舌头与美酒的高空邂逅

飞机上的美酒往往代表了一个航空公司的品位,因为这并不是一个容易装点的门面。我们的味觉和嗅觉在高空中会损失掉1/3,曾经的美酒也会因为"晕机"而变得口感欠佳,要在这种双重的损失中找到最适宜的美妙体验,是对一家航空公司财力、精力和品位的大考。于是一些刁嘴巴的旅客找到了一种快速识别一家航空公司品质的捷径:体会一下她对酒的选择,然后让舌头来决定对于飞机的选择。     

负荷条件下注意力分配策略对情境意识的影响

为探究负荷条件下不同注意力分配策略对情境意识（SA）的影响，招募22名被试开展了3种注意力分配策略（平均分配、主次分配、多级分配）×2种脑力负荷（低负荷、高负荷）条件下的被试内双因素设计的实验任务，记录情境意识全面测量技术（SAGAT）、行为绩效、眼动和脑电（EEG）指标为因变量。实验结果表明，在不同脑力负荷下，相较于多级注意力分配策略和主次注意力分配策略，平均注意力分配策略的SAGAT得分和绩效正确率均更低、最小近邻指数（NNI）更大；在高脑力负荷下，相较于多级注意力分配策略，主次注意力分配策略的SAGAT得分更高、绩效反应时间更短并且NNI值更低；SAGAT得分与平均注视时间、NNI、θ相对功率和α相对功率均存在显著低度相关。本研究结果提示，在不同脑力负荷条件下，采用平均注意力分配策略可能导致作业人员的注意力更为分散，从而产生更差的工作绩效和更低的SA水平；而在高脑力负荷条件下，相比于多级注意力分配策略，主次注意力分配策略更有助于作业人员提取关键信息并维持更好的SA水平，但同时可能存在SA丧失的风险；眼动的平均注视时间和NNI指标以及EEG的θ和α相对功率指标具有较好的表征SA的潜力。     

面内轨道转移过程中的绳系系统摆振特性研究

轨道转移过程中的绳系系统处于非开普勒轨道,导致系统呈现复杂的动力学行为并影响着星体的飞行安全,因此研究系统摆振特性具有重要的理论和实际意义。针对复杂的非线性和强耦合问题,利用动量矩定理建立绳系系统姿态动力学方程,以切向常值加速度轨道转移为任务背景,给出了系统质心运动轨迹;通过分析面内摆角的静态分岔现象,推导了面内、面外摆角的一阶摆动解析解;引入经典的珠点模型,研究系绳纵向和横向的振动特性,并分析了系绳摆动与系绳振动之间的耦合关系。仿真结果表明:面内轨道转移过程中,面内、面外摆角以固定的频率绕平衡位置做往返摆动,摆动频率大小以及平衡位置的变化均与系绳长度、推力加速度和所处轨道密切相关,面内摆角摆动频率接近轨道角频率时会引起共振现象,系绳在轨道转移过程中会出现大幅度横向振动等现象。     

柔性绳索体展开过程数值模拟及实验

基于离散质点系统假设,将柔性网体的网目结点近似为集中质量球单元,结点间的网线近似为杆单元,引入Kawabata拉伸张力应变模型,考虑气动力影响,建立柔性网体的动力学方程,运用四阶Runge-Kutta法进行数值计算,根据能量损耗量对速度修正,基于OpenGL后处理显示,实现了对柔性网体运动过程的仿真,并与警用网枪发射实验加以对比,仿真结果与实验一致。对比了空气动力系数的不同确定形式对网体展开的影响,空气动力系数由雷诺数函数确定时,仿真结果更接近实际情况。     

基于误差四元数分解的刚体姿态跟踪滑模控制

对于转动惯量参数时变和参数不确定以及外部扰动和作用力矩方向偏差的刚体姿态跟踪系统,文章提出了采用滑模控制的方法。利用误差四元数建立数学模型,通过误差四元数分解进行反馈线性化得到指令角加速度;设计滑模控制律,实现指令角加速度跟踪。仿真结果表明,文章所求控制律对刚体姿态跟踪系统具有稳定性和鲁棒性。     

在轨物体接近算法研究

根据NORAD公布的在轨物体(空间碎片或航天器) 的轨道数据,给出了计算在轨物体两两间发生接近事件的方法。该方法结合了计算在轨物体 接近的运动学筛选法和相对距离函数法,以提高计算效率。以该方法为基础,提出了特定航 天器与全体在轨物体间的接近事件算法。算法采用了改进后的几何筛选法。该方法并不求解 两轨道的最近点,而是求解包含最近点的时间窗口,从而解决了原方法漏报接近事件的问题 。该方法在理论上可以检测到所有的接近事件,数值仿真验证支持了该结论。在计算效率 上新方法相对于原算法也有约10倍的提高。     

一种用于空间系绳卷取的自适应机构

针对空间绳网系统的缆绳收口要求,介绍了一种由双转子电机、双卷筒和自由导绳套筒组成的自适应缆绳卷取机构,给出了机构的设计思路。通过建立其系统动力学方程,据此得到系统各状态变量的稳态解,理论和实验分析缆绳卷取过程的特性,证实此卷取机构的有效性和一定的适应性,为类似空间绳系的卷取机构设计提供参考。     

省级煤炭运输网络战略规划模型的建立和求解

针对某省2000年煤炭运输问题建立了综合运输网发展规划数学模型,该模型是一个124×82(8个0-1变量)的MILP(Mixed-Integer Linear Programming)问题,运行结果比较满意。文中阐述了建立模型的过程和求解模型的数学原理,并研究了如何根据所掌握的数据,为优化模型的参数选择合理的预测方法。