仿真基加速寿命试验优化设计方法研究

加速寿命试验可在较短时间内获得产品的可靠性信息，如何设计试验方案使加速寿命试验的结果最准确、代价最小，是加速寿命试验方案设计的一个主要问题。针对加速寿命试验解析优化方法在某些场合最优解的解析形式难以得到甚至不存在的情况，提出了一种新的基于Monte Carlo仿真的加速寿命试验优化设计方法。该方法通用性好、适用范围广。Monte Carlo方法通过大量的重复模拟试验得到问题的近似解，但要得到更精确的近似解，模拟试验的次数必须增多，因而所需要的计算量增大。利用目标函数的连续性，将非参数化曲面拟合引入优化过程，使计算量大大下降，满足了工程应用的要求。算例的结果说明了本文提出方法的正确性与有效性，敏感性分析结果表明该方法具有一定的鲁棒性。     

控制系统故障诊断的模糊神经网络方法研究

控制系统的不确定故障诊断是目前尚未解决的问题。传统的神经网络方法和模糊推理方法为解决这一类故障诊断问题提出了一些算法。然而上述两种方法难以提高不确定故障诊断的性能。为此本文结合模糊理论的推理能力和神经网络学习的能力提出模糊神经网络故障检测方法。该算法同时具备模糊理论的处理不确定和不准确信息的能力和神经网络的自学习能力。本文结果应用到某运载火箭控制系统的故障诊断,仿真结果表明,本算法有效,较好地解决了控制系统不确定故障诊断问题。     

天地一体化遥感信息应用网络体系的发展

随着世界各国发射入轨的航天器的增多 ,由多种遥感卫星系统组成的 ,包括地面应用系统在内的天地一体卫星应用网络体系即将形成。文章介绍了国外天地一体化网络系统建设方面的现状与趋势 ,分析了天地一体化遥感信息应用网络体系的特点 ,并指出了中国建设天地一体化遥感应用网络体系的必要性     

深空探测器热控系统设计方法研究

针对国外深空探测器热控系统设计方法进行了调研和综述,并在此基础上提出了深空探测器的热控系统设计特点,为我国深空探测器热控系统的设计提供参考。     

基于神经网络的SINS/GPS/TAN 容错组合导航系统设计

在联邦滤波器结构的基础上 ,设计了一种基于神经网络的天文惯性导航系统 /全球卫星定位系统 /战术导航系统 (SINS/GPS/TAN)容错组合导航系统。该系统首先在各子滤波器中用神经网络滤波 (NNF)代替传统的卡尔曼滤波 ,然后用模糊神经网络 (FNN)对各子系统进行故障检测 ,最后由神经元进行全局融合。通过仿真 ,验证了该方法的有效性     

纤维缠绕复合材料壳体中金属嵌件的受力分析及优化设计

本文对一纤维缠绕复合材料壳体中金属嵌件进行了受力分析及形状设计。通过受力分析与设计使得复合材料与金属嵌件接触面应力分布合理化，保证了接触面的变形协调，得到了优化的金属嵌件形式。     

定速拉伸的固体推进剂双轴板条的应力分析

对固体推进剂双轴板条试件进行了有限元分析，并考虑了粘弹性对应力结果的影响，分析结果表明，双轴板条试件中心域为平面应变状态，与发动机药柱中部内孔表面相似，并给出了计算杨氏模量所需的修正系数。     

大型复合材料结构优化设计方法研究

建立了适合于大型复合材料结构的优化设计方法，该方法在复合材料结构有限元分析的基础上对复合材料结构进行优化设计。在建立有限元模型时应用了区域划分技术，然后对结构分两级进行优化：第一级是对结构的铺层角度进行优化。第二级对结构的铺层厚度进行优化。最后，以工字梁结构为例，进行了算法验证。     

模糊神经网络控制器及其在航天器姿态控制系统中的应用研究

在航天器姿态控制领域，模糊控制技术作为一种辅助控制方法得到越来越多的关注。本文提出了一种基于模糊聚类算法和分布式模糊神经网络的模糊神经网络控制器，并将其用于《东方红三号》卫星应急星地大回路姿态控制系统之中。仿真研究表明，这种模糊神经网络控制器能够有效地从样本数据提取信息，实现分区域控制，并且具有较强的鲁棒性。该方法具有较为满意的控制效果。     

卫星CMAC神经网络姿态控制器设计及仿真

为提高传统卫星姿态控制系统精度,提出了一种基于小脑模型(CMAC)神经网络的比例-积分-微分(PID)的复合控制器。给出了具在线学习功能的复合控制器结构,并证明了神经网络学习收敛条件与最终控制目标的一致性。仿真结果表明,设计的控制器具有较好的自适应性和鲁棒性。与传统控制器相比,进入稳定状态的速度更快,指向精度更高。