经》宇宙探秘——《易经》与当代科学的故事

六、超前的宇宙本质观 宇宙--空间与时间的总和 宇宙的本质是什么?我们的祖先有着最早、最正确的认识."宇宙"的俗称就是"世界",把"世界"拆开来看,"世"是指时间, "界"是指空间.     

地月空间发展的若干工程与技术问题

针对地月空间发展的关键工程与技术问题,从地月空间运输、月球和小天体资源、月面机器人、地月空间经济圈等角度开展了研究。地月空间运输分为天地往返、地月转移和月面升降等阶段,需要根据不同阶段的环境特征发展不同的飞行器、运输方式和重复使用方案,并考虑地球空间站与载人月球探测的一体化设计。地球静止轨道是理想的地月空间工业园区,月球空间的真空、低重力、低温以及充足太阳能等条件为发展磁悬浮、太空电梯、天钩等电气化运输提供了便利;面对严酷的月面环境和稀缺的人力资源,月面机器人将发挥先导性和主力军作用,用于基础设施建设、航天员陪伴与辅助、人机协作等。地月空间发展不仅仅是载人登月,而是以建立地月空间经济圈为目标,促使国家利益从地面、海洋延伸至地月空间,推动太空产业从围绕地球向围绕地月空间发展,加速人类社会由地球文明向太阳系文明迈进。     

我国宇航空间环境领域国家标准体系的构建

空间环境标准是宇航活动安全的重要保障。本文在对空间环境研究领域归纳分析的基础上,对国内外空间环境领域的标准制定情况进行了梳理,并对当前空间环境领域的标准化形势进行了分析,进而介绍了我国宇航标委会空间环境分委会的工作开展情况,以及新构建的我国空间环境领域国家标准体系。最后,对我国空间环境分委会及后续的标准建设进行了展望。     

新型大功率高效率空间行波管电源

空间行波管放大器是通信、导航、数传等卫星中重要的功率放大部件。行波管电源是其重要组成部分,在接近50多年的行波管电源研发和制造历史中,行波管电源总体向着高效率、小体积、轻重量、高功率的方向不断发展。提出一种新型大功率高效率空间行波管电源,采用Buck+推挽两级式拓扑结构,低压采用一种新型Buck变换器,通过无损缓冲的方式,实现了Buck变换器各个开关管的软开关;高压采用谐振推挽的拓扑结构,实现了开关管的软开关,使行波管电源效率达到了94%,并在一台500W的样机中进行了实验验证,使行波管电源的体积、重量和效率指标得到进一步提升,为行放电源的小型化、高效率奠定了坚实的基础。     

大口径非球面加工中最接近参考球面的精确计算

摆臂轮廓测量技术要求将摆臂精准的装调至待检测非球面的最接近参考球面上,需要精确确定非球面的最接近参考球半径及球心位置,而常规的近似法、精确公式法以及最小二乘法不能满足计算的精度和效率等要求。为了弥补现有算法的不足,文章介绍了一种分阶段逼近最接近参考球半径的计算方法,该算法在最小二乘法的基础上,通过精确线搜索技术以及牛顿迭代法,实现了最接近参考球半径求解的高精度、高效率,并且应用于大口径非球面计算时迭代效率有了较大提高。计算实例结果显示,该算法满足摆臂测量时大口径非球面的最接近参考球半径的求解要求。     

基于双时相遥感影像差异信息的深度学习滑坡检测

目前利用高分辨率卫星影像进行滑坡等地质灾害识别逐渐成为研究热点,滑坡目视解译依赖于解译人员的经验,耗时费力且提取精度低,而传统的滑坡自动识别方法易将滑坡和道路、裸地、建筑等多种具有相似光谱信息的地物混淆。针对以上问题,文章使用一种双时相高分辨率卫星影像差异信息的深度学习滑坡检测算法,获取时序影像各个波段和归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）的差异影像作为深度学习的输入特征。为充分挖掘滑坡前后影像多种信息差异特征,采用了U-net网络模型耦合空洞空间金字塔池化和嵌入注意力机制模块相结合进行滑坡特征提取的方法,该方法增强了滑坡边界信息的保存,能够有效地提取滑坡边界信息和发生剧烈变化的区域。利用上述方法对恩施市和九寨沟进行了滑坡检测,实验结果显示,所取得的综合评价指标值（F1-Score）分别为88.4%和90.53%,误差较小、精度较高。表明该方法能够准确检测出高分卫星数据的滑坡边界,且能保持滑坡的完整性。