供气周向不均匀对霍尔推力器放电特性及性能的影响

研究发现,由于气体分配器安装及制造误差,或者出气孔被溅射产生的粒子阻塞容易导致霍尔推力器周向出气不均匀。采用堵塞气体分配器出气孔的方式实现周向不均匀气体分布来研究供气周向不均匀程度对霍尔推力器放电特性及性能的影响,试验得到了不同情况下的电流特性、近场区离子电流密度分布以及整体性能参数。结果表明,出气周向不均匀导致放电电流增加,增量最大可达25%以上,放电电流振荡严重,同时减小了推力器的效率和比冲。

三丝扭摆微推力在线测量方法及不确定度分析

介绍了一种利用三丝扭摆在线标定和测量毫牛级微推力的方法,该方法采用扭矩平衡和光杠杆放大的原理,将推力器的微小推力转化为光斑的大位移。为消除环境和热等诸多外界因素的影响,使用了砝码在线标定方法,并分析了其测量不确定度。结果表明,使用该方法后在有效的推力测量范围内合成不确定度最小可达到1.5%。

预填充模式下同轴枪放电等离子体加速模型分析与优化

雪犁模型是描述预填充模式下同轴枪放电装置加速过程的主要手段,其能够直接给出枪内等离子体轴向速度与加速时间的解析关系式,因此在面向不同应用需求的装置结构设计中成为了重要的参考依据.通过理论推导及光、电、磁信号的测量,本文对比分析了不同充电电压与预填充气压条件下在加速阶段及喷口处等离子体的理论与实验速度,并给出了雪犁模型的优化方法.首先,用实测电流来替代近似的正弦电流,有效消除了磁压力计算误差对模型准确性的影响.其次,随着加速距离的延长,喷口处等离子体速度的饱和现象开始出现,摩擦阻力的存在是其主导的形成原因.相比于现有模型25.8%—53.6%的偏差范围,添加摩擦阻力项后不同电压和气压下的理论与实测速度的差值仅为3.1%—8.4%.

基于城市作战的隐匿小目标识别技术

随着人工智能技术的飞速发展,能够自动识别、锁定和打击目标的智能化武器系统逐渐出现,代替人类执行简单的决策命令,高精度目标识别算法是智能化武器精确打击的前提。目前城市作战越来越受到世界各军事强国的高度重视。城市战场态势瞬息万变,复杂的伪装技术、目标遮挡和恶劣环境条件,给智能目标识别带来严峻的挑战。以当前先进的目标识别模型YOLOv5为基础模型,提出了一种可以多尺度学习空间和通道信息的卷积注意力模块MS-CBAM,允许每个神经元根据输入信息自适应地调整其感受野大小。实验结果表明,在国际公开COCO数据集和自建数据集Long-distance PC Dataset上mAP分别提升了0.5%和2%。训练好的轻量级模型经过TensorRT加速部署在NVIDIA JETSON TX2,实时检测帧为20 ms,满足实时检测要求。该系统也可以作为智能武器系统的一个模块,对自主型武器和无人作战系统具有一定的借鉴意义。