基于机器学习的空间翻滚目标实时运动预测

借助监督式机器学习（ML）方法,对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究,为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设,需要连续的视觉反馈信息,解决目标预测问题的能力有限。因此,本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程（SPGP）回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据,通过连续优化真实观测数据,得到稀疏的伪训练数据集,进而在线快速预测目标的运动状态,预测的计算效率达到毫秒级。此外,利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）法处理连续优化过程,克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性,并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。     

卫星导航系统星座可用性分析

星座可用性指标是在用户层面上反映星座工作状态的重要指标.随着卫星在轨运行时间的增加,卫星的可靠性会不断降低,星座可用性也会随之下降.在考虑卫星故障概率的条件下,本文提出综合运用贝叶斯网和马尔科夫链进行星座可用性分析的方法,剖析了导航星座中卫星故障与导航应用服务中断之间的相互关系,简化了星座可用性的建模过程.结合中断分析数据,量化评估了星座可用性,并利用灵敏度分析找出星座薄弱环节.该方法可为导航星座设计方案优化权衡提供量化依据.     

含氟聚醚醚酮改性环氧树脂形状记忆性质的动态热力学机理研究

使用动态力学分析仪(DMA)、扫描电子显微镜(SEM)对具有形状记忆的含氟聚醚醚酮(6F-PEEK)改性环氧树脂的动态热力学行为和组分之间的相分离形貌进行了研究.动态力学-温度谱图表明,在130℃和223℃存在两个内耗峰,分别对应6F-PEEK和环氧树脂的玻璃化转变温度.具有较低玻璃化转变温度的6F-PEEK充当可逆相,具有较高玻璃化转变温度的环氧树脂充当固定相.材料在变形时,6F-PEEK的能量变化主要是熵的变化,而环氧树脂主要是内聚能的变化.熵值增大和内聚能的释放是材料完成形状记忆过程的驱动力.随6F-PEEK含量的增加,动态力学-温度谱图上的内耗峰的强度增加,表明在变形温度下有更多的6F-PEEK分子链段发生运动,材料的弯曲变形幅度增大.     

基于最近服务的层次式网格信任模型

阐述了网格环境中信任模型的需求,并分析了传统网格信任模型的优缺点,由此提出了基于最近服务的层次式网格信任模型,设计了相应的计算公式.与传统的信任模型相比较,该模型占用网格资源少、信任评估复杂度低、可伸缩性强,能够较好地抑制网格环境下的恶意评价和协同作弊的威胁.采用改进后的网格仿真工具GridSim进行模拟实验,结果表明该信任模型提高了网格系统的可靠程度.     

PBT基钝感低特征信号推进剂的力学性能优化研究

采用单轴拉伸法和DSC法,研究了增塑比、扩链剂(BDO、PET、PEG)、交联剂(TN-J、TMP、PTT、T-PEG)对PBT/NENA/I-RDX(钝化RDX)/AP低Al体系钝感低特征信号推进剂力学性能和玻璃化转变温度的影响。结果表明,大分子扩链剂PEG可显著提高推进剂的最大伸长率,而抗拉强度基本不变;交联剂提高推进剂抗拉强度的作用大小依次为TN-JTMPPTTT-PEG,其中TN-J可同时发挥键合作用,提高最大伸长率。当增塑比为2.0、综合调节TN-J和PEG的含量,推进剂20℃抗拉强度0.9～1.3 MPa、最大伸长率40%～70%,70℃抗拉强度0.6～0.7 MPa、最大伸长率30%～50%,-55℃最大抗拉强度3.7～4.6 MPa、最大伸长率45%～75%,玻璃化转变温度-65℃,推进剂在-55～70℃时具有良好的力学性能,可满足工程化应用的需求。     

装备保障链敏捷性评价的指标体系及方法

装备保障链敏捷性评价是装备保障链敏捷化的先行条件。提出了装备保障链敏捷性的概念,建立了装备保障链整体和单元敏捷性的评价指标体系,并综合运用群体层次分析法和模糊综合评价方法对装备保障链敏捷性进行评价。研究结果为我军构建敏捷的装备保障链提供了理论与方法支持。     

航天器首飞飞行事件系统责任保证链管理

飞行事件系统责任保证链管理是航天器首飞试验质量管理的重要组成部分,是保证发射试验成功的重要管理手段。文章介绍了航天器首飞飞行事件系统责任保证链管理要点,并以某卫星天线展开事件为例介绍了飞行事件系统责任保证链管理实践。     

一种开放网络环境中的不确定信任模型

开放网络环境中的信任关系是一种不确定关系,所以在建立信任模型时,需要对信任的不确定性进行建模.为此,提出了一种新的基于云模型的信任模型.通过用一维正态云来对实体之间的信任关系进行描述,本模型将实体之间的信任程度和信任的不确定性统一起来.在此基础上,还提出了基于云的信任关系的传播和合并算法;并通过仿真实验说明,该模型在开放网络环境中具有良好的效果.      

应用关联规则构建质量活动链模型

介绍了作业质量成本的概念,提出了以作业质量成本数据为基础描述质量活动间关联关系的方法,并设定了作业质量成本之间相互影响的规则.着重研究了关联规则挖掘技术,将布尔型关联规则用于质量活动间作用关系的挖掘,并应用Apriori算法,研究了应用作业质量成本数据及其变化趋势构建基于作业质量成本的质量活动链模型的方法.该模型有助于在质量成本预测与分析过程中从经济的角度发现质量管理过程的瓶颈问题,为以质量成本分析为基础,系统地进行质量改进决策提供了有效的方法和手段.