基于动态库的星载软件可重构设计与实现

针对卫星在轨运行、长期处于无人值守状态,主要依靠星载软件的安全性和可靠性来保证整星任务的稳定工作.复杂多变的空间环境可能会引起星载器件的异常变化,从而导致星载软件异常,甚至发生软件"衰老".本文在分析现有可重构方案基础上,提出了一种利用动态库的静态链接方式实现在轨可重构的方案,针对存在软件缺陷,或者需要功能升级和拓展的...     

无人机自馈能刹车系统设计

近年来,一种飞机自馈能刹车系统被提出,将模块化的自馈能刹车装置安装在机轮附近,回收机轮着陆时的旋转动能,并将其转换成液压能,用于刹车作动。为了提高无人机刹车系统的可靠性和安全性,提出了一种利用齿轮组进行取能的专用取能机构,设计了自馈能刹车系统的紧凑型专用取能机构,研制了高可靠、高集成化的自馈能刹车系统样机,完成了环境试验、惯性台试验、装机滑行试验,实现了自馈能刹车,大大提高了飞机刹车系统的可靠性、维护性和保障性。     

高速列车进入带缓冲结构隧道的压力变化研究(Ⅰ)

给出了列车穿越带有缓冲结构的隧道压力变化的三维粘性流场数值模拟过程,控制方程为三维粘性、可压缩、非定常流的N-S方程,空间离散采用了中心有限体积法格式,时间采用预处理二阶精度多步后差分格式进行离散,对列车与隧道之间的相对运动采用移动网格技术处理。对不同的缓冲结构缓解隧道内瞬变压力及压力梯度的作用进行了研究。研究结果表明,缓冲结构的设置能够有效地降低隧道内的压力和压力梯度的最大值,其原因在于缓冲结构延长了压缩波压力上升的时间,降低列车突入隧道时所形成的最大压力梯度;另一方面由于压缩波在缓冲结构和列车、隧道之间多次的反射,也降低了压力峰值。     

双立尾/三角翼布局的立尾抖振研究

在北航的风洞中进行了双立尾-三角翼布局的立尾抖振实验,目的是研究立尾抖振产生的原因.主要采用了激光测振仪测立尾加速度和动态压力传感器测立尾表面的动态压力的实验方法.实验结果表明在旋涡破裂以后,立尾上就会产生强烈的抖振.抖振是由立尾上表面压力的周期性脉动造成的.对机翼和立尾表面的压力频谱分析表明,立尾上的压力脉动来源于机翼前旋涡破裂流中的螺旋波.对于本实验使用的模型来说,当机翼迎角α=0°~20°范围,由于流动是附着流和涡流,所以立尾没有明显抖振;当机翼迎角在α=20°~56°范围,立尾处在破裂涡流的范围,立尾抖振明显,并且抖振强度在35°~50°之间达到最大.因此,三角翼破裂涡流中的螺旋波正是双立尾产生抖振的主要原因.     

基于特征空间变换的运载火箭Pogo模型降阶方法

针对运载火箭Pogo状态空间模型存在维数高和奇异性的问题,开展了 Pogo模型的降阶方法研究.基于特征空间变换理论,导出了一般形式的Pogo状态空间模型的解耦形式.该形式与推进系统和结构系统的模态频率相对应,从而通过模态截断或保留感兴趣的模态实现有效的模型降阶.同时,还给出了降阶方法的实数运算公式.在两种不同型号推进系...     

异构计算并行编程模型综述

异构计算架构是目前高性能计算研究的重要领域.在异构计算架构中,不同种类的计算器件协同工作需要解决如任务调度、数据通信、存储、同步优化等问题.这些问题会对异构计算架构系统的运行性能、功耗、可靠性等指标产生重要影响.为解决异构系统的应用开发与系统优化问题,近年出现许多面向异构计算架构的并行编程模型.本文介绍异构并行编程模型...     

谈高校统计档案资料的整理与利用

文章从高校统计工作生成的档案资料出发,阐述了建立高校统计档案资料的重要性。对统计档案资料的收集、整理、保管和利用等问题进行了探讨,提出了一些基本思想。     

空间堆核动力技术选择研究

目前,基于太阳能、化学能的空间电源与空间推进技术,其技术能力的发展已接近极限状态,未来亟需开发基于核能的先进空间动力技术。针对低成本空间轨道运输、高功率载荷航天器、深空探测器、行星表面探测与开发等应用场景,以空间堆核电源为重点,分析了国际发展现状和未来航天需求,分别针对大功率(100 kWe～1 MWe)和小功率(1 kWe～10 kWe)应用需求,提出了技术主导方案,围绕主导技术方案梳理了关键技术,为我国空间堆核动力技术发展规划和预先研究提供参考。     

边缘图像自适应编码方法

边缘特征常被视作无人机视觉系统中的重要信息（比如在视觉导航时需用边缘特征识别障碍物），在实践中会遇到边缘图像数据量大的情况。针对边缘图像高效压缩问题，提出了边缘图像自适应编码方法。首先以边缘打包法的压缩比和边缘点所占比例为特征，建立Logistic回归模型，然后利用图像数据库对该模型进行离线训练获取模型参数，最后利用Logistic回归模型建立分类器，自适应地在边缘打包法和链码编码法中选择压缩比最高的方法对边缘图像进行压缩。对VOC2012图像数据库的测试结果表明，与常用压缩方法相比，提出的算法能提高压缩比5%左右，有效减少了数据量。     

基于序列趋势和集合距离的UAV态势相似性度量方法

在无人机（UAV）自主作战与智能决策的过程中，无人机获取的新态势与历史态势的相似性度量是态势评估与作战决策的重要环节，而现有的相似性度量方法主要处理离散时刻态势，采用的欧式距离等方法对数据敏感，不符合作战态势特性，且处理效率低下，针对该问题，提出基于序列趋势和集合距离的UAV态势相似性度量方法。该方法首先选取UAV作战态势要素并以时间序列形式表征数据；然后，使用经验模态分解方法提取历史态势与新态势的序列趋势以度量序列趋势的相似性；最后，对趋势相似的每条态势序列进行自组织映射聚类，得到若干聚类中心构成集合，利用最优子模式分配距离度量集合间的距离，提取集合距离较小的部分获得与新态势相似的历史经验态势。通过公用数据集的分类效果比对实验以及作战仿真态势的相似性度量实验，表明该方法能够有效度量两序列之间的相似性程度，度量效果好，分类实验中分类精度较传统方法最高提高18%，且方法简便，具有一定的实用价值。