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空中线扫描相机 GFXJ 的几何校准
摘要 高分相机（GFXJ）是我国第一款自主研发的机载三线阵CCD相机，设计飞行高度2000m时，对地面三维点的GSD为8cm、平面精度为0.5m、高程精度为0.28m，满足我国1：1000比例尺测绘要求。但GFXJ原有的直接定位精度在平面方向约为4m，高程方向约为6m。为满足地面三维点精度要求，提高GFXJ直接定位精度，本文对GFXJ几何定标进行了深入研究。本次几何标定主要包括两部分：GNSS杆臂与IMU杆轴失准标定、相机镜头与CCD线畸变标定。首先，简单介绍GFXJ相机的成像特性。然后，建立GFXJ相机的GNSS杆臂与IMU杆轴失准标定模型。接下来，建立基于CCD视角的GFXJ镜头与CCD线畸变分段自标定模型。随后，提出迭代两步标定方案进行几何标定。最后，利用在黑龙江省松山遥感综合场和鹤岗地区获取的多个飞行区段进行实验。通过标定实验，获得了GNSS杆臂和IMU视轴失准的几何标定值。为前向、下视和后向线阵独立生成了可靠的CAM文件。实验表明，提出的GNSS杆臂和IMU视轴失准标定模型和分段自标定模型对GFXJ相机具有良好的适用性和有效性。提出的两步标定方案可以显著提高GFXJ相机的几何定位精度。GFXJ原始直接地理定位精度在平面方向约为4 m，在高程方向约为6 m。平面精度约为0.2 m，高程精度小于0.28 m。此外，本文建立的定标模型及定标方案可为其他机载线阵CCD相机的定标研究提供参考。利用GNSS杠杆臂和IMU视轴失准校准值以及CAM文件，GFXJ相机的定位精度可以在仅使用几个地面控制点进行空中三角测量后满足3D点精度要求和2000 m飞行高度1：1000的测绘精度要求。
智能控制在机电一体化系统中的应用
目前市场对机电一体化的技术要求越来越高，为推动机电一体化发展迈上新阶段，必须利用好信息技术，将智能控制运用到工业生产过程中，通过设备来控制生产进度和质量，降低人力物力成本，为机电一体化提供更大的经济效益。随着工业产品附加值的不断提高，对产品的精度要求越来越高，加速了工业生产过程的复杂程度，对机电一体化系统的功能提出了更高的要求。基于此，本次我们将重点探讨智能控制的特点及其在机电一体化中的应用。关键词
文章 带有铰链杠杆放大机构的压电驱动液体喷射分配器的开发
摘要：压电执行器具有响应速度快、结构紧凑、精度高、产生巨大阻挡力以及操作简便等特点，在先进分配领域中正被迫切地采用，以提高喷射性能并满足微电子封装、胶粘剂键合和小型化行业的精度要求。本研究重点是一种压电驱动的紧凑型流体分配器的基础设计和开发，该分配器利用一级杠杆的原理来放大针头位移，并扩大所开发的喷射分配器的应用领域。利用基本杠杆原理，进行基于几何的建模，以制造一种常闭铰链杠杆式分配器的工作原型。进行了初步实验，以见证所制造的分配器每秒输送 100 个工作流体点的可行性，这将提供一种分配各种流体的新型装置，并且所提出的放大机制也适用于各种其他压电应用。
湍流触摸：驾驶舱飞行显示器的触摸屏输入
摘要 商用飞机驾驶舱中的触摸屏输入具有潜在优势，包括易于使用、可修改和减轻重量。然而，对湍流的耐受性是其部署的挑战。为了更好地了解湍流对驾驶舱输入方法的影响，我们对三种输入方法的用户性能进行了比较研究——触摸、轨迹球（目前在商用飞机中使用）和旨在帮助手指稳定的触摸屏模板覆盖。在各种交互式任务和三种模拟湍流水平（无、低和高）下比较了这些输入方法。结果表明，随着振动的增加，性能下降，主观工作量增加。当精度要求较低时（在所有振动下），基于触摸的交互比轨迹球更快，但对于更精确的指向，尤其是在高振动下，它更慢且更不准确。模板没有改善触摸选择时间，尽管它确实减少了高振动下小目标的错误，但只有当手指抬起错误通过超时消除时才会发生。我们的工作为受湍流影响的任务类型以及在不同振动水平下表现最佳的输入机制提供了新的信息。
跟踪管理 - UNC 计算机科学
