防回落工装
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN103332304A

    公开(公告)日:2013-10-02

    申请号:CN201310241004.4

    申请日:2013-06-18

    Abstract: 本发明公开了一种防回落工装,包括:防回落工装壳体、挡板、扭簧、限位工装以及保护垫;其中,防回落工装壳体安装在保护垫上;一对挡板分别对称安装在防回落工装壳体的内壁的上端,且可绕防回落工装壳体的内壁上下转动;限位工装固定在防回落工装壳体的内壁上,且位于挡板的上方,并贴紧所述挡板;扭簧的一端固定在防回落工装壳体的内壁上,且位于挡板的下方,另一端固定在挡板的底部,且扭簧处于被压缩状态。本发明提供的防回落工装通过采用扭簧支撑的挡板、限位工装联合使用,配合防回落工装自身结构强度和重量,具备单向通过、反向受限的功能,实现了使配重顺利通过挡板到达防回落工装内部,并防止配重被重新吊起的功能。

    模拟微重力环境下卫星分离试验的系统

    公开(公告)号:CN108811524B

    公开(公告)日:2016-01-27

    申请号:CN201318003424.X

    申请日:2013-07-12

    Abstract: 本发明提供一种模拟微重力环境下卫星分离试验的系统,包括:平台卫星结构件;安装在所述平台卫星结构件内的释放装置结构件;安装在所述释放装置结构件内的小卫星结构件,所述释放装置结构件接受释放指令后将所述小卫星结构件弹出;安装在所述释放装置结构件出口处的挡风筒。本发明有效降低卫星分离过程中风阻,并且具有结构简单、经济实用、使用方便、高可靠性的特点。

    基于深度学习内外双反馈的空间目标部件智能识别方法

    公开(公告)号:CN115049940A

    公开(公告)日:2022-09-13

    申请号:CN202210695145.2

    申请日:2022-06-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习内外双反馈的空间目标部件智能识别方法,包括1)基于空间目标智能识别与损失函数构建的内反馈网络;2)基于主成分分析、BP神经网络的空间目标图像质量评价和图像质量提升构建的外反馈网络。其中,内反馈智能识别基于VGG16神经网络搭建21层的深度卷积神经网络,网络中进一步扩大神经网络感受野以提升目标识别的准确率。外反馈链路中,图像质量评价采用空间图像常用4大类18项无参考图像质量评价指标,通过BP神经网络构建空间目标图像质量与部件识别准确率的关系模型,针对影响部件识别准确率的敏感项开展图像质量提升,实现消除空间环境固有“低质”影响因素下目标部件识别准确率的提升。

    防回落工装
    8.
    发明授权

    公开(公告)号:CN103332304B

    公开(公告)日:2016-06-22

    申请号:CN201310241004.4

    申请日:2013-06-18

    Abstract: 本发明公开了一种防回落工装,包括:防回落工装壳体、挡板、扭簧、限位工装以及保护垫;其中,防回落工装壳体安装在保护垫上;一对挡板分别对称安装在防回落工装壳体的内壁的上端,且可绕防回落工装壳体的内壁上下转动;限位工装固定在防回落工装壳体的内壁上,且位于挡板的上方,并贴紧所述挡板;扭簧的一端固定在防回落工装壳体的内壁上,且位于挡板的下方,另一端固定在挡板的底部,且扭簧处于被压缩状态。本发明提供的防回落工装通过采用扭簧支撑的挡板、限位工装联合使用,配合防回落工装自身结构强度和重量,具备单向通过、反向受限的功能,实现了使配重顺利通过挡板到达防回落工装内部,并防止配重被重新吊起的功能。

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