基于建构主义的《汇编语言》课堂教学改革探索与实践

建构主义认为学习是学习者主动建构自己知识和经验的过程,是通过新经验与原有知识经验的相互作用而不断充实、丰富和改造自己已有知识经验的过程,它强调学习的主动性、实践性、创造性和社会性.以建构主义教学理论为指导,结合汇编语言自身特点采用"抛锚式"教学模式进行《汇编语言》课堂教学改革.通过问卷调查对教学效果进行评估,实践表明能培养学生学习的自主性、主动性和积极性,从而提高学生的编程能力和解决实际问题的能力.     

考虑禁飞区规避的空天飞行器分段预测校正再入制导方法

针对空天飞行器再入制导问题,提出一种考虑禁飞区规避的分段预测校正制导方法。在再入段前期采用剩余航程作为目标函数,后期引入预测落点偏差作为目标函数进行制导指令求解,同时确定倾侧角幅值和符号,兼顾了计算效率与终端制导精度。在此基础上,对于再入过程中的禁飞区规避问题,把禁飞区分为两类,增加了通过倾侧角幅值修正策略实现侧向规避制导的逻辑,可适用于无法单独通过倾侧角反转规避禁飞区的情况。最后,通过开展考虑再入初始状态和气动品质不确定性的蒙特卡罗仿真,验证了提出的分段预测校正制导方法可以有效引导空天飞行器规避禁飞区,与单段目标函数预测校正方法相比,具有更高的制导精度。     

微米级微波测距系统时延稳定性的测试研究

微米级微波测距系统是低低卫-卫跟踪重力探测卫星的核心载荷,是反演地球重力场的主要数据来源,星间距离变化的测量精度达微米量级,对系统有源组件的时延稳定性要求非常高,搭建了时延稳定性测试系统,对有源组件进行时延稳定性地面测试验证,得到微米级微波系统有源组件的时延稳定性系数为19.02μm/K,结合无源组件的时延稳定系数及卫...     

航天器交会寻的段三冲量制导方法及误差分析

提出一种航天器空间交会寻的段的三冲量制导方案.以节省燃料和提高末制导精度为目标,设计出基于Hill方程寻优和轨道预报实时优化的双重优化方法,对无初始误差及测量误差情况下的寻的制导效果进行仿真分析,并且对存在初始误差与测量误差时的寻的制导进行模拟打靶试验.仿真结果表明此方法在保证终端精度的同时能较好地节省燃料,并且对于误差影响具有鲁棒性,计算量较小,具有工程可实现性.     

离子液体电喷推力器的关键技术及展望

首先介绍离子液体电喷推力器的工作原理和分类,通过与其他相同推力量级的电推力器对比进一步分析了其特点,然后总结了离子液体电喷推力器的国内外研究现状,在此基础上重点梳理了微尺度下带电粒子的产生与加速、微细制造与精密装配、推进剂贮存和供给、高升压比微功率电源处理单元以及比冲和推力测试等离子液体电喷推力器研制过程中涉及的关键技术,最后展望了小型化、模块化与推力密度提升的发展趋势并提出离子液体电喷推力器的发展构想。     

旋转固体火箭发动机飞行器章动不稳定机理述评

针对旋转固体火箭发动机发射小卫星最末级出现的章动现象,分析了其不稳定机理.根据实际观测的飞行数据,分析了飞行器章动不稳定性的特点,给出了几种可能导致飞行器发生侧向角运动的不稳定性机理,并结合实际情况,对各种机理进行了分析.结果显示,飞行器不稳定运动的主要原因是飞行器的质量变化、内部气流的非稳态流动与飞行器姿态运动的相互...     

基于PSO算法的半球谐振陀螺惯导系统陀螺温度补偿方法

针对半球谐振陀螺受温度影响出现零位漂移的问题，以测温电路温度为基准，建立温度频率函数实时解算温度，提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的半球谐振陀螺惯导系统陀螺温度补偿方法。在求解温度时，需要先将温度频率函数转换为一元三次方程，存在测试计算量大的问题。引入逆向拟合思想，建立频率温度函数，提高陀螺输出温度实时性和降低测试计算量，替代了传统陀螺测温硬件电路，为惯导系统轻小型设计提供新思路。考虑温度变化、温度变化率以及两者的交叉项，建立温度补偿模型，引入PSO算法求解模型系数。温度试验结果表明，在温箱温度为-40~50 ℃内，补偿后的半球谐振陀螺的零偏稳定性较补偿前提升了46％。     

转台转速周期性波动的自适应抑制技术

惯导测试设备(转台)的转速性能对惯性元器件和导航系统的性能测试有着重要影响,转台控制系统中存在的各种周期性扰动会造成转速的周期性波动,严重影响转台速率性能的提高.本文分析了该类设备转速周期性波动产生的机理,并针对周期性扰动幅度难以确定的特征,提出了一种基于非线性自适应控制理论的抑制方法和系统实现方案,该方法能有效抑制因周期性扰动而产生的周期性速率波动,提高转台的速率性能.转台实验表明,该方法对设备中存在的周期性转速波动具有明显的抑制效果.     

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

模型大迎角高速动态特性与数据精度分析

为满足新一代高机动飞机气动性能评估、控制系统精确设计与高机动作战指标实现的需求,模型高速风洞大迎角俯仰动态特性探索及其试验数据精度的确定势在必行,且具有十分重要的工程意义。选取70°三角翼模型、SDM和Su-27飞机模型,在FL-24风洞的大振幅俯仰动态试验技术平台上对动态气动特性与试验数据精度进行了研究,获取了70°三角翼模型、SDM和Su-27飞机模型动态气动特性与重复性试验结果。研究结果表明：试验条件下,3种模型的动态数据精度较高,基本达到了高速风洞大迎角常规测力试验数据的精度水平。