共晶盐添加剂对NiF_(2)正极材料性能的影响

氟化镍作为一种新型热电池正极材料,具有电压平台高、理论比容量高、热稳定性好的优点。但是,由于NiF_(2)固有的离子导电特性差,造成其实际的放电性能并不理想。共晶盐是一种常见的正极添加剂,利用其在熔融态下的高离子导电特性,可以降低NiF_(2)正极材料表面电解质离子的扩散阻力,进而提升电化学性能。通过微观结构分析和电性能测试,证明了LiF-LiCl-LiBr共晶盐添加剂可以显著提升NiF_(2)正极的放电性能。通过调整LiF-LiCl-LiBr共晶盐的添加量,实现NiF_(2)正极材料在500 mA/cm^(2)条件下的稳定输出电性能。

基于方程和神经网络算法的锂原电池贮存模型

基于阿伦尼乌斯方程和神经网络算法,以温度为加速应力,开展了锂氟化碳电池(Li/CF_(x))加速贮存寿命模型的建立和研究。在基于阿伦尼乌斯方程的加速寿命模型中,模型计算值与实测数据结果准确率达到99%以上。在基于神经网络算法的模型中,少量的数据量训练即实现准确率达到85%,为锂原电池的寿命预测提供了有效指导。

复合材料薄壁机匣热内压试验技术

针对航空发动机复合材料薄壁机匣的热气流压力载荷试验问题,研制了一种可满足370℃,1.34MPa的机匣热内压试验技术,并通过试验验证了技术的有效性。受试腔体由机匣试验件和所设计的试验装置合围成一套可以施加温度和压力载荷的被试腔体结构,能够有效解耦腔内压力对装置产生的轴向力,避免轴向力传递至机匣试验件。试验装置中的关键密封结构承载活塞密封采用FFKM全氟醚O型密封圈,可耐高温330℃。对承载活塞盘进行了一维简化热传导解析分析和三维热传导仿真分析,三维仿真结果相比一维简化解析解能够更准确的反应承载活塞盘的内部温度场。经试验验证,所研制的试验装置有效利用了结构传热的梯度降温性能和与环境的对流散热作用,突破了密封材料的适用温度局限,可以满足机匣件热内压试验密封要求。

全弹结构振型斜率测试系统技术研究

振型斜率测试结果可以为弹的姿态控制提供必要的控制参数,同时可以有效校核弹敏感元件如速率陀螺的安装位置是否合适。弹结构的舱段局部变形对结构的振型斜率参数有较大影响,因此,弹进行全弹模态试验以获取振型斜率参数十分必要。本文以弹为研究对象,从振型斜率测量原理、振型斜率测量系统设计等方面,完成了通过速率陀螺测量指定点角速度和加速度计测量参考点加速度的振型斜率试验系统的研究,为后续类似试验提供技术参考。

一种基于超材料的毫米波吸收结构的设计

设计一种基于超材料的具备毫米波吸收功能的吸波结构,该结构包括基于氧化铟锡(ITO)薄膜制备出的超材料吸波层、电磁波反射层以及由泡沫制成的间隔层。吸波性能主要通过透明的氧化铟锡膜周期图案来实现。此结构在27.4~39.9 GHz范围内可实现90%以上的吸收。

一种提升机载设备离散量采集模块通用化设计

随着机载设备的快速发展以及急剧紧张的开发周期,对机载设备的“三化”设计水平要求越来越高,而通用化作为“三化”基础,具有广泛的用途和效果。受限于机载设备定制化程度高、接口形式多变的特性,为实现机载设备的最大限度重复使用和共同使用目标,本文开发了一种通用化离散量采集模块,通过开关配置,可灵活实现对外部“高/开”及“地/开”信号的采集识别,无需额外的硬件变更,极大提高了机载设备的生存力。

基于无人机图像地面建筑物目标检测算法研究

利用无人机图像基于深度学习对地面建筑物目标进行检测,特别是针对偏僻地区房屋目标的检测,相对人工方式提高了检测效率。应用无人机航拍技术获取视频数据,建立专用的建筑物数据集,提出一种YOLOv5算法的改进模型,融合注意力机制并改进损失函数,添加针对小目标的检测层。实验结果表明,建筑物目标识别的准确率为94.2%,平均精确度均值为96.4%,检测速度为每秒88.9帧。

