基于Petri网的UML状态图的形式化模型

提出一种可以准确描述UML状态图动态特征的形式化模型SC_Net.首先给出了UML状态图的形式化语法定义,其中用状态集合、转移集合、事件集合、条件集合、活动集合、对象集合和变量集合,定义了一系列辅助函数描述UML状态图特征,用确定目标状态和受限源状态表示层次关系,用开放事件和封闭事件表示对象之间的消息.基于C_Net定义了描述UML状态图动态语义的Petri网模型SC_Net,既能描述状态图中的控制部分,又能描述状态图中的数据处理部分,并给出了从UML状态图到SC_Net的转换步骤,便于实现自动转换过程.最后以柔性制造系统的一个实例说明SC_Net能用于分析UML状态图的性质.      

一种适用于CMMB系统的信道估计方法

在对导频符号处信道冲击响应估计以最小二乘(LS)准则的前提下,通过对正交频分复用(OFDM)系统中各种信道插值算法的分析及其在中国移动多媒体广播(CMMB)系统中的性能仿真,提出了一种适用于CMMB系统的信道估计方法。该方法在频率域中采用低阶维纳插值滤波方法完成,时间域采用线性插值完成。该方案不仅能降低系统的实现复杂度,而且能在恶劣的环境下获得良好的系统性能。     

组合航天器转动惯量在轨两步辨识标定

在轨辨识转动惯量参数是主动航天器与非合作空间目标构成组合体后实现高精度姿态控制的重要前提,文章提出了一种两步在轨辨识组合航天器转动惯量参数的方法。第一步以航天器本体坐标系滚动轴转动惯量为基准将转动惯量矩阵归一化,得到特殊的转动惯量比矩阵,建立与其相关的姿态动力学模型,提出了基于扩展卡尔曼滤波的在轨辨识算法,基于星上陀螺角速率测量信息在100s左右辨识出所有转动惯量比参数,克服了由于模型简单导致转动惯量信息辨识不完整的缺点;第二步基于第一步辨识得到的转动惯量比参数,采用最小二乘算法辨识得到滚动轴转动惯量值,计算量小,消耗能量少。最后给出仿真算例,辨识精度基本在1|之内,验证了方法的有效性。     

基于参数化组件描述的复合材料桨叶结构设计

针对目前直升机复合材料桨叶结构设计效率低的问题,提出了一种基于参数化组件描述的复合材料桨叶结构设计方法.该方法以旋翼菜叶理论外形数据模型为基本依据,根据对各桨叶组件构造形式的归纳,完成了桨叶蒙皮铺层、前缘配重、大粱、肋以及后缘条等主要组件的参数化描述,从而能够对菜叶整体结构进行方便快捷的定义;结合桨叶理论外形和各组件的定义数据,通过算法自动荻取所分析截面的信息,并生成相应截面的剖面图.实例验证表明,提出的方法能够完成桨叶的结构设计,提高桨叶设计分析的效率.     

AIRS观测资料研究全球平流层重力波特性

利用2012—2014年1月和7月AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）第79通道的观测数据,分析了平流层重力波活动强弱的全球分布以及重力波发生频率的全球分布;分析了重力波活动随纬度和经度的变化特征,给出了重力波活动在全球范围内的热点区域及其活动强度;对比了白天与夜间的重力波活动强度及发生频率.研究表明重力波活动强度呈现出随纬度变化的特征,在低纬度地区（0°—30°）,冬季半球重力波活动强度低,夏季半球重力波活动高;在中高纬度地区,冬季半球重力波活动强度高而夏季半球重力波活动强度低.在1月,全球重力波活动有4个突出的热点区域,分别为50°N附近欧洲大陆与大西洋交接地带、北美洲与大西洋交接地,20°S附近南美洲与大西洋交接地区、非洲与印度洋交接地区.在7月,重力波活动突出的地方为巴塔哥尼亚至南极半岛地区,以及50°S和75°E附近的印度洋区域.重力波活动强度在夜间大于白天,但是夜间的强重力波活动区域小于白天.      

新型低密度Nb-Ti合金抗氧化涂层制备及组织性能分析

针对新型低密度Nb-Ti合金抗氧化性能需求,开展了Si-Cr-Ti系抗氧化涂层研究,重点分析了所制备涂层抗氧化性能和微观组织在氧化前后的变化。结果表明,1 200℃下涂层寿命大于10 h,涂层抗热震性能良好;涂层与基体之间形成一层扩散层,保证了涂层的结合强度;在高温大气环境下,涂层表面生成一种隔绝氧气填补涂层表面空隙的玻璃质SiO_2层,因而具有良好的抗氧化性能。     

航天器用固态功率放大器加速寿命试验方法研究

针对航天器电子产品的寿命预示问题,文章指出对航天器电子产品开展加速寿命试验(ALT)研究,首先要利用故障模式、机理及影响分析(FMMEA),确定产品的主要失效机理和敏感应力;然后利用理论分析或可靠性强化试验确定产品的工作极限;最后设计出完整的试验方案。针对航天器固态功率放大器进行试验,验证了加速寿命试验在航天器电子产品中的适用性。     

基于神经网络的最优浮标布阵智能决策方法

针对航空反潜活动中声纳浮标搜潜的典型任务场景,建立了浮标布阵的搜潜仿真模型及计算搜潜成功概率的数学模型。设计了一种计算满足目标搜潜概率需用最少浮标数量的优化方法,使用遗传算法求解了该优化问题,并生成大量浮标布阵样本。构造了浮标布阵辅助决策的神经网络模块,对最优浮标布阵方式进行了训练与学习。仿真验证表明,使用该方法能有效满足搜潜辅助决策任务需求。