数字存储示波器检定方法探讨

讨论了数字存储示波器垂直偏转因数、水平时基、脉冲宽度触发测量方法。以TDS 7104为例,给出了数字存储示波器垂直偏转因数、水平偏转因数、频带宽度及上升时间的测量结果的测量不确定度。     

变热线过热比可压缩流湍流度测量方法优化

开展了可压缩流中湍流度测量技术的优化研究，以满足对试验数据高精度评估的需求。在变热线过热比湍流度测量方法推导过程中，忽略了压力脉动项以简化湍流度求解过程。为更加准确评估高速风洞流场湍流度，引入了压力脉动项，以恒温热线风速仪响应关系式为基础，从理论上对可压缩流中湍流度的求解方法进行了优化。在马赫数0.3~0.7进行了湍流度测量试验，并分别利用优化前后的湍流度求解方法对试验数据进行了处理。结果表明两种求解方法所得的湍流度结果量值相近，但优化后的湍流度求解方法所得的湍流度结果随马赫数的变化趋势更加符合客观物理规律。利用蒙特卡洛模拟方法对湍流度的不确定度进行了求解，不确定度量值远小于湍流度量值，表明优化后的湍流度求解方法所得的湍流度结果基本能够代表真实值。试验结果证明了优化后湍流度测量方法的正确性及应用恒温热线风速仪对高速风洞流场湍流度进行测量的可行性。     

Advanced ensemble modeling method for space object state prediction accounting for uncertainty in atmospheric density

For objects in the low Earth orbit region, uncertainty in atmospheric density estimation is an important source of orbit prediction error, which is critical for space traffic management activities such as the satellite conjunction analysis. This paper investigates the evolution of orbit error distribution in the presence of atmospheric density uncertainties, which are modeled using probabilistic machine learning techniques. The recently proposed “HASDM-ML,” “CHAMP-ML,” and “MSIS-UQ” machine learning models for density estimation (Licata and Mehta, 2022b; Licata et al., 2022b) are used in this work. The investigation is convoluted because of the spatial and temporal correlation of the atmospheric density values. We develop several Monte Carlo methods, each capturing a different spatiotemporal density correlation, to study the effects of density uncertainty on orbit uncertainty propagation. However, Monte Carlo analysis is computationally expensive, so a faster method based on the Kalman filtering technique for orbit uncertainty propagation is also explored. It is difficult to translate the uncertainty in atmospheric density to the uncertainty in orbital states under a standard extended Kalman filter or unscented Kalman filter framework. This work uses the so-called “consider covariance sigma point (CCSP)” filter that can account for the density uncertainties during orbit propagation. As a test-bed for validation purposes, a comparison between CCSP and Monte Carlo methods of orbit uncertainty propagation is carried out. Finally, using the HASDM-ML, CHAMP-ML, and MSIS-UQ density models, we propose an ensemble approach for orbit uncertainty quantification for four different space weather conditions.     

浅析不确定度与误差的概念与方法──兼评“精度”等用语

为推行ＩＳＯ１９９３（Ｅ）测量不确定度表示指南，就测量不确定度与测量误差概念上的异同、测量不确定度评定与测量误差分析的关系以及“精度”等用语阐述作者的一些见解。     

测量不确定度的计算方法

本文主要介绍一种在美国已被普遍采用的测量不确定度的计算方法。着重介绍这种方法的分析步骤、误差的分类、随机不确定度、系统误差限和总不确定度的计算方法,同时还探讨了这种方法尚待进一步研究的问题。最后,作为例子,给出了这种方法在风洞热流传感器校准试验中的应用。     

基于模糊规划的航空公司混合营销渠道协调

为了对航空公司混合渠道进行更有效协调,根据渠道协调特点,运用区间分析法构建了需求不确定情况下航空公司混合渠道协调的模糊规划模型,并对模型进行了多维度数值模拟.结果表明,模型对不确定需求具有鲁棒性,适用于需求不确定下航空公司混合渠道协调;随着分销渠道比例下降,渠道协调鲁棒性呈现先升后降趋势;随着需求区间变大,模糊规划模型的隶属度呈现下降趋势.因此航空公司应适当降低分销渠道比例,同时加强市场调查缩小机票需求不确定区间范围;代理人应选择代理销售需求不确定性低的机票产品,并与航空公司合作适当降低分销渠道比例从而获得鲁棒双赢策略.     

非线性递推最小模型误差估计

基于最优控制理论和两点边值问题的不变式嵌入法，提出了模型不确定性非线性性系统递推最小模型误差估计，并推导了估计算法。仿真例说明，该方法是模型不确定性非线性系统状态递推估计的有效方法。     

电液仿真转台控制系统设计与仿真研究

针对影响三轴电液仿真转台动、静态性能最大的同步驱动、摩擦和大惯量负载干扰三个问题，采用了模拟人脑基于经验控制的FNN（模糊神经网络）控制器和基于学习校正的PNN（预测神经网络）控制器分别对应转台内环（角速度环）和外环（角度环）反馈系统。FNN同步控制器分为等同和主从同步控制模式，两种模式相互切换，提高了系统同步性能；PNN摩擦干扰控制器采用了基于双网络模型的NARMA（非线性自回归滑动平均）预测模型，具有较强的非线性系统辨识能力，提高了系统抗干扰能力。软件仿真结果表明，当转台外框负载发生变化或外框两马达转速相差较大时，使用PNN—FNN模型的智能控制系统仍具有较高的位置跟踪精度和动态性能。     

关于鲁棒Kx观测器设计的几个问题

对于具有结构不确定性的线性系统,本文研究了与Kx观测器设计有关的几个问题。文中建立了观测器应满足的条件,并对控制器设计时的分离原理和闭环系统的鲁棒性进行了讨论。     

相容非概率信息的可靠性理论与方法研究

介绍了相容非概率信息的可靠性研究进展和趋势,说明了在卫星可靠性工程中开展相容非概率信息研究的必要性和可行性。在总结分析现有主要可靠性量化分析理论与工具的原理、方法和特点的基础上,提出了实现相容非概率卫星可靠性信息量化的相关技术路径,并指出非概率信息在卫星可靠性工程中的应用将是改善卫星可靠度量化控制问题的一条途径。