强磁暴期间磁尾高速流的多卫星联合观测

使用多时空尺度的多卫星数据研究磁尾高速流,已经取得了很多重要成果。文章介绍了一次持续时间大约为3天的强磁暴期间的地磁台站和多卫星联合观测。IMAGE卫星的极光观测表明有14个孤立亚暴发生。运行在靠近磁尾的CLUSTER星簇（C1、C3卫星）和运行在靠近地球的DSP-1卫星均观测到了多次地向和尾向高速整体流。多卫星联合观测给出了不同位置处地向和尾向高速整体流的分布特征。     

美军电子攻击型无人机的发展

介绍了美军机载电子攻击力量建设发展战略和构想,以及美军各军种对电子攻击型无人机的需求和建设思路。从选型和有效载荷两个方面讨论了美军主要电子攻击型无人机项目的发展现状。分析了电子攻击型无人机的作战优势。     

高速风洞等离子体流动控制实验技术研究

针对开展等离子体高速流动控制研究的技术需求,通过专用模型及实验机构设计、绝缘密封走线、多层电磁屏蔽等技术手段,建立了一套适用于高速风洞的等离子体流动控制系统,提出了等离子体高速流动控制风洞实验的技术规范和运行策略,并初步探索了等离子体激励对二元翼型绕流的控制规律。采用该技术后,解决了高压电缆的绝缘、密封走线问题,模型与实验机构的感应电压减小90%以上。风洞实验结果表明:实验系统运行稳定,实验数据可靠,等离子体激励对犕犪=0.2的流动可实现有效控制;施加等离子体激励后,NACA0012翼型的流动分离明显减弱,升力增大,阻力减小,临界失速迎角增大2°,最大升力系数增大4%,总体气动性能得到显著提升。     

高速冲击下块体金属玻璃动力学响应的实验研究

块体金属玻璃具有极高的力学强度,存在潜在的军事应用价值,实现其应用的关键在于认识材料在高应变率下的动力学行为特性。为此,利用飞片驱动速度可达3.5 km/s 的电炮加载装置,对一种新制备的锆基块体金属玻璃的动力学响应进行了实验研究。实验中,基于高精度DPS激光干涉仪测得的样品/窗口界面粒子速度波剖面,获得了新材料在应变率约为106/s下的冲击响应特性参数。在加载压力15~25GPa 范围下,确定的 Hugoniot弹性极限约为2.4GPa,线性拟合得到的冲击 Hugoniot关系为Ds=(4.4±0.1)+(0.58±0.08)up。     

航空用燃气发生器和高温放气阀的设计原则及试验

分析了燃气发生器和高温放气阀的作用及必要性,阐述了两者的设计思路,提出了有关的设计原则,并根据该原则设计研制出了满足技术指标的燃气发生器和高温放气阀.对两者进行一系列试验,验证了设计原则的正确性.结果表明:燃气发生器在最小空气流量为0.025kg/s,最高燃气工作温度为950℃,燃气温度波动范围为±10℃,实现稳定工作;高温放气阀在1200℃时能实现不漏气、灵活可靠的工作.上述技术指标均高于我国目前地面上使用的、车用的同类试验设备.利用该两项试验设备,可准确、完整地得到涡轮增压器特性,为实现航空活塞发动机的优良高空性能提供了依据.      

基于深度学习的无人机数据链信噪比估计算法

无人机数据链通信受到各种自然与人为的干扰,信噪比（SNR）是信道状态和通信质量的有效评估指标。为解决传统估计算法信噪比估计精度不足的问题,提出了一种卷积神经网络（CNN）与长短时记忆（LSTM）网络结合的估计模型。利用仿真与实测相结合的方式,构建了一个包含不同信噪比、调制方式、衰落信道等信息的无人机通信信号数据集;在网络训练阶段,将样本序列进行分割,对分割后的每一部分序列使用CNN-LSTM网络提取深度特征,多次训练并保存模型参数;在测试阶段,利用构建好的测试集完成对算法的验证与测试,得到信噪比估计值。实验表明,相比于传统信噪比估计算法与单一网络结构的深度学习算法,所提算法的均方误差最低,实现了对信噪比的高精度估计。      

