考虑燃料消耗均衡性的低轨通信星座在轨星座构型重构方法研究

针对低轨(low earth orbit,LEO)通信星座在轨重构问题,分析了低轨通信星座的特点,提出了4个重构指标,即全球平均覆盖率、燃料消耗均衡性、重构总时间和重构总速度增量,并分析了提高轨道高度的重构方式.采用基于分解的多目标进化算法(multiobjective evolutionary algorithm b...     

基于双滤波器的高精度目标跟踪估计方法

针对连续推力的合作航天器,采用双重无迹卡尔曼滤波(DUKF)算法估计其状态和加速度.通过状态滤波器和参数滤波器的配合,提升滤波精度,完成运动状态和参数的估计,从而实现合作目标的运动轨迹跟踪.与合作航天器相比,非合作航天器存在大小未知、发生时刻未知的机动,无法获得加速度,且信息获取和运动状态的估计难度大.针对非合作航天器...     

失重性骨质疏松腰椎力学性能研究

航天员在长期失重环境影响下,会容易造成椎体失重性骨质疏松。为了探究骨质流失对腰椎承载能力的影响,设计了不同骨密度的腰椎力学仿真,通过图像处理建立了腰椎三维模型,利用有限元算法得到腰椎应力分布,对比了不同材料属性腰椎模型应力结果。结果表明:骨质疏松腰椎的应力值较正常腰椎变小,而形变量却明显增大。可以看出,骨质流失时,会导致腰椎骨骼材料性能发生变化,使腰椎形变量增大,并且使腰椎结构承载能力降低。     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

导管装焊精确定位柔性辅助系统的设计与开发

针对运载火箭增压输送系统中的拼焊型管路产品,以实现管路产品焊接的柔性装配为最终目标,开展了装焊精确定位柔性辅助系统的设计与开发。根据拼焊型管路的传统制造模式,焊接装配是采用专用装焊工装保证导管的空间走向和总体尺寸,因而每项导管对应一套专用装焊工装,管路结构的调整将导致原工装的返修甚至报废,造成生产成本高且严重影响导管的研制周期,该问题在研制型号中尤为突出。随着型号越来越多,专用装焊工装数量也显著增多,给工装管理也带来了极大的挑战。本文通过装焊精确定位柔性辅助系统的设计与开发,以导管特征点的坐标为控制指令实现柔性装配系统按照装配要求进行精确走位和定位,以柔性化的装配系统实现不同规格、不同空间走向的拼焊型管路产品的焊接装配。     

空间载荷机柜热控设计的仿真研究

空间站主动热控系统的作用是提供和保持航天员、仪器设备和结构部件所要求的温度、湿度和风速等热环境。本文以空间载荷机柜为热控系统的基本单元,建立了以单相流体循环回路为基础、采用液冷结合风冷的冷却方式的载荷机柜数学模型;介绍了模糊增量控制算法的工作原理;提出了采用模糊增量控制算法,以液冷支路进出口温差和风冷支路冷却量占总冷却量的比值为控制目标的反馈控制策略。同时文章采用数值模拟方法研究了控制系统的动态响应效果。仿真结果显示,模糊增量控制算法具有响应迅速、超调量小、无静态误差的特点,控制策略满足有效性、稳定性和高精确度的要求。     

小半径弯管弯胀复合成形研究

为解决小半径弯管内侧起皱、外侧减薄的成形缺陷,提出了一种弯胀复合成形的方法。通过几何关系解析了初始弯曲半径和初始管坯直径与最终管径和最终弯曲半径之间的关系,确定了初始弯曲半径的取值范围。采用有限元与实验相结合的方式研究了不同初始弯曲半径对零件壁厚分布的影响,分析了胀形过程中零件弯曲处及直壁处的变形规律。最终发现:初始弯曲半径越大,零件的最终减薄越小,胀形过程中弯曲处内外侧发生均匀减薄,直壁处内侧减薄明显大于外侧减薄。     

基于深度混合模型评分推荐

从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。     

Beamlet变换提取线特征的改进算法

文章首先利用二进方块中Beamlet基的对称、平行等几何性质对离散Beamlet基进行分类;然后通过定义一个新的二进方块统计量和建立一个新的能量函数,对Beamlet变换方法中利用BD-RDP提取线特征的算法进行改进.通过实验对比,该算法进一步减少了运算量,提高了线特征提取的速度,且对复杂结构图像中的线特征提取效果更为清晰.     

基于LabVIEW实现神经网络

文章选择LabVIEW的图形编程语言实现了神经网络.仿真结果表明,通过LabVIEW可将虚拟仪器技术和神经网络有机地结合起来,拓宽两者的应用范围,提高系统的性能和开发效率.