惯组小系统动力学建模与非线性特性分析

基于"三心重合"的设计思想和飞行器的姿态需求,建立了含立方项非线性刚度的惯组小系统动力学模型。提出了惯组小系统存在系统动刚度和减振器动刚度的"双层级"概念。利用龙格-库塔法求解渐软非线性系统对正弦扫频激励的响应,得出减振器动刚度存在对激励幅值和激励频率的敏感区域,采用动刚度曲线表征了减振器的非线性软化特性。利用虚弧长延拓法计算惯组小系统的非线性频响函数和传递特性,预示了高量级振动下减振器的动力失稳现象。通过惯组小系统传递特性试验,验证了减振器具有渐软刚度的非线性特性。扫频法计算结果与正弦扫频试验结果的吻合度达到96.5%,检验了构建模型的正确性。所建立的模型工程应用简便,对惯组小系统非线性特性的预示具有较高的精度,可供飞行器姿控系统设计时参考。     

概率语言多属性群决策方法及其在新型智慧城市市民获得感评价中的应用

针对公众参与的语言信息多属性群决策问题，研究了考虑参与者满意度的概率语言多属性群决策方法。首先，根据参与者的语言评价信息确定并规范化概率语言决策矩阵。然后，对大群体进行共识分析，由最大化参与者群体的满意度构建线性规划模型，确定参与者群组的权重；构造正、负理想方案的评价向量，构建多目标规划模型，用拉格朗日乘子法求解属性权重；定义各方案的加权贴近度，并以此对方案进行排序和优选。最后，通过新型智慧城市市民获得感评价案例验证了模型的可行性和有效性。     

仿生多胞薄壁管耐撞性分析及优化

为提高薄壁管结构耐撞性，以雀尾螳螂虾螯为仿生原型，结合仿生学设计方法，设计一种含正弦胞元的多胞薄壁管结构。以初始峰值载荷、比吸能和碰撞力效率为耐撞性指标，通过有限元数值模拟分析了不同碰撞角度（0o、10o、20o和30o）条件下，仿生胞元数对薄壁管耐撞性的影响，通过多目标的复杂比例评估法获取仿生薄壁管的最优胞元数。基于不同碰撞角度权重因子组合，设置了4种单一角度工况和3种多角度工况，采用多目标粒子群优化方法获取了不同工况下薄壁管结构最优胞元高宽比和壁厚。复杂比例评估结果表明，胞元数为4的薄壁管为最优晶胞数仿生薄壁管。优化结果表明，单一角度工况下，最优结构参数高宽比的范围为0.88～1.50，壁厚的范围为0.36～0.60 mm，碰撞角度为0o和10o的最优高宽比明显小于碰撞角度为20o和30o的；多角度工况下，最优高宽比范围为1.01～1.10，壁厚范围为0.49～0.57 mm。     

多孔氮化硼掺杂聚吡咯-2,3,3-三甲基吲哚固相微萃取涂层的制备及多环芳烃的检测

多环芳烃(PAHs)是持久性有机污染物中的一种，大部分具有较强的致癌、致畸和致突变性，对生态环境和人类健康易造成严重威胁。由于环境样品基质复杂且其中PAHs含量低，因此在仪器分析之前需要对环境样品进行必要的前处理。萃取材料的特性是决定大部分前处理技术萃取效率的关键。基于此，本文以低成本且富含较多官能团的吡咯(py)、2,3,3-三甲基吲哚(2,3,3-TMe@In)为单体，多孔氮化硼为掺杂物，采用电化学循环伏安法制备出多孔氮化硼掺杂聚吡咯-2,3,3-三甲基吲哚(Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN)复合涂层，通过扫描电子显微镜、热稳定性分析、傅里叶红外光谱等手段对Ppy/P2,3,3-TMe@In/BN进行表征，结果表明：该涂层呈现出多孔、多褶皱的枝状结构，该结构有利于增加涂层的比表面积，从而实现对PAHs的大量富集；在320℃解吸温度下，涂层材料的色谱基线基本稳定，表明该涂层具有良好的热稳定性。将其修饰在不锈钢丝表面制成固相微萃取涂层，结合气相色谱-氢火焰离子化检测器，对影响萃取和分离萘(NAP)、苊(ANY)、芴(FLU)3种PAHs的条件进行优化，建立了用于以上3种PAHs...     