某单位橡胶制品首件鉴定工作质量监督要点

本文介绍了某承制单位质量主管部门及其顾客代表参加军工产品(橡胶制品自制件)首件鉴定工作应把握的质量监督要点。

偏振探测技术的应用需求发展研究

传统光电探测设备只能得到目标的强度信息,偏振探测技术则通过获取偏振信息,增加探测的信息维度,显著增强目标与背景之间的对比度,解决在复杂背景下目标探测的难题。首先简要介绍了偏振探测的技术内涵及其发展历程。随后,详细介绍了偏振探测技术在目标探测领域的应用现状。最后,阐述了未来偏振探测技术的发展趋势。

硫磺硫化体系与过氧化物硫化体系对EPDM4869C橡胶配方耐油介质性能的影响

本文通过测试采用过氧化物硫化体系和硫磺硫化体系对EPDM4869C的硫化橡胶的基本物理机械性能和回弹、设定条件下的压缩永久变形以及标准试样浸入不同油类(120#溶剂汽油、无水乙醇和印刷油墨)液体介质等性能的数据,分析交联结构不同对EPDM4869C橡胶配方耐油介质性能的影响。

三元乙丙橡胶耐老化性能研究

本文研究了硫化体系、防老体系、补强体系对三元乙丙橡胶老化性能的影响。研究结果表明,过氧化物硫化体系耐热氧老化性能较好,防老剂RD+MB比4010NA和防A的防护效果要好,炭黑N330的耐老化性能较好,且压缩永久变形较小。

高功率光纤激光器反向光放大和损伤特性数值分析

利用速率方程模型对主振荡-功率放大器结构的1μm波段掺镱(Yb)高功率光纤激光器中存在连续波反向信号光时的功率特性进行了理论分析,结果显示反向信号光功率会被高功率激光放大器所明显放大,10 kW级的光纤激光器中,100 W的反向信号经过放大器后功率会被放大至k W量级;与此同时,反向信号放大过程对反转粒子数的消耗会导致激光器的正向输出功率的严重下降。另外,反向信号放大也会导致放大器输出端的激光功率过强,加剧泵浦吸收和受激发射过程,增加该处的热负载、导致温度大幅上升100℃以上,对稳定性产生潜在影响。反向信号导致振荡器提供的正向种子光功率波动和下降时,正向信号不能充分饱和有源光纤中的增益,会进一步加强反向信号在主放大级中的放大作用,进而对系统造成更严重的影响。提高正向种子光功率、增强正向信号对激光增益的饱和作用,有助于抑制反向信号的放大过程,但需综合考虑种子源稳定性、热负载、热致模式不稳定和受激拉曼散射等因素合理选择种子光功率。

锂氟化碳电池空间环境适应性研究

为研究锂氟化碳电池在火星探测应用中的环境适应性,设计并实施了辐照实验、空间环境力学实验、火星表面极低温度贮存实验等多种空间环境适应性评价实验。结果表明,锂氟化碳电池经受20 k rad(Si)剂量的辐照后,容量损失<1.5%,电池组经受30 g加速度、1800 g冲击力学后结构完整、无明显形变,过程中电池电压无跳变,电池经受极低温度再恢复常温后仍具备正常放电能力,容量损失为2.99%。

基于光纤传输的柔性红外光学成像系统设计

讨论了基于光纤传输的柔性红外光学成像系统设计方法,采用光学成像前置模块+光纤传像束+光学成像后置模块的分体式布局,通过合理的优化设计,实现光学孔径与制冷探测器的高效匹配。该设计方法减轻了伺服转动机构光学负载质量,压缩了光学负载的外形尺寸,扩展了光机系统柔性布局的新方式,通过该设计方法,配合伺服转动结构,可实现半球空域内的任意方向成像。

认知光电对抗初探

通过分析光电对抗走向认知的军事需求,并结合目前认知雷达对抗与认知通讯对抗的概念研究、体系架构等,探析了认知光电对抗的内涵,初步构建了认知光电对抗功能框架,分析了所需的关键技术,以期促进认知光电对抗的深入研究。

基于偏振的时间相关单光子计数成像实验研究(特邀)

