基于传感器的柔性机翼结构动态变形高精度在线测量理论和方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61873019
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    62.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2022-12-31

项目摘要

The dynamic deformation error of the flexible wing structure is a bottleneck that restricts the elevation resolution of the aerial remote sensing system to the earth observation system. The error mechanism and interference characteristics of the structural dynamic deformation model are analyzed. Based on the real-time observation information of sensors, the theory and method of high-precision online measurement for dynamic deformation errors of structures are studied. According to non orthogonal mapping relationship between the assessment accuracy of baseline length with estimation of traditional dynamic model ,because of the dynamic deformation error of structure, on the basis of the analysis of the interference characteristics by using parameter identification and theoretical modeling, the high order nonlinear estimation model of structural dynamic deformation error is explored. Because of the multisource nature of interference, the uncertainty of model parameters, the norm bounded nature of disturbance structure characteristics and the nonlinearity of model errors, the non mapping relationship between dynamic deformation representation and sensor information is induced, a high-accuracy estimation method of structural dynamic deformation error based on adaptive estimation of model parameters and composite layered adaptive filter is explored, which realizes high-precision online measurement of dynamic deformation error of multi class remote sensing load multi flight platform structure. The research work of the project will effectively improve the imaging quality of aerial remote sensing system, and provide technical support for improving the accuracy of inertial navigation system such as carrier, vehicle and airborne.
柔性机翼结构动态变形误差是制约航空遥感对地观测系统高程分辨率提升的关键因素。本项目拟从结构动态变形模型误差机理和复杂环境下干扰特性分析出发,基于传感器的实时观测信息,研究结构动态变形误差高精度在线测量理论和方法。针对结构动态变形导致节点间的基线长度精度评估量与传统动力学模型估计量之间非正交映射关系,在利用参数辨识和理论建模进行干扰特性分析的基础上,探索构建结构动态变形误差高阶非线性估计模型;针对干扰的多源性、模型参数不确定性以及干扰结构特性的范数有界性和模型误差的非线性导致结构动态变形表征量与传感器量测信息间的非映射关系,探索基于自适应神经网络的模型参数自适应估计和复合分层自适应滤波器的结构动态变形误差高精度估计方法,实现多类遥感载荷多飞行平台结构动态变形误差的高精度在线测量。项目的研究工作将有效提高航空遥感系统的成像质量,并为舰载、车载、机载等动基座惯性导航系统精度的提升提供技术支撑。

结项摘要

柔性机翼结构动态变形误差是制约航空遥感对地观测系统高程分辨率提升的关键因素。本项目拟从结构动态变形模型误差机理和复杂环境下干扰特性分析出发,基于传感器的实时观测信息,研究结构动态变形误差高精度在线测量理论和方法。项目的研究工作将有效提高航空遥感系统的成像质量,并为舰载、车载、机载等动基座惯性导航系统精度的提升提供技术支撑。项目组以该基金为依托主要开展了以下几个方面的研究:.1、基于机翼变形的内外部干扰仿真分析;.2、基于参数识别的机翼变形随机理论建模研究;.3、基于应变感知的基线动态测量方法研究;.4、柔性基于动态形变在线建模估计方法研究;.5、基于柔性杆臂测量的阵列式POS飞行实验。.达到了以下研究技术目标:.1、明确了柔性机翼结构的动态变形表征量及多源扰动对结构动态变形表征量的影响规律;.2、初步构建了柔性机翼结构的高阶非线性变形误差模型;.3、设计了适应机翼结构(大小、形状、材质等)类型多样、扰动干扰(外部扰动/内部扰动)类型多样等任务需求的基于传感器的高精度柔性机翼结构动态变形误差在线估计模型,并开展了搭载飞行试验,应用于阵列SAR成像获得了良好的成像效果。.项目研制的四年周期内,共发表SCI检索论文17篇;申请发明专利12项,其中9项已获授权;获中国计量测试学会科技进步一等奖1项;培养了博士研究生4名,硕士研究生4名;本项目成果已成功应用于军委装备发展部装备预研领域基金项目(重点基金)和装备预研领域共性技术项目,并成功通过飞行试验验证。另外,本项目成果也应用于中国电子科技集团第十四研究所阵列SAR、中国电子科技集团第38研究所的InSAR、以及中科院电子所X波段干涉SAR的飞行试验,并取得了良好的应用效果。

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(12)
A New Baseline Measurement Method for Multi-Node and Multi-Baseline Interferometric SAR Systems Using Fiber Bragg Gratings
使用光纤布拉格光栅的多节点多基线干涉SAR系统的新基线测量方法
  • DOI:
    10.1109/taes.2019.2939606
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems
  • 影响因子:
    4.4
  • 作者:
    Zhuangsheng Zhu;Meng Zhang;Xiangyang Zhou
  • 通讯作者:
    Xiangyang Zhou
A Novel Transfer Alignment Method of Array POS Based on Lever-Arm Estimation
基于杠杆臂估计的阵列POS传递对准新方法
  • DOI:
    10.1109/tim.2022.3203448
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Jianli Li;Chunyu Qu
  • 通讯作者:
    Chunyu Qu
Improved integrated navigation method of micro position and orientation system based on installation error angle calibration
基于安装误差角度标定的改进微定位定向系统组合导航方法
  • DOI:
    10.1088/1361-6501/ac7380
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Measurement Science and Technology
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Chunyu Qu;Jianli Li;Wu Zhang
  • 通讯作者:
    Wu Zhang
A novel relative motion measurement method based on distributed POS relative parameters matching transfer alignment
一种基于分布式POS相对参数匹配传递对准的新型相对运动测量方法
  • DOI:
    10.1016/j.measurement.2022.111890
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Measurement
  • 影响因子:
    5.6
  • 作者:
    Chunyu Qu;Jianli Li
  • 通讯作者:
    Jianli Li
面向InSAR的空气扰动影响机翼挠曲变形建模
  • DOI:
    10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0172
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    北京航空航天大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱庄生;张萌
  • 通讯作者:
    张萌

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其他文献

基于单目视觉的位置姿态测量系统精度检校方法
  • DOI:
    10.13695/j.cnki.12-1222/o3.2018.05.016
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    中国惯性技术学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱庄生;袁学忠
  • 通讯作者:
    袁学忠
面向InSAR的空气扰动影响机翼变形建模研究
  • DOI:
    10.13700/j.bh.1001-5965.2019.0172
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    北京航空航天大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱庄生;张萌
  • 通讯作者:
    张萌

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朱庄生的其他基金

面向精密惯性测量的重力扰动实时补偿理论和方法研究
  • 批准号:
  • 批准年份:
    2021
  • 资助金额:
    58 万元
  • 项目类别:
    面上项目
面向应用的重力信息实时提取及重力图匹配方法研究
  • 批准号:
    61573040
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    64.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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