微重力下低温液氪贮箱热力学特性

在轨滑行阶段液氪贮箱长期处于微重力环境。为研究其内部传热和相变过程对大轨道转移飞行器贮供单元工作性能的影响,建立了微重力液氪贮箱CFD模型,采用VOF法及Lee气液相变理论,研究了重力水平、初始液氪温度、初始充满率对微重力下液氪贮箱热分层及压力变化的影响。结果表明:常重力g0下贮箱的压升率分别为10^-4 g₀,10^-5 g₀,10^-6 g₀的1.84倍、1.98倍、2.04倍,微重力下温度分层程度(2～3 K)远低于常重力(90 K);不同初始液氪温度下贮箱压力随时间呈先降低后升高的变化趋势,且初始液氪温度越低,贮箱压升率越小;微重力下液氪贮箱存在临界初始充满率,当初始充满率Φ>70%时贮箱压升率随初始充满率的升高而增大,当Φ<70%时贮箱压升率随初始充满率的升高而减小。     

面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型

针对当前武器装备复杂的系统结构,现有基于装备整机系统测试性先验信息的测试性验证方法难以适用,基于分系统测试性先验信息的测试性验证方法不能系统有效地处理先验信息,导致测试性验证结果可信度不高的问题,提出一种面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型。该模型能充分运用装备各层级结构中所蕴含的条件独立性,有效降低构建Bayes网络模型的复杂度,同时能融合装备各层级单元的先验信息。通过给出的三维Bayes网络的条件概率学习方法及G/M-H算法,由底层单元数据通过模型逐步向上融合,得到顶层测试性指标的后验分布,进一步利用顶层后验分布求取故障样本量。结果表明:该模型能充分考虑复杂系统的系统结构及各层级单元先验信息,并能通过模型推理得到的指标后验分布达到有效减少测试性验证故障样本量的目的。      

考虑随机效应的多源信息融合剩余寿命预测

为了合理利用同类设备的先验信息，提高参数估计和剩余使用寿命（RUL）预测精度，提出一种基于多源信息融合并考虑随机效应的RUL预测方法。利用考虑随机效应的线性Wiener过程对设备的退化过程进行建模；利用期望最大化（EM）算法，融合先验退化信息和先验失效寿命数据信息，计算模型中的未知参数；根据Wiener过程参数估计的性质，提出一种基于多源信息融合并考虑随机效应的非线性Wiener过程参数估计方法；利用激光器数据和疲劳裂纹数据进行实验验证。实验结果表明：与基于历史退化数据或失效寿命数据的方法相比，所提方法能有效提高参数估计和RUL预测的精度。     

基于信息融合的网络安全态势量化评估方法

针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法。首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源。然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果。使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识。最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性。      

液氙加注过程中贮箱充填率影响因素分析

液氙在加注过程中可能会出现相变进而降低贮箱的充填率，因此需要了解贮箱充填率的影响因素。采用零维集总参数模型对液氙加注系统进行建模和仿真。基于AMESim计算液氮无排气加注过程中贮箱的充填率，其与文献中的实验结果接近。同时，基于AMESim搭建液氙加注系统，计算不同入口过冷度、入口压强、壁面温度和热流量条件下贮箱的充填率。结果表明，在相同加注时间条件下，提升入口过冷度、增加入口压强可以提升贮箱的充填率，而管路和贮箱受热会降低贮箱的充填率。      

带有网孔隔板的球形贮箱内液体的晃动问题

本文研究了复杂结构贮箱内液体的晃动问题.采用有限元-外推方法对一些复杂结构贮箱, 特别对带有网孔隔板的球形贮箱内液体晃动特性作了详细的分析、计算和比较;在此基础上建立了充液系统的等效力学模型, 并揭示了多个自由液面晃动特性与单一的自由液面晃动的不同之处.      

