基于结构光的星箭对接环相对位姿测量方法

空间非合作目标位姿测量是空间在轨维护的前提。面向空间机械手对空间载体自动抓捕的应用需求，提出了基于结构光的空间非合作目标视觉测量方法。该方法以双套双线结构光测量装置作为测量传感器，以空间载体上普遍存在的星箭对接环作为抓捕目标。根据对接环的共同特点，选择直线特征和点特征相结合作为相对位姿的求解特征；基于直线特征求解圆环平面法向量，基于点特征求解圆环圆心坐标，进而得到机械手工具坐标系与对接环坐标系间的相对位姿关系；基于多重几何约束实现了不同光照条件下图像上目标直线的鲁棒识别。建立了演示验证实验系统，在大量演示实验的基础上，进行了实验结果分析。     

浅析儿童绘本中的“中国味”

一直以来,儿童绘本以其题材多样、内容生动、形式活泼、图文结合且内涵丰富的特点深受读者们喜爱。而今,许多国内外优秀的儿童绘本作者开始了对"中国味"的探索,他们在绘本的故事题材、表现内容、表现形式中汲取中国传统元素,在绘本内涵中注入传统美学的意蕴,为小读者们呈上极具"中国味"的绘本作品,给孩子的童年留下美丽的中国记忆。     

Improvement of quantitative analysis of molybdenum element using PLS-based approaches for laser-induced breakdown spectroscopy in various pressure environments

An experimental setup has been designed and realized in order to optimize the characteristics of laser-induced breakdown spectroscopy system working in various pressure environments. An approach combined the normalization methods with the partial least squares(PLS) method are developed for quantitative analysis of molybdenum(Mo) element in the multi-component alloy,which is the first wall material in the Experimental Advanced Superconducting Tokamak. In this study, the different spectral normalization methods(total spectral area normalization,background normalization, and reference line normalization) are investigated for reducing the uncertainty and improving the accuracy of spectral measurement. The results indicates that the approach of PLS based on inter-element interference is significantly better than the conventional PLS methods as well as the univariate linear methods in the various pressure for molybdenum element analysis.     

由低浓度钛液制备偏钛酸的水解工艺研究

钛是一种重要的战略资源,在废弃脱硝催化剂中钛含量远远高于我们常用的钛精矿。近年来,各种从废弃催化剂中回收钛新技术的发展,使得人们对钛回收过程水解工艺的研究更加重视。本文以废弃催化剂经过高温钠化焙烧后硫酸酸解得到的低浓度钛液为原料,采用常压自生晶种热水稀释水解工艺制备偏钛酸,通过对自生晶种常压水解工艺中影响钛液水解产品平均粒径的五个关键因素:钛液F值、水解温度、钛液初始浓度、熟化时间、搅拌速度进行正交设计,然后比较各因素的极差,最终得到影响水解产品偏钛酸粒径各因素主次关系如下:水解温度>钛液初始浓度>钛液F值>熟化时间>搅拌速度。然后采用单因素控制变量法,研究了水解温度、钛液初始浓度、钛液F值、熟化时间、搅拌速度对影响钛水解产品偏钛酸粒径的较佳条件。结果表明:在水解温度95℃,钛液初始浓度200 g/L,钛液F值为1.8,熟化时间在50 min,搅拌速度300 r/min时,得到的偏钛酸平均粒径更接近2 μm。     

基于参数优化VMD的齿轮箱故障特征提取方法

为解决齿轮箱故障振动信号信噪比低、故障特征提取难的问题,提出了基于参数优化变分模态分解(VMD)的齿轮箱故障特征提取方法。首先,以分解结果的局部极小包络熵最小为目标,利用果蝇算法搜寻VMD分解参数K和α的最优组合;将原始信号分解成若干IMF分量,从中选择包络熵较小的分量进行信号重构,并对重构信号进行包络解调运算,从重构信号的包络谱中提取故障频率特征。结果表明,利用此方法对实测信号进行处理,成功降噪、提取齿轮箱故障特征,并且比利用经验模态分解方法降噪效果更好,提取的故障特征更加明显。