电视操作系统(TVOS)研发及产业化

以国家863重大专项为依托,结合当前的热点技术,如:云计算、物联网、新型交互等,从用户需求出发,以应用场景为牵引,阐述了自主TVOS研发的必要性、可行性、研发内容、研发策略,并提出自主操作系统未来和自主CPU、自主SoC相结合,打造自主生态系统的发展趋势。     

UCPS标准应用及其产业化

阐述了《数字接口内容保护系统技术规范》（UCPS）的应用领域,及其与其他数字电视领域内容保护技术之间的关系。介绍了UCPS标准产业化情况和企业的相关产品。并根据当前产业需求提出UCPS标准产业化推广的建议。     

刚性航天器的预定义时间滑模控制

针对刚性航天器在姿态跟踪控制中存在的系统不确定及外界干扰等问题,提出了一种预定义时间滑模控制器(PTSMC).首先,给出了以四元数为姿态参数的航天器姿态跟踪控制系统,利用误差四元数和误差角速度设计了预定义时间滑模面.然后,考虑了航天器系统的不确定性和外界干扰设计了一种非保守上界的PTSMC,并通过边界层技术降低了系统抖动.最后,通过设计Lyapunov函数,证明了所提出的控制器的预定义时间稳定性和系统收敛时间上界的非保守性.仿真结果表明,刚性航天器的姿态跟踪误差精度可达1.5×10-6 rad,角速度跟踪误差精度可达2×10-6 rad/s.与现有的预定义时间控制器相比,所提出的控制器的稳定时间上限是更加非保守的,与传统PD控制和非奇异终端滑模控制相比,所提出的控制器具有更高的跟踪精度和鲁棒性.通过3自由度气浮平台的姿态跟踪实验进一步说明了控制方案的有效性,其中角度跟踪误差小于0.1 rad,位置跟踪误差小于0.2 m.     

阵列式扰振力测量平台及其测量策略

为了测量大质量设备的多维扰振力,设计了一种基于传感器阵列式分布的多维扰振测量平台.该平台基于压电传感器采用了冗余式阵列的振动测量策略,解决了大负载及高刚度的测量要求,避免了结构耦合引入的测量精度损失.同时,为了克服阵列式测量引入的冗余测量误差,本文基于广义逆求解法进行测量精度优化,针对不同的被测振源选取不同位置的传感器...     

无人机弹射蜂窝夹层结构破坏分析工程估算方法研究

复合材料蜂窝夹层结构广泛应用于小型无人机机体结构,蜂窝夹层结构设计需要满足无人机使用技术的不断发展的要求。就某小型无人机弹射试验破坏的问题,基于经典梁弯曲理论与Reissner剪切理论薄面板的基本假设进行了分析模型建立与工程估算分析,并与有限元结果进行对比分析,结果为上面板最大应力偏差为3%,下面板最大应力偏差为10.8%,与试验破坏结果具有较好的一致性。研究结果表明,该工程估算方法对实际蜂窝夹层结构设计具有一定的指导意义。     

基于改进自适应遗传算法的复合材料铺层优化设计

为提高采用遗传算法的复合材料铺层优化计算效率,提出了改进的自适应遗传算法,其交叉和变异算子在迭代过程中能够根据种群迭代收敛趋势进行自适应调整。通过二维Rasrtigrin测试函数试验,表明改进自适应遗传算法能够增加全局收敛次数,提高收敛速度。在此基础上,编写整数编码的改进自适应遗传算法,并结合经典层合板理论,以质量轻量化为目标,结构强度和刚度为约束条件,对复合材料层合板进行铺层优化设计,算例迭代过程显示收敛到最优解自适应遗传算法需进化27代,改进自适应遗传算法需进化19代。结果表明,提出的改进自适应遗传算法能够明显提高复合材料铺层优化设计效率。     

某电磁弹射无人机复合材料机翼结构优化设计与分析

无人机已经成为航空领域重要成员之一。在无人机初步设计阶段,为减轻其结构重量,采用复合材料设计。复合材料在比强度和比刚度以及抗振和加工制造等方面优于其他传统材料,在无人机结构中得到了广泛的应用。由于复合材料层合板在生产加工过程中具有可设计性,在复合材料中已经成为使用最多的一种结构形式。以某型号电磁弹射无人机机翼为研究对象,建立了复合材料机翼结构的有限元模型,将机翼的结构重量作为优化目标,以机翼翼尖挠度和复合材料失效因子为约束条件,应用工程优化软件对复合材料翼面结构进行自由尺寸优化,整个优化过程需同时满足机翼强度及刚度要求。最终自由尺寸优化结果表明,复合材料的铺层比例和厚度分布在优化后得到了重新设计,比较之前的结构方案,优化后的铺层设计能够有效降低机翼结构质量,实现减重的优化目标。     

织构化轴向柱塞泵配流副的摩擦特性试验研究

为改善轴向柱塞泵配流副的摩擦学特性,延长其使用寿命,选择具有不同参数的微凹坑对配流副进行织构化,并在自行研制的试验机上对其进行试验研究.研究结果表明:在相同的压紧力和转速下,合理的表面织构设计可以使摩擦系数相对于无织构试件有着明显的降低,并且使其摩擦表面的磨损量降低9.5％.     

基于多分类器协同学习的卷积神经网络训练算法

卷积神经网络(CNN)是一类重要的深度神经网络,然而其训练过程需要大量的已标记样本,从而限制了其实际应用。针对这一问题,分析了CNN分类器的协同学习过程,给出了基于迭代进化的分类器协同训练算法CAMC。该算法结合了CNN和多分类器协同训练的优势,首先采用不同的卷积核提取出多种样本特征以产生不同的CNN分类器;然后利用少量的已标记样本和大量的未标记样本对多个分类器进行协同训练,以持续提高分类性能。在人脸表情标准数据集上的实验结果表明,相对于传统的表情特征识别法LBP和Gabor,CAMC能够在分类过程中利用未标记样本持续实现性能提升,从而具有更高的分类准确率。     

模块化超冗余度空间机械臂的设计与实验

针对空间在轨服务任务需求设计了一种9自由度的模块化超冗余空间机械臂。该机械臂由9个相同的机械臂关节构成,其关节数量可根据任务要求进行调整。模块化关节采用一体化设计,关节内部合理地布置了机械传动部分与电气部分。基于改进的Bi-RRT算法和建立的机械臂的正逆运动学模型,机械臂进行了穿越复杂障碍环境的仿真和实验,实验结果表明该机械臂可以灵活地穿越障碍环境。基于阻抗控制算法,分别采用该机械臂进行了写字实验和恒力保持实验,实验结果表明机械臂具有良好的力控制能力。实验验证了该机械臂具备在复杂空间环境中执行在轨服务的能力。