推进剂贮箱区间干涉时变可靠性分析方法

在推进剂贮箱服役期内，由于材料强度退化及外界随机载荷等不确定因素的存在，其可靠性表现为时变特性。基于区间理论与应力-强度干涉理论，为推进剂贮箱时变可靠性分析提供了一种区间干涉时变可靠性分析方法。通过对椭球底圆柱贮箱应力进行分析，根据贮箱等效应力分布与强度幂指数退化模型，将应力与强度转换为时变区间变量的形式。结合应力-强度干涉理论，将任意时刻应力与强度区间转换为标准化区间，根据临界状态函数与标准化区间的位置关系，定义区间干涉时变可靠性指标。结合示例参数对推进剂贮箱时变可靠性进行了分析，并与服从正态分布的应力-强度干涉可靠性方法及区间可靠性方法分析结果进行了对比，验证了所提方法的有效性。      

基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估

为解决传统辐射源威胁评估方法与空战动态态势联系不紧密的问题，提高评估准确度，提出泊松分布逆形式与逼近理想解排序（TOPSIS）方法相结合的算法，并引入指标相关性的权重确定（CRITIC）方法分配属性权重，构建基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估模型。针对传统方法仅依靠当前侦收数据，未体现空战态势动态变化的不足，采用泊松分布逆形式融合多个时刻的辐射源数据信息，实现动态评估；针对传统TOPSIS方法依赖主观赋值的问题，CRITIC方法综合考虑单个指标内部和多个指标之间的关联性，能完整描述属性信息并客观分配属性权重。仿真结果表明，相较于传统静态评估模型，所提模型对于威胁度不同的辐射源区分度更大，评估准确性和可靠性更高。      

加注流量对叶片式贮箱中气液分布的影响

针对推进剂在轨加注任务中,接受贮箱内气液位置不确定,排气和质心控制困难的问题,以NASA的FARE Ⅱ试验中的贮箱为参考,根据表面张力贮箱相关理论,建立计算模型.采用数值模拟的方法,对不同加注流量条件下,叶片式表面张力贮箱内气液分布进行研究.运用Fluent流体仿真软件,以肼为工质,对叶片式表面张力贮箱在轨加注过程进行数值模拟.仿真结果表明：加注流量越大,贮箱中部气液界面凸起越高;当加注流量超过临界值,流入的推进剂经过排气管排出.研究结果对于叶片式贮箱在轨加注过程中的流量控制具有参考价值.     

基于集成学习的遥测数据互相关结构知识发现

针对传统遥测数据相关性分析方法仅能发现相关程度知识，无法提供相关结构丰富信息的问题，提出一种神经网络与极限梯度提升（XGBoost）集成的遥测数据互相关结构知识发现方法。在对遥测时间序列进行线性、单调性、序对一致性、散点图形状4个维度相关结构信息标注的基础上，将混合采样、代价矩阵、神经网络、XGBoost算法相结合，直接对遥测数据进行分类得到其相关结构类别或相关关系有无的知识。采用量子卫星任务数据进行实验的结果表明:较之于原始XGBoost模型、融合混合采样与代价矩阵的XGBoost模型，所提方法在受试者工作特征（ROC）曲线、F1-score等性能指标方面具有更高的分类精度，且对类别不平衡数据不敏感，是一种适用于遥测数据互相关结构知识发现的有效方法。      

基于RS-CRITIC的空战目标威胁评估

针对不确定信息下的空战目标威胁评估问题，提出了一种基于粗糙集（RS）理论和指标重要性相关（CRITIC）法的目标威胁评估模型。首先，通过CRITIC法确定准确信息下的目标威胁值，利用数据挖掘（MD）启发式算法求解最佳分割集合，将目标威胁值离散化处理后替代粗糙集决策信息系统中的决策属性。其次，基于构建的完备粗糙集决策信息系统，通过决策矩阵实现属性约简和目标威胁评估最小决策规则提取。最后，将规则应用于不确定信息下的目标威胁评估。仿真结果表明:所提模型能够实现信息缺失下的目标威胁评估，减少了主观因素和先验知识的影响，扩展了粗糙集理论应用范围。      

