多资源约束下航天多项目调度的启发式算法

为解决当前航天多型号并举研制现状下的资源约束多项目调度问题,首先建立了一个数学模型,然后根据模型的特点提出了一种启发式算法。建立的模型同时考虑多项目的总工期和各个单项目的总工期,提出的算法在考虑活动资源可剥夺以及单个活动需要多个资源的情况下,能够合理优化多项目的资源分配,缩短多项目的总工期及各项目工期。通过实例验证该方法能够有效地求解多项目调度问题,具有一定的工程应用价值。     

基于方差的保障时间不确定性分析

装备的保障过程由于受到保障活动参数的影响存在着较大的不确定性.针对保障过程的不确定性问题,建立了基于方差的保障活动不确定性重要度作为保障过程全局敏感性分析指标;根据保障过程工期的GERT（Graphic Evaluation and Review Technique）模型,设计了一种基于方差的保障时间不确定分析方法来计算保障活动的时间不确定性重要度,并对该方法进行解析求解,给出了具体步骤.最后,将舰载机航空保障作为案例,验证了方法的有效性.     

基于PCA-HicksHenne方法的几何不确定性稳健优化设计

考虑不确定因素的稳健优化设计在飞行器气动外形设计选型中至关重要。针对环境扰动下稳健优化的研究较多,而对几何不确定性的关注则相对较少。为量化几何不确定性,采用主成分分析(PCA)方法,对RAE2822翼型的参数化过程进行了研究,并揭示了翼型的主要几何变形模态。采用敏感度分析方法,指出厚度变形模态、弯度变形模态及上翼面最大厚度位置的轴向位移模态是主要影响模态,并将其作为扰动模态进行稳健优化研究。结果表明: 不考虑扰动的确定优化翼型的升力变化更加剧烈,标准差增大近200%;考虑几何扰动的优化翼型稳健性更高,在平均性能提升的同时,无论是升力还是阻力的变化都比原始RAE2822翼型更小。      

不确定性下的低轨卫星激光星间链路误差模型修正方法

在工程应用中,激光链路构建过程不可避免地会受到各种不确定性的影响,导致激光建链在扫描过程中对指向区域估计不准,降低星间激光建链的准确性.因此,应多方面考虑不确定因素来修正低轨激光星间链路的动力学指向误差模型,为后期的扫描捕获提供基础.提出一种考虑不确定性因素的低轨卫星激光星间链路动力学指向误差模型修正方法,激光星间链路系统以及不确定参数进行描述,建立系统动力学模型;对不确定参数进行了灵敏度分析,并基于灵敏度指标,使用Kriging方法建立了原有系统动力学的代理模型,并验证模型预测精度;确定不确定性量化指标,使用贝叶斯随机模型修正技术对系统动力学模型不确定参数进行修正;通过数值仿真验证了不确定性下的星间链路指向误差动力学模型修正方法的有效性和可行性.     

使用动量交换装置的滑模姿态控制

研究一种基于修正罗德里戈参数的考虑执行机构特性的飞行器滑模控制律.建立结合双框架控制力矩陀螺的飞行器姿态动力学模型和基于修正罗德里戈参数的姿态运动学模型;分析模型不确定性以判断其对滑模控制方法的适用性,提出滑动面进而设计相应的滑模控制器,接着结合线性系统理论和李雅普诺夫稳定原理对控制器的参数确定进行了分析;使用蒙特卡罗法数值仿真验证此控制律的效果.结果证明上述控制器可有效完成姿控任务,且控制精确,鲁棒性良好.     

考虑结构刚度不确定性的概率颤振分析

针对舵面颤振系统中存在的不确定性问题,考虑参数的随机分布,利用蒙特卡罗模拟（MCS,Monte Carlo Simulation）和非浸入式随机多项式（NIPC,Non-Intrusive Polynomials Chaos）两种方法进行概率颤振分析,以对结构稳定性和颤振风险进行评估.选取一个存在非线性因素的典型三维舵面作为研究对象,考虑舵机弯曲刚度和扭转刚度两个不确定性变量均满足高斯分布,基于MCS和NIPC两种方法开展不确定性定量分析工作.MCS方法选取大量的样本进行颤振计算,而随机多项式方法利用配点法建立代理模型,以此获得大量的颤振信息,进而得到舵面系统发生颤振的危险速度区域及给定速度下系统发生颤振的概率,并对两种方法的置信水平、计算精度和计算效率进行了比较分析.结果表明,以不确定性量化为基础的概率颤振分析方法能充分利用不确定参数的概率信息对结构系统的颤振风险做出评定.      

