一种微机器人轮式驱动器的运动稳定性研究

本文从动力学角度出发,建立微机器人轮式驱动器的运动方程,并分析微驱动器运动稳定性的各种影响因素,得出造成微驱动器运动产生振动主要是存在动载荷。通过使用一相对运动弹性杆组成的模拟传动机构在微小传动力实验台进行传动力试验,试验结果表明弹性杆在啮合过程中产生了不稳定的变传动力,这种变传动力正是影响微驱动器运动产生振动的重要因素。     

对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策法

研究了权重为区间数且对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策问题.首先,基于模糊互补判断矩阵的主观偏好信息,利用转换函数将决策信息一致化,并建立了目标规划模型.通过求解该模型得到属性的权重,运用加性加权法获得各方案的模糊综合属性值.其次,提出了基于方案的模糊正理想解与其模糊综合属性值相似度的方案排序法.该方法既能充分利用已有的客观信息,又能最大限度地体现决策者的主观意愿,且具有操作简便、易于上机实现的特点.该方法已应用于解决风险投资领域中项目评估问题.     

基于信息流电路可测试性的度量

准确地度量电路的可测试性是数字系统测试的重要问题之一。本文提出了一种基于信息流度量电路可测试性的方法,它表明可以将一个数字电路看成是一个信息处理系统。因此,电路的可测试性的度量值定义为电路输出的平均信息量与输入的平均信息量的最大值之比。文中给出了如何应用逻辑模拟软件来计算电路可测试性的度量值。对于由模块组成的电路,可以通过模块之间的一些特殊操作求得整个电路可测试性的度量值,本文也给出了方法及实例。文中还给出了应用本文提出的方法进行电路可测试性度量的实例,并与文[1,5]的方法得到的结果进行了比较,从而说明了本文方法的特点。     

基于平滑BINN算法的移动机器人路径规划

针对BINN算法所得路径存在无必要连续转折的问题,提出了基于平滑BINN算法的移动机器人路径规划。使用迭代法从目标点开始向周围计算神经元活性值,将BINN算法环境建模微分方程离散化。基于环境的活性值分布,采用梯度上升算法生成路径,识别路径中具有一定特征的连续转折部分并做平滑。当直接平滑所得路径上存在障碍物时,将可平滑的部分分割为两段,分别做平滑,以避开障碍物。仿真结果表明,平滑BINN算法生成的路径转折较少,更有利于移动机器人的控制。     

中继卫星多址链路调度问题的约束规划模型及算法研究

中继卫星多址链路调度问题是中继卫星系统应用中必须解决的重要问题,其重要特点在于,中继卫星与用户航天器之间并非时时可见,因此通信任务存在可见时间窗口约束。只有在可见时间窗口内,通信任务才可能执行并完成。在进行合理假设的基础上,采用人工智能中的约束规划技术,建立中继卫星多址链路调度问题的约束规划模型,并提出了基于时间窗口期望值的多步迭代算法。应用结果表明,中继卫星多址链路调度模型的建立与求解是合理的。     

微射流技术的原理及其应用

介绍了微射流技术的原理及其初步应用。基于非线性系统的演化对初始条件具有敏感依赖这个事实发展起来的微射流技术，由于与常规持续喷射射流控制方式相比具有许多优点，因而在流动和换热控制应用方面取得明显的效果。并指出，随着研究工作的深入，该项技术还可望用于高马赫数飞行体表面气体流动控制、火箭发动机推力方向控制等。     

可延伸出口锥的研制与试验

1979年法国欧洲动力装置公司(SEP)开始研制可延伸出口锥(EEC)。共进行了六发点火试验,均取得成功。下一发点火试验计划在1987年6月进行,届时,将对四种不同方案进行评估,其中包括折叠花瓣式及套筒锥式两种方案。EEC是固体火箭发动机喷管的一个复杂部件。为了提高它的可靠性及降低研制成本,设计必须尽可能简单。碳/碳部件采用三向增强细编织结构,可以做到设计简单,适用于目前既复杂又能装配的结构。如花瓣式和套筒锥式就可以采用这种称为SEPCARB NOVOLTEX材料。     

基于MEMS的微槽冷却系统在微纳卫星热控中的应用

介绍了基于微机电一体化系统(MEMS)的微槽冷却系统的研究成果。分析了将微槽冷却系统用于微纳卫星热控设计时的特殊要求。讨论了表征微槽冷却系统性能的水力学系统和传热性能。理论分析和数值模拟结果表明,微槽冷却系统可使大热流密度的热源芯片温度维持在较低的范围内,能满足微纳卫星热控的要求。研究认为,压降和热阻均较小的深槽可在小泵功率时提供较优的传热性能。     

天基微小卫星平台初步研究

介绍了国内外微小卫星平台的发展概况、特点和应用前景,阐述了天基微小卫星平台的体系结构、设计方法及系统特点,分析了天基微小卫星平台的关键技术和实现的技术途径。     

空间目标可拦截区与可遭遇区的确定

给出了天基拦截器对空间在轨目标的可遭遇区、可拦截区和实际可遭遇区的定义,基于冲量变轨理论,并以真近点角表示这三个区域,给出了确定这三个区域的数值搜索算法。对于非机动轨道目标,训练好的BP神经网络可根据拦截器/目标的相对位置,快速给出目标轨道上的可拦截区和实际可遭遇区。