轨道分子屏极高真空实验室设计技术研究

给出了一种新型的近地轨道极高真空分子屏实验室设计。作者计算了可变翼分子屏周围大气分子的入射及散射、分子屏材料放气在屏内的分子数流密度。通过调整分子屏的翼角,分子屏内的压力可以达到10-12Pa。计算结果指出:在近地轨道选择合适的分子屏参数,可以在极高真空环境下加工超纯材料。     

航天器周围真空品质的计算

计算了在低轨道飞行的航天器表面附近的气体分子密度及压力分布。计算了航天器表面的放气,并得到了放气分子在表面附近的等压曲线。计算结果表明,航天器表面附近的分子密度和压力比航天器所处的环境分子密度(10~(13)/m~3)和压力(10~(-7)Pa)提高了两个数量级以上,分别达10~(16)/m~3和10~(-5)Pa。等压曲线的分布是前部较密,后部较疏。     

低低卫-卫跟踪重力测量物理模型及部分姿轨控技术需求

文章从低低卫-卫跟踪(SST-LL)重力测量的基本物理思想出发,导出了SST-LL重力测量的物理模型,并由此确定了SST-LL重力测量所需要的观测量;从重力测量对低低孪星的编队要求出发,得出了孪星轨道的平均半长轴之差最低控制需求,导出了卫星姿态俯仰角控制与孪星到地心的距离、及与孪星沿迹相对距离的关系,并估算了孪星两次编队保持机动的时间间隔。     

Turbo码在慢衰落信道中的性能分析及应用

针对慢衰落信道的特点,提出了在衰落信道中Turbo码的构造方法;分析了慢衰落信道特性及其对Turbo码性能的影响;仿真结果表明,Turbo码在这种信道中可以获得接近极限的性能,适于在慢衰落信道中的应用.     

TCM在卫星高速数据传输系统中的应用研究

提出了把网格编码调制(TCM)应用于卫星高速数据传输系统中的思想,讨论了TCM集分割原理、维特比译码技术,给出了用TMS320C54X进行维特比译码的DSP实现,并对TCM系统在AWGN信道中的性能进行了仿真.     

用扫描俄歇微探针对某些复合材料的测试分析

本文介绍了用扫描俄歇微探针对几种碳纤维、无纬布和紫外线幅照前后之碳纤维器件的测试结果。该测试方法在改进复合材料制造工艺、提高材料性能方面可提供有用的信息,具有广阔的应用前景。     

科技档案在机场建设中的作用

随着我国改革开放和国民经济的不 断发展，航空运输也迅猛增长，同时民用机场的建设步伐大大加快，并且机场的规模、功能设施、技术设备、质量标准都有了质的飞跃。作为在机场建设中起着重要作用的科研、设计单位，面对日益激烈的市场竞争，必须抓住机场建设这个主战场，利用自身科研、设计优势，把成熟的科研成果和先进的技术推向市场，从而立于不败之地。而作为这一成果和技术载体的科技档案，如何找准位置，大力开发科技档案信息资源，充分为我国民用机场建设发挥作用，笔者认为可以从三个方面进行探讨。 建立完整、准确．系统的科技档案…     

基于响应传递比的转子叶片动应变重构

提出基于响应传递比的转子叶片动应变重构方法,从系统应变频响特性出发,在频域获得应变-应变响应传递比关于模态振型的解析表达式,建立叶片已知测点应变与不可测位置应变的映射关系;开展高速旋转叶片动应变测量实验,建立叶片有限元模型,并采用转子叶片前4阶固有频率的实验结果修正有限元模型;开展考虑转速影响的转子叶片模态分析,提取对应的应变模态振型,计算得到单模态振动下应变-应变响应传递比;综合应变响应传递比和实测动应变重构叶片不可测位置的动应变。实验结果表明:与应变片实测结果相比,基于响应传递比的转子叶片动应变重构结果相对误差小于10%。      

通信约束下异构多无人机任务分配方法

针对异构多无人机协同执行侦察和打击任务中,存在通信距离、时间延迟等约束条件下的局部任务分配问题,提出了一种基于合同网的分布式多无人机任务分配方法。首先建立了异构集群发现新目标时的局部任务分配问题模型,设计了局部无人机通信网络中的信息一致性算法,实现了任务分配过程中任务发布阶段各无人机的冲突消解。设计了任务分配过程中的联盟构建和无人机资源管理方法,使联盟中各无人机能够以更加平衡的方式消耗资源。仿真结果表明,该方法能够解决通信约束下,异构多无人机执行察打任务时,所触发的针对目标打击任务的任务分配问题,且能够获得最大的系统效能。     

基于多机协作的认知无人机网络能效联合优化

针对无人机（UAV）通信网络中频谱资源紧缺的问题,构建基于认知无线电的多无人机通信网络,通过多机协作频谱感知有效探索授权频谱。提出一种基于Bisection算法的迭代算法,通过联合优化感知时间和判决门限对构建的复杂非凸问题求解,显著提高了无人机次级认知网络的能量效率（EE）。分析了无人机飞行过程中能效的变化情况,仿真结果表明,存在最优感知时间使能效获得最大值,且判决门限的选择会影响该能效最优值;提出的高能效迭代算法具有较好收敛性,有效提高了认知无人机网络的能量利用率。