项目工程风险评估云判别模型设计

针对工程项目的特点和项目风险定量评估任务,提出了基于云判别模型的风险评估方法.云理论是一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具,可实现概念与数据之间的相互转换.在云理论的基础上,建立了综合能力模型以及风险评估云模型,提出了基于云理论项目工程风险评估的方法,解决了风险评估中定性语言到定量的转化问题.该方法通过分析项目生命周期中的具体风险与风险因素之间的因果关系,建立项目工程风险评价模型,拓展了在国内经济转轨时期项目工程风险模型的研究思路,并结合应用实例评价该方法对建立工程内部风险评价体系的应用价值.      

几何不确定性区间分析及鲁棒气动优化设计

不确定性因素会导致飞行器偏离预先设计的气动性能,造成气动性能下降甚至产生严重的后果。针对工程中无法给出准确的几何不确定性概率分布以及跨声速条件下非线性气动问题,对几何不确定性的非概率参数化建模进行了研究,并结合Kriging模型及最优化方法建立了快速非线性区间分析方法。采用该方法对对称翼型进行不确定性分析,获得了气动性能参数的定量变化区间。在区间不确定性分析基础上建立了鲁棒优化设计流程。基于区间序关系及区间可能度转换模型将单目标区间不确定性优化问题转化为多目标确定性优化问题,并采用基于Pareto熵的自适应多目标粒子群算法对优化问题进行寻优。考虑几何不确定性以及升力、力矩、面积约束,以阻力性能为目标对超临界翼型进行了鲁棒优化设计。与确定性优化设计结果对比表明,确定性优化设计在不确定性因素的影响下易失效,而鲁棒设计可得到更安全可靠的结果。      

捕获目标后组合体航天器抗干扰自适应控制

针对空间机器人系统捕获非合作目标后由于质量特性参数和动量突变影响导致的组合体系统失稳问题,提出了一种基于系统动力学模型的抗干扰自适应控制方法。利用拉格朗日方法对系统进行动力学建模,通过冲击动力学建模分析得到了捕获目标后组合体系统的初始状态;基于系统动力学模型设计了线性反馈控制方法,考虑组合体质量特性参数不确定性以及外在干扰不确定性,对组合体系统动力学模型进行了不确定参数线性化,设计了参数自适应线性反馈控制方法;最后以平面三关节机械臂系统捕获旋转目标为例进行了仿真计算。组合体系统的运动状态量趋于期望值,速度级状态变量误差量级控制在10-4以下,位置级状态变量误差量级控制在10-3以下,说明该控制方法可以很好地保持捕获目标后组合体系统的稳定。     

基于PERT网络的航空弹药保障人员优化配置

针对航空弹药保障效率和可靠性要求高的问题,在分析保障流程的计划评审技术（PERT,Program Evaluation and Review Technique）网络图中各工序对任务完工影响程度的基础上,提取了工序关键度指标和重要度指标以及各方案下的按期完工概率,建立了保障人员配置方案评价指标体系,表示为评价函数形式.以基于蒙特卡洛方法的PERT网络仿真为核心,选择在遗传算法进化寻优框架下构建优化模型,该方法不仅得到了最优的保障人员配置方案,而且评估了需要注重的关键工序.算例实验证实了其有效性与实用性.      

基于MCP的无人机系统可靠性指标分析计算

为计算无人机系统的可靠性指标,论述了现代无人机系统的组成,利用可以收集到的国外无人机外场使用数据,结合无人机系统的不同工作模式,建立了系统的任务可靠性模型,以任务成功概率(MCP)计算为出发点,对无人机系统的平均致命性故障间隔时间(MTBCF)和平均无故障工作时间(MTBF)进行了初步分析计算.      

The future role of relay satellites for orbital telerobotics

Orbital robotics focuses on a variety of applications, as e.g. inspection and repair activities, spacecraft construction or orbit corrections. On-Orbit Servicing (OOS) activities have to be closely monitored by operators on ground. A direct contact to the spacecraft in Low Earth Orbit (LEO) is limiting the operational time of the robotic application. Therefore, geostationary satellites are desirable to relay the OOS signals and extend the servicing time window. A geostationary satellite in the communication chain not only introduces additional boundary conditions to the mission but also increases the time delay in the system. The latter is not very critical if the servicer satellite is operating autonomously. However, if the servicer is operating in a supervised control regime with a human in the loop, the increased time delay will have an impact on the operator’s task performance.     

Crickets in space: morphological, physiological and behavioral alterations induced by space flight and hypergravity.

