样本量对空间碎片测距精度的影响

日益增多的空间碎片严重威胁着在轨航天器的运行安全，对空间碎片的监督与防御逐渐引起了关注。高重复率激光测距技术为空间碎片测量提供了有效手段。激光脉冲的高重复率意味着大样本量。而在满足精度要求下，对样本量需求的研究较少。本文基于高重复率取样，研究了样本量对测距精度的影响，并得到了满足精度要求的最小样本量。首先，将空间碎片的轨道根数作为先验信息对测量数据进行预处理。通过多项式拟合和迭代获得有效样本点，逐渐减少样本量，绘制精度随样本量的变化曲线。从精度曲线变化阈值中可以获得最小样本量，可以此选取激光测距系统激光发射重复频率。对一些空间碎片的测距实验结果表明，有效样本量可以获得30%—60%的降低。     

Ti55531钛合金筒形件的旋压成形

分析了成形参数对Ti55531钛合金筒形件旋压成形的影响规律。结果表明:采用880℃+保温30min/空冷的热处理可获得较好的强塑性匹配;当旋压温度为750~800℃时,金属流动性好,筒形件表观质量好,且随着旋压道次增加,旋压温度可适当降低,但不应低于650℃,旋压极限减薄率可达80%左右;进给比在0.45~0.78 mm/r取值,在开始道次中采用大点的进给比,使工件较好贴模,在最后道次中采用相对小的进给比便于工件脱模;道次减薄率在30%~45%时较为合适,有利于旋压成形。     

变形温度及变形量对挤压态FGH96合金晶粒异常长大的影响

基于楔形试样等温锻造试验,采用Deform-3D模拟软件,模拟确定了楔形试样中不同位置的变形量,研究了不同变形温度和不同变形量对挤压态FGH96合金晶粒异常长大的影响。结果表明：在压下速率0.04 mm/s的平模镦粗试验条件下,挤压态 FGH96合金出晶粒异常长大的临界变形温度为1100℃,临界变形量为2%;1000~1070℃锻造变形时,合金不易发生晶粒异常长大,但也有“临界变形量”特征,变形量5%~10%区域晶粒平均直径最大;选择15%及以上的变形量,可以避免晶粒异常长大,并获得均匀细小的晶粒组织。     

一种基于Linux的数据采集和处理系统

介绍一种基于Linux的数据采集和处理系统的结构及其关键技术，其次介绍其界面设计中与组合框构件相关的部分，给出了一种动态管理菜单项的方法。     

M.Shinozuka方法在风荷载模拟中的应用

通过分析现有的风荷载数值模拟方法,认为M.Shinozuka方法得到的脉动风荷载样本的统计特征值能较好的符合理论值。系统阐述了这种方法的分析过程,其中涉及到脉动风压规格化功率谱的推导以及脉动风荷载功率谱的计算。采用MATLAB可以方便有效的进行编程,其中的矩阵函数能够容易的实现Cholesky分解以及随机数的求取等。     

微米尺度格栅标准样片的质量参数评价;；

论述了以CD-SEM作为核心仪器评价微米尺度格栅标准样片质量参数的方法。以某标称线距尺寸为3μm的不同材料、不同格栅高度的标准样片为例进行了各项质量参数的测量，并对实验数据进行相关因素的比对分析。通过分析，为制作优质的微米格栅标准样片提供了一定的理论参考。分析结果表明本文所述方法适用于微米尺度格栅标准样片的质量参数评价。     

基于神经网络的飞行科目模板样本集建立方法

为建立某一飞行科目的模板样本集,提出一套基于神经网络和卡尔曼滤波的数据处理方法。任选一次试飞样本,建立Kohonen自组织神经网络进行参数降维、聚类分析、特征提取等,使样本量缩减90%以上,得到该科目的模板样本集。用处理后的样本训练BP神经网络,对其他未经处理的试飞样本进行载荷预测,误差均在3%之内,说明处理后的样本能代表该科目的数据特点,即为模板样本集。方法可以为飞机载荷监控数据库的完善工作服务。     

航空武器质量检验样本容量确定算法

利用数理统计的假设检验理论对航空武器质量检验样本容量确定方法进行了研究.提出了基于施行特征函数的航空武器质量检验样本容量确定算法.算法利用航空武器质量检验施行特征函数的特点,通过控制在原假设实际上不真时,错误接受原假设的概率,对航空武器质量检验样本容量进行确定.与一般产品检验只能控制错误拒绝原假设的概率相比,算法不仅能够控制错误拒绝原假设的概率,而且能够控制错误接受原假设的概率,从而客观反映武器质量的真实状况.     

装备可靠性试验寿命评估GERT网络模型

针对装备寿命试验中失效样本量比较小的情形，基于应力冲击思想，提出了一种基于失效选择机制的装备系统可靠性评估定量分析方法。首先引入图示评审技术（Graphic evaluation and review technique, GERT）表征系统的多种工作状态和状态间的传递关系，根据系统结构进行可靠性评估建模。然后基于失效观测数据对元器件的可靠性进行估计，确定可靠性评估GERT网络中的参数。最后依据失效选择机制对网络进行计算，实现系统可靠性的评估。算例研究结果表明了基于失效选择机制的装备可靠性评估GERT模型的有效性。     

基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划

协同博弈路径规划是空战自主决策、机器人体育比赛等应用场景中的重要问题，其难点在于对环境对抗性反馈的实时自适应和多智能体的相互配合。提出一种基于神经网络和人工势场的协同博弈路径规划方法，使用反向传播（BP）神经网络自适应调整人工势场函数系数，并将人工势场作为神经网络输出端的特征提取。为解决真实样本质量和数量不足的问题，基于遗传算法仿真生成样本数据用于神经网络训练，并通过滚动时域的思路面向动态博弈优化样本性能。从样本数据中提炼出距离差与航向差以反映协同和博弈特性，利用神经网络的黑盒特性和学习能力解决协同博弈问题。应用于二对一反隐身超视距空战路径规划，比经典人工势场法有明显性能提升，且计算开销可接受，计算复杂度分析表明该方法可以较好扩展到多机对抗场景。