工业增强现实 (IAR) 技术可通过用虚拟信息增强物理场景来帮助提高某些工作流程的生产力。IAR 将传统上离线执行的纯虚拟数据任务（例如工业设计、几何布局或计量评估）与物理对象（例如原型、模型、设施或重复部件）领域的在线任务结合在一起。这允许广泛的新集成应用程序。需要实时跟踪物理对象的位置和方向，以便将这些对象注册到虚拟世界。它可以基于各种传感器来实现，这些传感器提供光学、惯性或声学基础上的空间测量。然而，由于工作环境的限制，例如电磁干扰、污垢/灰尘、噪音、不良照明条件、振动、遮挡和对现有工作流程的干扰，IAR 的跟踪通常难以实现。有时，需要快速设置和拆卸系统的灵活性。尽管如此，跟踪必须稳健，并满足预期应用所规定的精度要求。通常，这只能通过异构多传感器跟踪环境来实现，这一事实使跟踪系统、传感器、标记和显示设备的各种坐标系相互注册的任务变得复杂。
超维计算的理论视角（扩展摘要）
超维 (HD) 计算是计算机体系结构和理论神经科学交叉领域的一个新兴领域 [Kanerva, 2009]。它基于这样的观察：大脑能够使用以下电路执行复杂任务：(1) 功耗低、(2) 精度要求低、(3) 对数据损坏具有高度鲁棒性。HD 计算旨在将类似的设计原则延续到新一代数字设备中，这些设备具有很高的能效、容错能力，非常适合自然信息处理 [Rahimi et al. , 2018]。最近关于神经网络的大量研究也从大脑中汲取了灵感，但这些方法的现代实例已经偏离了上述要求。这些网络的成功取决于神经上不合理的选择，最明显的是显著的深度和通过反向传播进行的训练。此外，从实际角度来看，训练这些模型通常需要高精度和大量的能量。虽然大量文献试图通过神经网络改善这些问题，但这些努力大多是为了解决特定的性能限制。相比之下，上述属性
2022 年 12 月 12 日 海军 - 1 N23A-T001 数字工程
OUSD (R&E) 关键技术领域：通用作战要求 (GWR) 目标：开发一种创新工具，该工具可以从计算机辅助设计 (CAD) 几何图形中自主生成通用网格，并具有自适应全局和局部细化功能，用于耦合气动热结构分析和优化，从而实现基于虚拟现实 (VR) 的实时交互式设计。描述：多学科设计、分析和优化 (MDAO) 可以加速飞机开发的数字工程。高超音速飞机 MDAO 的核心组成部分是涉及高速空气动力学、结构动力学和热力学之间相互作用的多物理模拟。航空结构热模拟可以大幅减少地面和飞行中的测试，因为功能更强大的高性能计算 (HPC) 硬件可以提供更高的几何和物理复杂性分辨率 — — 例如，如果 1980 年代飞机的 10 厘米精度是标准，那么 1 毫米的几何精度和 1 微米的边界层分辨率现在已很常见。然而，这些不断增加的几何精度要求和物理复杂性对网格生成提出了巨大挑战 [参考文献 1–2]。根据 NASA CFD Vision 2030 [参考文献 3]，网格生成和自适应性仍然是计算流体动力学 (CFD) 工作流程中的重要瓶颈。一方面，自主和几何感知的网格生成技术仍然缺乏。生成
提高飞行精度和 - DGLR
随着飞行轨迹日益复杂，精度要求越来越高，飞行员手动飞行的工作量也随之增加，尤其是在控制发动机和减速板时。通过发动机转速或操纵杆位置等辅助参数进行的传统控制无法准确预测状态变化。相反，您必须等待并在必要时调整条目。除了座舱中现有的默认控制器（例如侧杆或控制喇叭上）之外，DFG 项目 nxControl 中还开发了一个默认控制器，用于控制发动机和制动襟翼，该控制器使用飞行路径方向 n x 上的负载倍数作为命令值（nxController）。 x 载荷倍数与总能量角同义，直接受推力和阻力的影响，但也受风的影响。该参数提供有关状态强度或总能量变化的信息，这就是在预期反应和输入之间建立直接联系的原因。 nxController旨在以低工作量满足手动飞行的高精度要求。人机界面由输入杆和驾驶舱主显示器和辅助显示器中的显示元件组成，用于控制和监控，也旨在提高能源意识。整个系统被集成到一个研究模拟器和各种