基于马尔科夫链模型的脉动装配线运行状态预测

分析了影响脉动生产线运行的因素和状态预测的必要性,提出了基于马尔科夫链模型的状态预测方法。基于马尔科夫链预测理论,对脉动生产线运行状态划分,确定状态转移矩阵,建立马尔科夫预测模型,并对模型准确性进行验证。     

助推-滑行式燃料最优真空飞行轨迹的设计方法

建立了飞行器助推-滑行式燃料最优真空飞行轨迹的最优控制模型,给出了一种更为简单、直观的内点约束条件和横截条件的推导方法,讨论了高效且更为稳定的数值计算方法,提出了两种应用模式,通过与连续推力式和脉冲式飞行方案的比较,说明这种设计方法在节省燃料方面具有优势.     

基于时空轨迹信息的目标行为模式在线分类方法

在预警监视领域，及时地预测目标行为模式对于态势认知至关重要。首先，针对当前大多数目标行为分类器实时性不强、对离群轨迹不敏感等问题，提出了带有离群检测的归纳式一致性多类预测器（ICMP）。其次，针对目标行为分类算法仅考虑目标的空间位置信息，而忽略航向和速度信息的问题，基于轨迹的时间和空间2个维度的信息提出了时空Hausdorff距离（STHD），从而可以有效区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。然后，基于定向时空Hausdorff距离和K最近邻思想构造了定向时空Hausdorff最近邻不一致性度量函数（DSHNN-NCM）；在此基础上，提出了带有离群检测的序贯时空Hausdorff最近邻归纳式一致性多类预测器（SSHNN-ICMP），能够在预警监视场景下对目标频繁出现的行为进行在线学习和分类。最后，分别在仿真军事场景和真实民用场景中进行实验分析，结果表明本文算法具备较好的准确性和实时性，在预警监视任务中有良好的应用前景。     

“巴星1R”太空舞翩跹 欢庆“中巴友好年”

8月12日凌晨,初秋时节的四川大凉山中已有丝丝凉意,坡地里种植的玉米已吐出缕缕穗须,正等待着收获季节的即将到来。群山环绕中的中国西昌卫星发射中心发射场上灯火通明,聚光灯下,2号发射工位倚天而立的发射塔架正拥抱着     

最可能发现外星生命的地方

<正>关于广袤太空是否存在智能生命,科学界始终存在二种不同的观点:一种观点认为地球和人类都是浩渺宇宙的普通成员,没有什么特别之处。另一种观点与此相反,认为地球和人类都是特殊的存在,从地球与太阳的距离和角度到大气层与水的获得、释放,都是无数特殊条件下生发出无数巧合使然,才使地球进化出人类。     

基于直升机/ 发动机综合模型的变旋翼转速控制研究

为了实现直升机旋翼转速在宽广范围内连续变化且涡轴发动机连续提供输出轴功率,采用1种扭矩序列转移控制方案来实现该传动链。通过2台涡轴发动机和2台多级变速器与旋翼协调工作,发动机依次连接或脱开旋翼,提供旋翼转速大范围内变化,并提供旋翼连续变化的功率。在扭矩转移过程中,针对发动机扭矩强扰动问题设计了鲁棒LMI控制器+ADRC扭矩前馈补偿控制器,最后基于直升机／发动机综合模型进行数值仿真,验证了扭矩转移方案的可行性。仿真结果表明：在转移过程中的扭矩强扰动对发动机动力涡轮转速的影响较小,旋翼转速可以实现较大范围内的快速平滑变化。     

飞机维修大纲中的任务转移风险评估方法

以波音737NG飞机维修大纲为例,对其依据MSG—3决断逻辑制定的维修大纲中的任务转移风险进行模糊综合评价。使用模糊理论、层次分析法、熵权法和转移修正因子计算维修大纲中任务转移的风险概率值。结果表明,该值符合FAA和EASA的安全标准,方法可行。     

测试三轴转台误差分析及建模

以用于测斜仪的三轴转台为研究背景,通过分析其运动规律,探讨了三轴转台不正交度误差源对三轴转台精度的影响,并用MATLAB对它进行了误差建模,仿真计算得出了系统装配不正交时三个坐标的误差率;最后,引入实际测试过程中角度传感器的测量误差,在三轴不正交的前提下又对三坐标测量误差进行了数学建模,通过仿真分析,研究探讨了角度传感器带来的误差规律,在实际应用中为测斜仪标定测试和误差补偿提供了理论依据.     

欧洲向国际太空站发射最重型货运飞船

2013年6月5日,从法属圭亚那库鲁航天中心发射的第四个自动转移飞行器(ATV)"埃尔伯特.爱因斯坦"进入轨道。这艘欧洲自主供给货船将进行一系列机动,于6月15日与国际太空站对接。ATV-4质量为20 190kg,是阿里安航天公司发射的最重型的航天器,比前一个型号的ATV"爱德华多.阿玛尔迪"还重150kg。ATV-4由ESA和法国航天局(CNES)联合运营的ATV控制中心负责监控。ESA此次发射的再补给飞行器是目前服务于国际太空站的最大、最先进、能力最强的飞行器。     

时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法

在预警监视系统中，利用数据挖掘技术可以从海量的目标时空轨迹数据中挖掘出目标的行为规律，实现态势信息的智能感知。目前大部分行为规律挖掘方法仅考虑目标轨迹的空间位置信息，忽略了航向和速度信息，因此难以区分空间位置相似但运动速度和方向不同的行为。除此之外，轨迹聚类算法普遍存在参数设置复杂的问题，而且容易受到轨迹行为分布密度的影响。针对上述问题，首先，通过构造时间滑窗定义了时空Hausdorff距离，可度量时空轨迹多维特征差异；其次，结合k最近邻和密度峰值聚类中决策图的思想，提出了时空轨迹多维特征融合的行为规律挖掘算法；最后，使用仿真飞行器轨迹和实测雷达轨迹数据进行实验分析和验证，结果表明在典型应用场景下本文算法可以准确地挖掘出目标所有行为规律，在智能监视任务中具有较好的应用前景。