基于凯恩方程的无人机伞降回收动力学建模与仿真

在无人机的伞降回收过程中,无人机与降落伞一直都处于实时的动平衡状态,两者在伞降回收过程中的耦合关系及其复杂,因此很难建立精准的无人机伞降回收动力学模型。针对该问题,将伞降回收系统划分为降落伞和无人机分别进行处理。针对时变对象降落伞,通过阻力面积随充气时间的变化关系建立其动力学模型。针对无人机,首先,基于多体动力学思路,将其划分为左右机翼和机身的多体系统,通过平板绕流系数优化其伞降过程中的大迎角动力学模型;然后,通过偏速度矩阵将各体的动力学模型引入伞降回收系统质心;最终,基于凯恩方程推导并建立了伞降回收系统六自由度模型,并引入海拔高度和风力对无人机伞降回收的影响。通过数值仿真与实验数据的对比,可以发现两者具有较好的一致性,该动力学模型能够为无人机的伞降回收提供指导。      

单目SLAM直线匹配增强平面发现方法

针对微小型机器人及无人机系统日益迫切的轻量化视觉导航需求,提出了一种多维几何特征单目视觉三维环境建模方法。单一点特征单目SLAM制图方法地图描述效率相对较低,噪声容忍性能需要进一步提高。将线和面特征引入单目SLAM的三维地图构建过程,提高系统三维空间建模的搜索速度和稳定性。利用快速直线搜索算法,并基于二维直线匹配生成三维空间直线。现有基于三维空间特征点生成最小采样集的J-Linkage算法需要的倾向向量维数较高,完成单目SLAM常见场景三维平面聚类所需的计算量大。通过点线特征结合以及直线增强的J-Linkage算法可以提高特征平面聚类速度和稳定性,减少系统三维空间表达的冗余信息。     

基于改进SURF算法的无人机遥感图像拼接方法

针对传统SIFT算法在无人机遥感图像拼接中存在的运算缓慢、误匹配较多且计算过于复杂,无法满足遥感图像处理的实时性要求等缺陷,以及由于采集到的图像之间存在曝光差异等情况,直接进行叠加拼接后极大可能会在边界处产生重影错位的情况,文章提出了一种改进的SURF算法与融合算法用于无人机的遥感图像拼接。首先,在特征检测阶段,将SURF算法与Harris角点检测算法2种算法相结合,快速得到图像的特征点与特征描述子;在特征匹配阶段分为粗匹配与精匹配2个步骤:通过KNN算法对待拼接图像间特征点的粗匹配,以及应用RANSAC算法去除误匹配点的精匹配;在图像融合阶段,采用了基于距离的加权平均算法进行图像融合;最后,实验表明:文章所提出的算法处理速度相比于传统SUFT算法提升了近5倍,相比于其他改进算法,匹配精度也有所提高,并且该算法能够有效提高图像拼接后的质量与效果,解决了拼接痕印明显、重影、错位等现象可能发生的问题。     

无人机制造外形气动偏差评估方法

气动外形对无人机起着至关重要的作用,有必要对其制造外形的气动偏差进行评估。利用数字摄影测量系统获得无人机制造外形的点云数据;以机头为参考点,将测量点云数据模型与理论模型的坐标系重合,对比重合度并统计无人机制造外形与理论外形的几何偏差分布;根据点云数据进行逆向建模,获得无人机制造外形的三维模型;对无人机理论外形进行CFD计算,与其风洞试验数据进行对比,通过调整网格及计算方法,得到与试验数据相吻合的CFD计算方法;以此方法计算得到无人机制造外形的气动数据,并与无人机的理论气动力进行对比。结果表明:此评估方法能够定量地评估外形制造偏差对无人机气动特性的影响。