气室无磁加热结构研究进展与展望

碱金属气室是原子陀螺、原子磁强计和原子钟等原子测量仪器的核心部件.原子密度主要受加热温度的影响,高均匀性、高稳定性的气室加热结构是保证碱金属原子密度稳定的关键技术,对提升原子测量仪器输出信号的灵敏度至关重要.回顾了目前常用的碱金属气室加热方法,针对加热层、传热层、保温层等组件,梳理和总结了碱金属气室加热结构的发展方向和发展历程,并在此基础上展望了未来碱金属气室加热结构的发展趋势.     

更高速(400+km/h)列车气动减阻技术发展与展望

合理有效的气动减阻技术是我国研发运营速度400+?km/h高速列车的过程需展开深入研究的重点内容.首先阐述了高速列车气动阻力的基本分布特征,并针对国外下一代更高速列车的气动减阻技术进行了调研,尤其分析了欧洲、日本和韩国的下一代更高速列车气动减阻技术的特征,总结了国外下一代高速列车气动减阻的关键技术与方法.然后根据列车气动减阻技术实施部位的差异,从列车头型优化以及转向架、受电弓和风挡等局部结构优化两个方面对我国目前高速列车气动减阻技术研究现状进行了分析和梳理,同时归纳了新型气动减阻技术的研究现状.最后在综合国外下一代更高速列车气动减阻技术与我国气动减阻技术研究的基础上,对我国更高速(400+?km/h)列车气动减阻技术中可行性较高且效果明显的发展方向进行了展望与建议,为我国更高速列车气动减阻技术的设计与发展提供有价值的参考.     

SBAS电文时序动态编排算法

星基增强系统（SBAS）通过GEO卫星转发SBAS电文实现对GNSS服务性能的提升，以满足民航用户不同飞行阶段的导航需求，因此，合理有效的电文内容及播发时序设计是系统实现高质量服务的重要保证。为提高电文编排的灵活性，避免固定时序填补空余电文引起的播发资源浪费，提出了一种SBAS电文时序动态编排算法，在满足国际标准要求的前提下，综合利用SBAS电文龄期和最大播发间隔实现待播发电文的自动选择。利用NTMF实测数据对当前各主要SBAS的电文进行了特性分析，对所提方法的单双频SBAS电文编排效果进行了评估。结果表明:所提算法可保证电文时序符合国际标准要求，实现了重要电文的优先播发，将空余时隙进行动态分配实现了各类型电文播发间隔的近等比例缩短。与固定时序相比，单频SBAS完好性电文播发间隔缩短约15.0%，首次定位时间缩短约8%，双频SBAS电文首次定位时间缩短约6.5%；与固定时序的BDSBAS B1C电文相比，完好性服务能力提升约14.7%，首次定位时间缩短约16.7%。所提算法有效提升了SBAS电文播发的播发效率，实现了SBAS播发资源的100%有效利用。      

基于DOA聚类算法的ARM抗有源诱偏技术研究

有源诱偏技术是雷达对抗反辐射导弹的一种重要手段,可以大大降低反辐射导弹的作战效能。为提高对敌目标的精确打击能力,在分析闪烁诱饵诱偏原理的基础上,针对有源诱偏干扰下被动雷达测角精度与稳定度不高的问题,通过对有源诱偏信号的时域特征进行分析,提出一种基于脉冲前沿检测的DOA聚类分选算法,找出前沿超前的辐射源信号,实现了高性能抗有源诱偏干扰和高精度抗干扰测向。仿真结果表明,该技术可以有效对抗四点源有源诱偏干扰。     

基于异构网络表示学习的评分预测模型

深入分析电商行业的用户个性化数据并提供推荐服务近年来已成为业界的热点。推荐服务的基础是对用户的潜在兴趣进行挖掘，并对商品的感兴趣程度进行预测。因此，以此为背景，研究用户对商品的评分预测。对电商业的关系型数据在推荐系统中的应用进行了研究，提出了通过使用网络表示学习进行评分预测的方法。首先，将关系型数据构建成异构网络，用户和商品为网络中的节点。然后，设计了兼顾网络结构信息和节点之间相似性的个性化异构网络采样方法，并对节点进行表示学习。最后，将学习到的用户、商品表示向量输入到神经网络中进行训练，利用优化后的神经网络模型进行评分预测。实验结果表明:所提方法在YELP 13、Movielens 100k、Movielens 1m数据集上都有较高的准确率，对比常用方法，准确率提升6.5%以上。      

抗辐照通用扩展SiP芯片设计

研究微小卫星综合电子系统的SiP技术实现方法。首先介绍微小卫星综合电子系统结构的组成和采用SiP技术的必要性，然后对综合电子系统进行功能模块划分，并对其通用扩展模块进行详细的SiP设计，包括抗辐照器件选型、原型验证、SiP原理图、基板管壳一体化设计、建模仿真、制造加工、实装测试验证等，通过SiP技术实现了一种星载综合电子系统中通用扩展SiP芯片产品，经过实际验证测试，在保证模块功能和性能的前提下，整体模块重量从230 g减轻到48 g，体积由180 mm?130 mm?17 mm减小到46 mm?46 mm?8 mm，很好地满足了星载功能模块小型化、轻量化设计需求。     

Orbit-attitude-vibration coupled dynamics of tethered solar power satellite

A new orbit-attitude-vibration coupled dynamic model of the tethered solar power satellite (Tethered SPS) is established based on absolute nodal coordinate formulation. The Hamilton’s equation of the system is derived by introducing generalized momentum through Legendre transformation. The correctness of the proposed model is verified by an example. The dynamic characteristics of the Tethered SPS are studied using the symplectic Runge-Kutta method. Simulation results show that the orbital radius and the total energy of the system are well preserved. The attitude of the system is unstable when the mass of the bus system is small. However, the attitude stability is dependent on some other parameters of the system, which requires further studies. It is also found that the average tether force/deformation can be roughly estimated by simplifying the solar panel as a particle. The proposed model can be used to study the orbit-attitude-vibration coupled dynamics and control problems.     

具有复杂围护结构光学窗口的传热特性分析

针对具有复杂围护结构光学窗口传热特性,建立了高热流作用下的光学窗口及其复杂围护结构的辐射-导热传热模型,分别讨论了窗口的辐射半透明、光谱选择性、外部加热热流以及窗口尺寸对其瞬态温度响应的影响。结果表明,忽略窗口半透明特征会产生最大31.4%误差,忽略光谱选择性会产生最大40.4%误差;窗口外部气动加热热流影响显著,温度响应随热流的增大而急剧增大;窗口厚度对其传热特性的影响较大,随着厚度的增大窗口温度响应减小;而窗口半径产生的影响可忽略不计。     

Effect of matching between the magnetic field and channel length on the performance of low sputtering Hall thrusters

Discharge characteristics of a non-wall-loss Hall thruster were studied under different channel lengths using a design based on pushing a magnetic field through a double permanent magnet ring. The effect of different magnetic field intensities and channel lengths on ionization, efficiency, and plume divergence angle were studied. The experimental results show that propellant utilization is improved for optimal matching between the magnetic field and channel length. While matching the magnetic field and channel length, the ionization position of the neutral gas changes. The ion flow is effectively controlled, allowing the thrust force, specific impulse, and efficiency to be improved. Our study shows that the channel length is an important design parameter to consider for improving the performance of non-wall-loss Hall thrusters.     

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。