"Crickets in Space" was a Neurolab experiment by which the balance between genetic programs and the gravitational environment for the development of a gravity sensitive neuronal system was studied. The model character of crickets was justified by their external gravity receptors, identified position-sensitive interneurons (PSI) and gravity-related compensatory head response, and by the specific relation of this behavior to neuronal arousal systems activated by locomotion. These advantages allowed to study the impact of modified gravity on cellular processes in a complex organism. Eggs, 1st, 4th and 6th stage larvae of Acheta domesticus were used. Post-flight experiments revealed a low susceptibility of the behavior to micro- and hypergravity while the physiology of the PSI was significantly affected. Immunocytological investigations revealed a stage-dependent sensitivity of thoracic GABAergic motoneurons to 3 g-conditions concerning their soma sizes but not their topographical arrangement. The morphology of neuromuscular junctions was not affected by 3 g-hypergravity. Peptidergic neurons from cerebral sensorimotor centers revealed no significant modifications by microgravity (micro g). The contrary physiological and behavioral results indicate a facilitation of 1 g-readaptation originating from accessory gravity, proprioceptive and visual sense organs. Absence of anatomical modifications point to an effective time window of micro g or 3 g-expo-sure related to the period of neuronal proliferation. The analysis of basic mechanisms of how animals and man adapt to altered gravitational conditions will profit from a continuation of the project "Crickets in Space".     

Solar and magnetic control on night-time enhancement in TEC near the crest of the Equatorial Ionization Anomaly

The ionospheric Total Electron Content (TECs), derived by dual frequency signals from the Global Positioning System (GPS) recorded near the Indian equatorial anomaly region, Bhopal (23.2°N, 77.4°E, Geomagnetic 14.2°N) were analyzed for the period of January, 2005 to February, 2008. The work deals with monthly, diurnal, solar and magnetic activity variations on night-time enhancement in TEC. From a total of 157 night-time enhancements, 75 occur during pre-midnight and 82 post-midnight hours. The occurrence of night-time enhancement in TEC is utmost during summer months, followed by equinox and winter months. The occurrence of night-time enhancement in TEC decreases with increase in solar and magnetic activities. We observed that peak size and half amplitude duration are positively correlated, while time of occurrence of night-time enhancement in TEC and time of peak enhancement are negatively correlated with solar activity. The peak size, half amplitude duration, time of peak enhancement and time of occurrence of night-time enhancement in TEC shows negative correlation with magnetic activity. The results have been compared with the earlier ones and discussed in terms of possible source mechanism responsible for the enhancement at anomaly crest region.     

基于保障活动流程的装备群保障规模预测模型

为解决研制阶段装备群保障规模预测的问题,建立了基于保障活动流程的装备群保障规模预测模型.模型从装备群的使用任务入手,以研制阶段保障性分析和保障系统建模数据为输入,通过分析资源在保障活动中被占用或被消耗的定量关系,从占用型资源和消耗型资源两方面分别提供了由功能分析框图中各层保障活动的流程汇总保障活动资源需求的方法,对保障资源数量进行计算,进而依据这些资源的重量与体积参数预测装备群的保障规模.给出了某型机群保障规模预测的算例,验证了模型的合理性与工程适用性,能够为研制阶段装备保障的改进、系统部署性分析提供理论指导与技术支持.      

面向智能环境的活动模式迁移学习

针对智能环境中活动模式的学习和挖掘花销大、难以实际操作等问题,提出了能够有效地将已有活动模式迁移到新环境的整体框架。迁移学习框架将活动模式的迁移过程分解为轨迹的迁移和触发持续时间的迁移,首先对已有活动模式中的活动轨迹以及触发持续时间模糊化;然后采用备选轨迹生成(ATSG)算法在新环境中生成备选轨迹集;最后采用相似度计算(SC)算法进行活动模式中的轨迹与备选轨迹间的匹配,利用活动轨迹映射(TM)算法和触发持续时间迁移(TDT)算法对活动信息进行迁移,从而在新环境中得到活动模式。理论分析和实验结果表明,相比于基于频繁模式挖掘得到活动模式的方法,本文方法大幅度地降低了得到活动模式所需的时间开销,同时,利用本文方法获取的活动模式取得了较好的活动识别效果。      

基于极大熵聚类的工程项目风险预警模型

该方法针对当前大部分工程风险预警模型只能报警,不能预测的现状,提出了基于熵最优化的工程项目风险预警方法.利用判别熵最小化选取项目风险预警指标值,通过特征选取找出那些最有效的特征,研究出一种新的聚类算法——极大熵聚类算法,极大熵聚类算法是以概率为比例将任一指标向量分配给所有码向量,而不是仅仅只分配给与之最近的码向量,该算法是C-均值算法的一种推广.最后用实例验证该模型,用此算法对预测结果进行分类,判断项目的风险状态.结果表明这种方法估计工程项目风险快捷有效,与实际情况基本一致,可以应用于工程分析.