采用时间相关单光子计数技术的激光雷达具有更高的灵敏度,而利用偏振探测技术可以增加对目标的识别能力。搭建了基于偏振检测的时间相关单光子计数成像系统,对不同材质、相同和不同深度的目标进行了成像。结果表明,在单脉冲回波光子数0.04个的情况下,能够利用偏振探测方法获得目标回波的偏振信息,且对比强度图像和深度图像,偏振图像中目标的边缘更加清晰。

机载激光武器高精度跟踪控制技术研究

机载激光武器系统是一种定向能武器系统,对跟踪精度要求较高,传统PID控制无法满足其高精度跟踪需求。建立了预瞄模型、探测器模型、快速反射镜模型、时滞模型等数学模型,搭建完整的仿真系统,并创新性地采用自抗扰控制算法和复合轴控制结构相结合的控制方式,以提高控制精度。通过功能验证试验验证文中搭建的仿真系统,加入实际采集的某运输机扰动,其跟踪精度为5.16μrad,相较于传统PID控制,跟踪精度提高25倍。同时给出一种虚拟战场场景,经文中搭建的仿真模型验证,其俯仰轴和偏航轴的跟踪精度均小于10μrad。

红外气动光学效应研究进展与思考(特邀)

红外成像探测技术是精确制导的重要手段,随着导弹武器向超音速、高超音速方向发展,红外成像探测装置的工作环境更为恶劣。高速飞行条件下恶劣的气动力热环境使红外窗口的结构安全面临极大挑战,激波、窗口等高温辐射源的辐射干扰严重影响红外探测能力,流场和窗口的传输效应降低了探测制导精度。气动光学效应是高速红外探测与传统红外探测的本质的区别,也是决定红外探测应用于高速导弹可行性的关键因素。文中主要介绍了高速红外成像探测的气动力热效应、热辐射效应和传输效应及其影响,阐述了气动光学效应在机理研究、试验研究、数值模拟和抑制校正技术方面的进展,最后给出了高速红外探测气动光学效应研究的思考与建议。

基于深度学习的轻量化红外弱小车辆目标检测算法研究

伴随高速飞行器的不断发展,目标检测识别作为精确制导的关键一环,需要更高实时性、高准确性地进行目标定位和识别。当前,针对装甲车辆、车辆阵地等时间敏感目标精确检测识别的需求日益迫切,深度学习算法在特征提取及分类器设计上具备优势。文中以特定复杂背景下的小尺寸红外车辆目标为研究对象,针对样本数据少、平台资源受限、实时性要求高、检测精度高等需求,开展基于红外弱小车辆目标检测识别的轻量化深度学习算法研究。项目基于YOLOv5算法进行轻量化剪裁,减小模型的结构,提高实时性;提出了混合域注意力机制模块EPA,该模块通过不降维的局部跨信道交互策略使算法更快速有效地关注重要通道,抑制无效通道,并将通道注意力机制与空间注意力机制结合,使得算法更关注与目标相关的像素信息。提出了残差密集注意模块(RDAB),该模块由密集残差块与注意力机制EPA构成,通过密集卷积层来提取充分的局部特征,通过注意力机制获取更有效的通道与像素信息,可以使得算法以较小的模型结构获得较好的检测效果。运用设计的网络对数据增广后的小尺寸红外车辆目标数据进行检测识别,并与多种典型算法进行对比实验。由实验结果可知,文中提出的JH-YOLOv5-RDAB网络检测识别效果优于其他网络,权重大小仅为6.6MB,仅为YOLOv5s算法模型权重的一半,但算法检测效果更优,与93.7 MB的YOLOv5l算法的检测效果接近,mAP50达到95.1%。实验结果表明:该网络在红外弱小车辆目标检测上的优越性和可行性。

基于深度循环双Q网络的无人机避障算法研究

针对传统强化学习方法在机器运动规划领域,尤其是无人机避障问题上存在价值函数过度估计以及部分可观测性导致网络训练过程中训练时间长、难以收敛的问题,提出一种基于深度循环双Q网络的无人机避障算法。通过将单网络结构变换为双网络结构,解耦最优动作选择和动作价值估计降低价值函数过度估计;在双网络模块的全连接层引入GRU循环神经网络模块,利用GRU处理时间维度信息,增强真实神经网络的可分析性,提高算法在部分可观察环境中的性能。在此基础上,结合强化学习优先经验回放机制加快网络收敛。在仿真环境中分别对原有算法以及改进算法进行测试,实验结果表明,该算法在训练时间、避障成功率以及鲁棒性方面均有更好的性能。