位置不确定持续移动对象的离散表示

基于快照模型,提出对多个离散快照进行整体插值来生成不确定性二维移动点对象的离散模型用于时空数据库系统的实现。利用GM（1,1）模型,通过灰生成降低各个离散快照本身包含的不确定性,建立能够反映移动对象的整体运动趋势的离散实现模型。与线性插值模型的对比实验说明,信息受限情况下采用该模型计算位置不确定持续运动对象的时空运动情况能够保持稳定的低误筹率。     

影响图对策在多机协同空战中的应用

为了解决不确定环境下空战机动决策问题,将影响图和对策论引入到多机协同空战中,提出了协同影响图对策模型.首先确定群机空战转化为多个小编队作战的原则,然后在协同的思想下把多对多空战模型转化为多个一对一空战模型,最后在不确定环境下,运用影响图对策理论解决一对一空战.针对影响图对策模型计算量大的问题,采用移动平均控制法进行求解.空战仿真结果表明该模型的有效性.      

大迎角试验数据精度及影响因素分析

着重分析了粗糙带、偏航角β、模型抖动以及滤波频率、采样时间和样本长度等因素对于大迎角试验数据精度的影响.结果认为:常规试验采用的滤波频率会导致关键气动信息的丢失,滤波频率的选取尤为重要;弯刀系统的横向刚度是影响大迎角数据精度的一个重要因素,试验中如何降低其横向刚度的影响是一难点.     

一种开放网络环境中的不确定信任模型

开放网络环境中的信任关系是一种不确定关系,所以在建立信任模型时,需要对信任的不确定性进行建模.为此,提出了一种新的基于云模型的信任模型.通过用一维正态云来对实体之间的信任关系进行描述,本模型将实体之间的信任程度和信任的不确定性统一起来.在此基础上,还提出了基于云的信任关系的传播和合并算法;并通过仿真实验说明,该模型在开放网络环境中具有良好的效果.      

检定几何量仪器标准器组测量不确定度评定

以标准线纹尺、小量块组、多面棱体、刻线样板、标准半圆球、渐开线样板检定／校准几何量光学仪器时,标准器组的测量不确定度评定。     

工程中圆度的多次定位测量及其数据处理

从测量实践出发,总结出一种利用多次定位技术进行圆度测量的方法.在阐述测量原理,分析测量及其数据处理过程后,给出一个测量实例,并进行了测量不确定度分析.文章给大型工程中类似情况下的测量问题以很好的启发.     

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。     

贫预混燃烧室化学反应器网络模型建模及不确定性分析

基于CFD三维数值模拟结果的化学反应器(CRN)网络模型方法具有快速预估燃烧室NOx排放的特点。研究通过CFD数值模拟手段获得了贫预混燃烧室流场、温度场等特征分布,基于燃料空气掺混特性、速度场、温度场、OH分布以及达姆科勒数,燃烧室被离散划分为预热区、火焰锋面区、火焰过渡区、后火焰区、中心回流区以及角回流区,建立了复杂的CRN模型表征燃烧室内部的流动特征和火焰结构。以贫预混燃烧器为对象,与实验结果进行了对比验证。通过敏感性和不确定性分析获得了反应区域停留时间和烟气回流比例等关键参数对NOx排放的影响规律。结果表明:CFD-CRN混合方法更适用于在高当量比条件下贫预混燃烧室NOx排放的快速有效预测。在相同扰动强度的条件下,反应预热区域和火焰锋面区域的停留时间扰动对CRN模型预测NOx的生成量和稳定性影响更显著。CFD-CRN混合方法应明确在较高的绝热火焰温度条件下烟气回流比的准确性计算及其对NOx生成的显著影响。      

星敏感器遮光罩消光比定量测试及数据处理方法

面向星敏感器在轨工作时的杂光抑制需求，开展星敏感器遮光罩消光比定量测试及数据处理方法研究。基于高灵敏度弱光探测组件、高精度电控转台以及太阳模拟器搭建杂光集成测试平台，在电控转台步进电机的驱动下实现不同光照角度时遮光罩消光比测量数据的实时获取。根据构建的数据处理模型计算获得遮光罩的消光比，并基于A类不确定度评定方法完成消光比测量的不确定度分析。从测量结果可以看到，在光照入射天顶角达到保护角30度时，消光比测量值达到10-6量级，在光照入射天顶角为54度时，消光比测量值达到10-7量级，且多次测量数据的变化规律基本一致。测量结果表明了测量方案的合理性和可行性，可为星敏感器系统方案设计、测试与评估提供重要的技术支持。     

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.