垂直起降运载火箭着陆段抗漂移控制算法

针对垂直返回火箭着陆段高精度控制的难点,提出一种抗漂移控制算法,以动力显式制导和PID控制为基础,设计了基于陀螺和加表信息的干扰观测器,用于估计环境干扰、液体晃动、结构偏差及模型不确定性等引起的干扰力和干扰力矩,通过伺服摆角和程序角补偿,平衡了力和力矩的干扰。仿真结果表明,该方法求解方便,工程实现性强 ,采用抗漂移控制算法相比于传统控制,姿态控制精度有较大提升,轨迹漂移量缩小50%以上,能为工程实践提供很好的支撑。     

Optimized design of high-efficiency lunar soil sampling tube structure based on stress–strain law

Understanding the influence of the sampling apparatus on in-situ lunar soil lamination information during the sampling process of the direct push-through lunar weathering layer is of great importance. This paper develops a discrete element model for direct push-through lunar weathering layer sampling using the CUG-1A simulated lunar soil developed by the China University of Geosciences as a simulation object and determines the stress–strain law of the inner wall of a sampling tube. A method for optimizing the inner wall structure of a sampling tube based on the stress–strain law is proposed. The structural disturbance of the marker layer and the lunar soil disturbance rate evaluation function are used to assess the degree of disturbance of the laminar information during the sampling process. The results show that the proposed method can effectively reduce the structural disturbance of the lunar soil in-situ laminar information. In addition, it can also optimize the structural information disturbance of the marker layer. The proposed method can decrease the simulated lunar soil disturbance rate from 0.31 to 0.251 and effectively reduce the penetration force load by 15–20% in the direct push-through sampling process.     

基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.      

基于不完美先验信息的随机系数回归模型剩余寿命预测方法

剩余寿命预测是设备预测与健康管理的核心问题，准确的剩余寿命预测可以在故障发生前进行有效的维护保养，以减小设备故障发生的概率。针对实际剩余寿命预测中先验信息不足或缺乏的问题，提出一种克服不完美先验信息影响的启发式剩余寿命预测方法。首先，利用非线性随机系数回归模型进行退化建模。其次，证明了基于单个设备现场退化数据，期望最大化（EM）算法的参数估计结果收敛于极大似然估计（MLE）算法的参数估计结果，并提出一种合理融合先验信息和现场信息的启发式剩余寿命预测方法。最后，通过数值仿真数据和实际锂电池退化数据对提出的结论和方法进行了验证，结果表明:启发式剩余寿命预测方法相比传统贝叶斯方法能够较好地克服不完美先验信息的影响，更为准确的预测设备地实际剩余寿命。      

民航安全指数结果分析与预测

为了预测民航运行的安全水平,针对评价结果数据序列样本少、不确定性大的特点,选择灰色区间预测方法,建立了民航安全评价的区间预测模型.给出了民航安全指数计算结果,分析了民航运行的安全水平现状,展示了这一安全评价体系的功能和使用方式.通过实例验证了民航安全评价的灰色区间预测模型的正确性,给出了下一年度民航综合安全指数的预测区间.结果表明:灰色区间预测方法是可行的.      

基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法

针对传统高光谱图像矿物识别方法未能充分利用矿物光谱诊断吸收特征与矿物光谱知识、识别过程人为干预多等问题,提出了一种基于光谱知识的高光谱图像自动识别方法.该方法引入了基于光谱吸收特征与波形特征的光谱知识作为自动识别的标准,利用连续统去除操作增强光谱吸收特征,采取基于光谱主次吸收特征的识别决策策略,建立多级约束准则以提高识别精度及避免误识别,通过利用模拟数据进行算法精度评价并应用航空高光谱成像仪AVIRIS(Airborne Visible/Infrared Imaging Spectrometer)数据进行应用分析与验证.结果表明:当图像信噪比大于200时,识别准确率可以达到80.3%,能够得到良好的识别结果以及较高的精度,并实现了基于高光谱图像的矿物自动识别.