基于Unity3D的月面复杂地形场景构建及模拟驾驶系统

为了验证未来复杂月面地形操控技术方案,本文基于Unity3D物理引擎对月表模型、月球物理环境以及月面光照环境进行了模拟,设计并开发了一套用于模拟月球自主进行着陆点选址以及在线航天器着陆轨迹规划的模拟系统。模拟系统的工作过程包含了：基于面阵雷达与立体相机信息融合的局部月表重建,基于3D重建结果的月表地形着陆代价的快速评估与自动着陆选址,以及使登陆器能够到达选址目标的最优燃料消耗着陆运动规划,实现了月球着陆器短距离自主选址着陆的模拟系统构建,同时也从仿真的角度初步验证了“地形重建-地形评估-自主选址-软着陆”这一自主着陆过程的可行性。     

基于ARM的嵌入式系统的可靠性强化试验定量分析评估

针对可靠性强化试验难以定量计算产品可靠性指标的问题,采用应力强度模型和数理统计理论,提出一种通过强化试验数据计算产品外场可靠度的工程适用方法。在对某基于ARM微处理器的嵌入式系统进行可靠性强化试验的基础上,采用该方法计算出产品在振动环境条件下的外场可靠度。提出的方法能够对改进产品可靠性起指导作用。     

模糊AHP法在雷达组网效能评估中的应用

由于雷达系统组网效能评估和优选工作涉及多个指标和大量的模糊属性,导致了决策工作的困难.把拓展的模糊层次分析方法AHP(Analytic Hierarchy Process)引入雷达组网系统效能评估领域,提出了组网雷达作战效能评价指标层次,根据区间数判断矩阵的有关概念,得到了区间数判断矩阵排序权向量或综合评价值的计算方法,利用概率分布法对各最底层元素关于最高层准则的总组合权重进行排序.应用基于区间模糊数判断矩阵的模糊AHP法,建立了模糊评判模型.实例分析结果表明该方法具有实用性,其评估结果可以辅助指挥员提高雷达组网布防决策的准确性和科学性.      

基于置信分布的系统可靠度评估蒙特卡罗方法

大型系统、复杂系统的可靠度的求解问题是可靠性工程中一个热点和难点的问题,针对这个问题,提出了一种基于蒙特卡罗模拟仿真的系统可靠度求解方法.通过利用系统的各个单元产品的可靠度置信分布和系统可靠度函数进行蒙特卡罗仿真,评估出系统可靠度.本方法克服了以往的蒙特卡罗仿真方法处理离散分布时抽取时间样本的困难,并且对系统的结构和复杂程度没有要求.最后,给出计算实例对比说明了该方法的正确性和可用性.      

考虑FDR的测试性测定试验及其相关方法

针对装备研制过程中,缺乏试验手段测定产品测试性水平,确定其与规定要求间的差距的情况,界定了测试性试验和测试性测定试验的概念,在仅考虑测定故障检测率(FDR,Fault Detection Rate)的情况下,研究给出了基于功能相关特征矩阵和重要度特征的故障特征建模方法,构建了二元组故障特征模型,用于测定FDR试验的试验样本选取.在该种试验样本选取方法中,为了减少进行故障注入试验时,注入不同故障样本的工作量和复杂度,充分考虑了试验样本间的等效关系,定义了等价集合和等效样本的概念,并在此基础上给出了考虑等效样本存在的试验结果评估方法.该研究在某型导弹飞控系统中取得了很好的应用.      

飞机驾驶员视觉信息流系统工效综合评定研究

通过对驾驶员的视域、视觉信息流向、视觉信息获取工效的影响因素、视觉信息流工效的测定与评估方法的研究,建立了一套视觉信息流工效综合评估系统研究体系.研究的初步结果主要有:飞机驾驶员视域在水平面中存在最佳、较好、极限工效区,并且振动、反射眩光、噪声、显示字符的形状/颜色特征/对比度/显示方式等是影响信息获取工效的主要因素;飞机信息显示区域必须限于驾驶员视域,其显示布局及显示方式应符合视觉工效学设计原则.      

基于AMSAA模型的研制试验数据 可靠性综合评估

采用了工程界普遍使用的AMSAA模型,充分利用了同类或相似产品研制试验故障数据,对于研制试验中含较多试验项目的情形将其归结为几种典型的环境应力类型,提出了一种通过最优化过程确定时间环境折合系数的方法,最后给出了研制阶段MTBF(Mean Time Between Failures)置信区间的求解方法.研究结果表明,该方法合理可行,可以满足工程上的精度要求.      

面向并行模拟机的path-CSA MOS开关模型及评价算法

提出一种新型MOS开关模型,它基于MOS CSA模型,又具有path MOS模型特性。新模型采用了逻辑门一级的Time-mapping事件驱动算法,有利于采用并行模拟机硬件实现。新算法利用了path MOS模型路径法特性,因而克服了CSA方法中的LOOP问题。新算法中首次提出最大、最小信号强度传送及评价操作,克服了MOS电路逻辑模拟中存在的不定值X问题。     

基于SLP方法的某支线客机尾锥生产线产能爬坡规划

为满足公司发展战略规划和客户交付数量增加的需求,采用系统性布局规划方法对尾锥生产线进行布局优化设计.首先,介绍了系统性布局规划(SLP)设计方法相关理论,并对尾锥生产线进行产能爬坡分析计算,包括生产线节拍平衡率计算、关键瓶颈工位识别、新增人力和关键设备分析;其次,利用物流相关图、空间关系图对尾锥生产线工装设备进行位置计...     

Uncertainty-aware Cube algorithm for medium-term collision risk assessment

The number of Earth orbiting objects is constantly growing, and some orbital regions are becoming risky environments for space assets of interest, which are increasingly threatened by accidental collisions with other objects, especially in Low-Earth Orbit (LEO). Collision risk assessment is performed by various methods, both covariance and non-covariance based. The Cube algorithm is a non-covariance-based method used to estimate the collision rates between space objects, whose concept consists in dividing the space in cubes of fixed dimension and, at each time instant, checking if two or more objects share the same cube. Up to now its application has been limited to the long-term scenarios of orbital debris evolutionary models, where considering the uncertainties is not necessary and impractical. Within operative contexts, instead, medium-term collision risk analysis may be an important task, in which the propagation-related uncertainties play a prominent role, but the timescale poses challenges for the application of standard covariance-based conjunction analysis techniques. In this framework, this paper presents an approach for the evaluation of the medium-term collision frequency for objects in LEO, called Uncertainty-aware Cube method. It is a modified version of the Cube, able to take the possible errors in the space objects’ position into account for the detection of the conjunctions. As an object’s orbit is propagated, the along-track position error grows more and more, and each object could potentially be in a different position with respect to the one determined by numerical propagation and, thus, in a different cube. Considering the uncertainties, at each time instant the algorithm associates more than one cube to each object and checks if they share at least one cube. If so, a conjunction is detected and a degree of confidence is evaluated. The performance of the method is assessed in different LEO scenarios and compared to the original Cube method.