基于深度学习的日间逐小时地表PM2.5浓度反演

以长三角地区作为研究区域,提出了使用深度学习算法来实现主被动遥感数据结合反演地表PM2.5浓度的方法。基于MPL观测数据,使用雾霾层高度(HLH)替换了边界层高度(BLH)特征,对已有的基于气溶胶光学厚度(AOD)结合大气BLH来反演PM2.5浓度的算法进行了改进。为提高数据覆盖率,对研究区域内的MAIAC AOD进行了填补与评估。利用多种机器学习算法实现了日间逐小时的PM2.5浓度估算,模型验证相关性最高可达0.87。该方法能够为观测气候变化、应对大气污染提供有效帮助。     

基于云映射的多粒度语义决策属性识别

异类多传感器多属性目标识别中的描述性语义和决策属性信息无法直接进行识别判定,为此基于粒层转化的思想,提出了一种语义和决策属性识别方法。首先构造云映射函数,将语义和决策属性粒层统一到区间粒层,再根据灰色关联的思想计算区间化后的语义和决策属性信息与数据库之间的区间关联度,实现了不等粒层属性的粒度计算,最后采用证据推理进行了识别判定。结合语义和决策属性识别算例及对比分析,验证了所提出方法在异类数据模糊转化处理和识别上的有效性。     

融合粗糙集与D-S证据理论的航空装备故障诊断

针对航空电子装备故障诊断中出现的多源诊断信息存在冲突的情况,基于粗糙集与证据理论在处理不确定问题时的优势,提出了一种融合粗糙集与证据理论的故障诊断方法.该方法利用粗糙集将信息源给出的诊断数据转化为证据理论中的mass函数,进行结果融合.同时,该方法给出边界粗糙熵的定义,并基于边界粗糙熵获得反映各信息源在诊断融合过程中重要度的动态权重参数,提出一种新的证据理论的冲突合成规则.仿真实验表明,该方法可以有效地提升诊断信息融合结果的准确性,在航空电子装备故障诊断方面有较好的实用价值.      

基于模糊灰色聚类和组合赋权法的飞机健康状态综合评估方法

针对目前飞机健康状态不易准确评估的难题,以飞机液压系统为具体研究对象,提出一种基于模糊灰色聚类和组合赋权相结合的健康状态综合评估新方法。首先,利用熵权法和层次分析法（AHP）分别计算并确定飞机液压系统各关键部件相关参数的权重,再通过组合赋权法将上述两种权重进行组合,得到具有主客观意义的组合权重。第二,采用灰色聚类法评估飞机液压系统各关键部件的健康状态。针对评估结果,由飞机液压系统各关键部件聚类系数创建飞机液压系统的健康评估模糊评判矩阵。然后依据该矩阵,采用熵权法和AHP分别求出各关键部件权重,并用组合赋权法进行组合。最终,采用模糊综合评判法评估飞机液压系统的健康状态。以某型飞机真实液压系统为例进行了试验验证,结果表明,所提出的基于模糊灰色聚类和组合赋权相结合的健康状态综合评估方法能够有效实现飞机液压系统健康评估的效能,具有很好的工程应用价值。     

浅析工学结合模式下高职生诚信教育

诚信教育是以人为本的高职教育价值观的本质要求,是高职德育工作的重要内容,也是工学结合人才培养模式的客观需要。目前高职生诚信教育存在地位认知偏差,教育方式不当和缺乏实效性和针对性等问题,本文对工学结合模式下高职生诚信教育的路径进行了初步的探讨。     

传感器故障下的航天器状态监测与故障识别

针对航天器上传感器故障可能导致状态估计错误的问题,提出了一种基于证据理论的多传感器融合与故障识别方法。该方法采用证据距离与冲突质量的乘积来度量证据间的冲突大小。在证据的融合中先根据冲突大小计算每个证据的可信度,并根据可信度大小修正证据,再用D\|S规则进行融合。该冲突度量方法综合了证据间目标一致性与整体差异性的影响,在具有较强的不确定性和不可靠性的情况下,比仅采用证据距离或冲突质量来度量证据间冲突的大小更加准确。将其应用于微小卫星电源系统的状态监测,实验结果表明该方法可以有效地监测系统状态并正确地识别故障传感器,准确度优于其它方法。     

A Dual-driven Intelligent Combination Control of Heat Pipe Space Cooling System

Effective thermal control systems are essential for reliable operation of spacecraft.A dual-driven intelligent combination control strategy is proposed to improve the temperate control and heat flux tracking effects.Both temperature regulation and heat flux tracking errors are employed to generate the final control action;their contributions are adaptively adjusted by a fuzzy fusing policy of control actions.To evaluate the control effects,describe a four-nodal mathematical model for analyzing the dynamic characteristics of the controlled heat pipe space cooling system(HP-SCS) consisting of an aluminum-ammonia heat pipe and a variable-emittance micro-electromechanical-system(MEMS) radiator.This dynamical model calculates the mass flow-rate and condensing pressure of the heat pipe working fluid directly from the systemic nodal temperatures,therefore,it is more suitable for control engineering applications.The closed-loop transient performances of four different control schemes have been numerically investigated.The results conclude that the proposed intelligent combination control scheme not only improves the thermal control effects but also benefits the safe operation of HP-SCS.     

基于证据理论的雷达与通信侦察目标识别算法

针对异类被动传感器中的目标识别问题,将D-S证据理论运用于雷达侦察与通信侦察的目标识别中。首先将雷达和通信侦察设备侦收到的信息分别通过识别,得到雷达和通信电台的基本概率赋值,再通过D-S证据理论算法进行融合,计算出目标平台的基本概率赋值,从而得到融合后的平台类型。仿真实验结果表明,融合后的结果具有更高的置信度。     

基于推力器的组合航天器质量特性辨识方法研究

组合航天器的质量特性辨识对提高其姿态轨道控制的精度和快速性有至关重要的作用。对基于推力器的总质量、质心位置和惯量矩阵的在轨辨识进行了研究。基于推力作用下的平动方程可得到质心位置和总质量的耦合辨识方程,基于转动方程可得到转动惯量和质心位置的耦合辨识方程,通过对角速度和线加速度进行多次采样,利用最小二乘法求解这2类辨识方程可完成总质量、质心位置和惯量矩阵的在轨辨识。基于上述辨识原理,提出一种闭环稳定的解耦质量特性辨识方法,通过设计合适的推力器工作策略,实现总质量、质心位置和惯量矩阵的解耦辨识,并采用一种不依赖于转动惯量的控制算法,使组合航天器的姿态在辨识结束后恢复到稳定状态。仿真表明,采用闭环稳定的解耦质量特性辨识方法,可保证组合航天器在推力器激励后的姿态稳定性。在仿真采用的动力学干扰、推力器误差和敏感器误差下,总质量、质心位置和惯量矩阵的辨识精度可达到10-3量级。     

前体涡诱导双极限环摇滚流动特性的实验研究

通过摇滚/PIV/压力同步测量实验,对翼身组合体前体涡诱导的双极限环摇滚过程中流动特性及演化规律进行了系统的研究,并分析了前体涡诱导翼-身组合体双极限环摇滚的流动机理。实验结果表明,前体涡与机翼翼面流动的相互作用使模型在正负滚转相位处分别出现极限环摇滚运动;正负滚转相位过渡是模型运动惯性与气动力共同作用的结果。