配合参数对单晶炉驱动系统的影响分析

光伏产业的发展使得对硅材料的需求日益增加,同时硅单晶生产行业竞争也日趋激烈。作为生产硅单晶的重要装备,单晶炉的稳定性和可靠性关系到硅单晶生产效率的提升和成本的下降,因此其驱动系统的设计和优化成为装备制造的关键环节。本文以NVT-HG2000-V1型硅单晶生长炉的驱动系统为研究对象,用SolidWorks三维建模实现虚拟装配,采用ADAMS建立其动力学仿真模型,并对驱动系统的运动过程进行仿真模拟。采用控制变量法定量分析了铜套与升降轴的配合间隙及丝杠参数对驱动力和驱动力矩的影响规律,进而在提高硅单晶生长炉装备稳定性和可靠性方面给出合理的技术建议。结果表明,铜套与升降轴的配合间隙达到0.071 mm后能有效降低驱动系统运行所需驱动力矩,丝杠倾斜度、螺纹螺距与螺纹间摩擦系数的增大均会导致驱动系统运行所需力矩大幅增加。     

多模式离子推力器输入参数设计及工作特性研究

针对我国小行星探测任务对电推进系统离子推力器设计要求,基于等离子体基本理论建立了多模式离子推力器输入参数与输出特性关系,完成各工作点下屏栅电压、束电流、阳极电流、加速电压,流率等输入参数设计,采用试验研究和理论分析的方法研究了推力器工作特性.试验结果表明:在设计输入参数下,23个工作点推力最大误差小于3%,比冲最大误差小于4%,在功率为289—3106 W下,推力为9.7—117.6 mN,比冲为1220—3517 s,效率为23.4%—67.8%,电子返流极限电压随着推力增加单调减小,最小、最大推力下分别为-79.5 V和-137 V,放电损耗随着功率增大从359.7 W/A下降到210 W/A,并在886 W时存在明显拐点,效率随功率增大而上升,在1700 W后增速变缓并趋于稳定,在轨应用可综合推力器性能、任务剖面要求、寿命,合理设计输入参数区间,制定控制策略.     

p-Adic函数空间上Hardy型算子的多线性交换子估计

在p-adic域上研究分数次Hardy型算子与CMO(Q_p~n)函数生成的多线性交换子,建立了交换子在Lebesgue空间和Herz空间上的有界性.对Hardy算子的多线性交换子也得到了相应的结果.     

基于位姿图优化的MEMS-INS/GNSS行人融合定位方法

为了实现消防救援、反恐作战等应急任务复杂场景下行人的室内外无缝定位,提出了一种基于位姿图优化的综合利用微惯性导航系统和全球卫星导航系统的融合定位方法。首先利用经典的EKF滤波算法实现微惯导和卫导融合定位,结合卫导长期精度较高、误差稳定和不随时间累积的优点以及微惯导短时精度高、输出连续、自主定位的优点,实现行人在复杂环境中的室内外无缝定位。在此基础上,提出了一种图优化结合EKF的融合定位新框架,利用卫导定位终端和足部微惯导定位模块进行了实验,比较EKF、图优化-EKF两种算法的融合定位效果。实验结果显示,面对室内外复杂环境,单纯的EKF算法融合定位轨迹航向偏差较大,图优化-EKF算法在轨迹方向保持性上表现更佳,相比EKF算法其融合定位轨迹航向误差减小了48.87%,位姿图优化-EKF算法具有更好的全局稳定性和航向精准度,显著降低了卫星测量异常值对融合定位结果的影响。     

Sentinel-2卫星的多光谱轻量级船舶目标检测算法

近年来深度卷积神经网络在可见光船舶检测方面取得了显著的进展，然而，大多数相关研究是通过改进大型的网络结构来提高检测性能，因此加大了对更高计算机性能的需求。此外，可见光图像难以在云、雾、海杂波、黑夜等复杂场景检测到船舶。针对以上问题，提出了一种融合红（red, R）、绿（green, G）、蓝（blue, B）和近红外（NIR）4个波段光谱信息的由粗到精细的轻量型船舶检测算法。与现有的方法中根据光谱特性利用水体检测算法提取水体区域不同之处是该算法是利用改进的水体检测算法来提取船舶候选区域。为获取更准确的候选区域，对船舶、厚云、薄云、平静海面、杂波海面5种场景中4个波段的像素值进行了统计分析，选取近红外大于阈值作为辅助判断，并以其中心点获取候选区域32×32大小的切片，并对切片进行非极大值抑制，由此获得了船舶粗检测结果。随后构建了轻量级LSGFNet网络对船舶候选区域切片进行精细识别。构建的网络融合了1×1卷积提取的波谱特征与3×3的提取几何特征，为防止光谱特征与几何特征的信息在融合时“信息不流通”，在LSGFNet网络中引入了ShuffleNet中的通道打乱机制，并减小了模型结构，与典型的轻量级网络相比具有更好的效果且模型较小。最后，利用Sentinel-2卫星多光谱10 m分辨率数据构建了512×512大小的1 120组数据进行粗检测，以及32×32大小的6 014组数据进行精细网络训练，其中候选区域粗提取的查全率为98.99%，精细识别网络精确度为96.04%，不同场景下的平均精确度为92.98%。实验表明该算法在抑制云层、海浪杂波等干扰的复杂背景下具有较高的检测效率，且训练时间短、计算机性能需求低。