基于DSP和CAN总线的发动机电子控制器核心电路模块研究

为了满足复杂控制算法和分布式控制的需要 ,提出一种基于数字信号处理器 ( DSP)和控制器局域网( CAN)总线的电子控制器核心电路模块的设计方案 ,并进行了工程实现。阐述了硬件设计和软件设计中的关键技术问题 ,并通过实物在回路仿真实验 ,验证了本核心电路模块设计方案的可行性。该模块也可作为飞 /推综合控制、分布式控制等需要高性能计算能力和实时数据通信能力的核心电路模块使用     

基于光纤复用技术的弹体表面场参数组网测量技术

针对传统导弹武器环境参数测量系统测点多且分散，以及量程余量大所导致的电缆网笨重等问题，提出了一种基于光纤复用技术的波分复用（Wavelength Division Multiplexing, WMD）与空分复用（Space Division Multiplexing, SDM）相结合的弹体表面场参数组网测量方案；该系统能够有效地实现弹体表面温度、压力、应变等多环境参数同时测量，测量节点可多达320路；分析了大容量光纤传感网络中所面临的关键技术，并阐述了其在导弹上的工程应用分析；为有效满足弹体小型化、轻型化、高灵敏度及减少弹体体积重量提供了新的思路及解决途径。     

以中继卫星系统为骨干的空间传输网络体系

空间传输网络作为重要的空间基础设施,其作用得到了国际学术界、产业界和各国政府的高度重视,已成为全球范围的研究热点。针对空间信息传输需求特点和空间传输网络的典型特征,提出了以中继卫星系统为骨干构建我国空间传输网络的设想,设计了"骨干+区域接入"的双层体系架构,"管理+数传"的骨干网络双网功能结构,梳理了空间传输骨干网络需要重点研究的理论问题和关键技术。     

UMR: A utility-maximizing routing algorithm for delay-sensitive service in LEO satellite networks

This paper develops a routing algorithm for delay-sensitive packet transmission in a low earth orbit multi-hop satellite network consists of micro-satellites. The micro-satellite low earth orbit(MS-LEO) network endures unstable link connection and frequent link congestion due to the uneven user distribution and the link capacity variations. The proposed routing algorithm,referred to as the utility maximizing routing(UMR) algorithm, improve the network utility of the MS-LEO network for carrying flows with strict end-to-end delay bound requirement. In UMR, first, a link state parameter is defined to capture the link reliability on continuing to keep the end-to-end delay into constraint; then, on the basis of this parameter, a routing metric is formulated and a routing scheme is designed for balancing the reliability in delay bound guarantee among paths and building a path maximizing the network utility expectation. While the UMR algorithm has many advantages, it may result in a higher blocking rate of new calls. This phenomenon is discussed and a weight factor is introduced into UMR to provide a flexible performance option for network operator. A set of simulations are conducted to verify the good performance of UMR, in terms of balancing the traffic distribution on inter-satellite links, reducing the flow interruption rate,and improving the network utility.     

T700/3234 管件力学性能

采用压机压制工艺方法研制了T700/3234 管件,对其进行了拉伸、压缩和弯曲试验。结果表明,

T700/3234 管件胶接长度对于拉伸试验结果影响较大,安装记忆合金环有助于提高管件的抗拉伸性能,有记忆

合金环试样可承受的最大拉伸载荷较无记忆合金环试样提高10. 1%;压缩性能试验单独管件与不加记忆合金

的金属胶接后的管件对于压缩试验结果影响不大,记忆合金环有助于提高管件的抗压缩性能,有记忆合金环试

样可承受的最大压缩载荷、压缩强度较无记忆合金环试样提高10. 0% 以上,但压缩模量较无记忆合金环试样

无变化;有记忆合金环试样可承受的最大弯曲载荷可达20. 433 kN,较无记忆合金环试样提高5. 5%;为高性能

碳纤维复合材料管件设计提供了依据。

     

自适应双平面信息无缝传输实现方法研究

航天测控事业的发展对测控网信息传输的要求越来越高。为保证信息的可靠传输,在通信传输上采用了独立双路由的双平面设计。本文在分析传统测控信息传输模型优缺点的基础上,提出了双平面通信方式下信息传输的改进模型,通过信息选用策略,实现了信息的自适应无缝传输,并进行了仿真测试验证。     

基于动态贝叶斯网络的弹头目标融合识别方法

通过分析导弹目标识别问题的特殊性,设计了适用于导弹目标识别的动态贝叶斯网络。根据导弹目标的特点,选取了几种具有较好普适性的目标特征,并给出了每种目标特征的条件概率。通过分析导弹目标识别流程,提出了合理的贝叶斯网络模型。最后经过仿真试验,证明该模型相比单特征识别模型识别概率有明显提高,并且具备较好的稳健性。     

网络——高校图书馆采访的新平台

高校图书馆运用网络有效发挥其作用，已经被广大师生重视。充分认识网络为采访工作所用，在网络环境下提高采访工作人员的素质和采访质量是当务之急。     

MD5算法在双机热备份信息同步中的应用

在双机热备份算法中,主服务器与备份服务器之间保持信息及时同步至关重要,但传统的主备信息同步方式在效率和可靠性方面却存在着一定的缺陷。为更好地提高主备信息同步效率,本文提出采用MD5(M es-sage D igest 5)算法,对主服务器与备服务器的同步信息进行信息摘要运算,转化为定长字节的信息流后再进行同步。实践应用证明该方法可快速侦测出主、备服务器同步信息的差别,提高双机热备份信息同步的效率。     

A fault diagnosis model based on weighted extension neural network for turbo-generator sets on small samples with noise

In data-driven fault diagnosis for turbo-generator sets, the fault samples are usually expensive to obtain, and inevitably with noise, which will both lead to an unsatisfying identification performance of diagnosis models. To address these issues, this paper proposes a fault diagnosis model for turbo-generator sets based on Weighted Extension Neural Network (W-ENN). W-ENN is a novel neural network which has three types of connection weights and an improved correlation function. The performance of the proposed model is validated against Extension Neural Network (ENN), Support Vector Machine (SVM), Relevance Vector Machine (RVM) and Extreme Learning Machine (ELM) based models. The results indicate that, on noisy small sample sets, the proposed model is superior to the other models in terms of higher identification accuracy with fewer samples and strong noise-tolerant ability. The findings of this study may serve as a powerful fault diagnosis model for turbo-generator sets on noisy small sample sets.