基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法,敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先,介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次,针对传统算法的不足,提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法,该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题,提高了估计精度。最后,给出了该算法具体实施方式,说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真,算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真,星敏感器轨道周期低频误差可被消除。     

基于遗传优化算法的微通道紫铜热交换器扩散连接工艺

基于遗传优化算法,进行了T2紫铜同种材料扩散连接工艺研究。采用正交试验方法,结合BP神经网络和多目标遗传算法,以扩散连接时的温度、压力、保温时间为输入变量,以扩散连接后的试样焊合率和变形量为输出变量,对扩散连接工艺参数进行优化,并实施相应的扩散连接验证试验。结果表明:T2紫铜合适的扩散连接工艺参数为:温度780℃、压力7. 5 MPa、保温时间120 min,此条件下焊合率可达95. 26%,变形量为0. 166 mm。采用此工艺参数进行微通道热交换器零件制造,厚度方向变形量0. 162 mm,经超声C扫描后连接情况良好,经耐压防漏检测后满足密封性及设计要求。     

基于视觉注意力分配的飞机驾驶舱人机界面布局优化

以优化飞机驾驶舱人机界面布局设计为目的,提出了一种基于飞行员视觉注意力分配的布局优化模型。首先分析了计算机辅助三维交互应用软件(Computer aided three-dimensional interactive application,CATIA)中的可视域分析模块,给出不同视野区域的可视性等级,并对驾驶舱人机界面所在的视野范围进行栅格化处理;然后用G1法分析人机界面上各个设备的重要程度,并给予定量赋值;最后建立以飞机驾驶舱人机界面布局的视觉注意分配达到最优为目标函数的优化模型,并引入带有惯性权重的粒子群算法进行模型的求解。利用飞机模拟驾驶舱的人机界面布局为例,进行模型验证,结果表明该模型具有一定的可行性。     

基于交叠视场亮度优选算法的导航星库构建方法

星敏感器导航星库直接影响星图识别效率和姿态解算精度。分析了参与姿态解算的星颗数和亮度对姿态精度影响,在此基础上,提出了一种基于交叠视场亮度优选算法的星敏感器导航星库构建方法。将精度较高的Hipparcos星表作为基础星表,分析了星等、双星、自行、变星等对姿态精度的影响,将星库筛选成一个备选星库,生成覆盖全天球的交叠视场。每个拥有较多星的视场,都按照亮度优先原则从视场内的扇形区域中选择导航星,从而得到分布均匀的导航星库。结果表明:该方法能有效减小星敏感器导航星库规模,实现导航星在全天球和局部天区的均匀分布。     

日照边缘区域电离层对耀斑的响应特点研究

利用MSIS模型和背景太阳辐射谱模型,在一定大耀斑辐射谱假设的前提下,计算了耀斑期间日照边缘区域的电子产生率,分析了这一区域电离层电子密度的变化特点.结果表明,大耀斑期间在日照边缘区域,甚至大于太阳天顶角90°的区域都有明显的电子产生率的增加.从不同太阳天顶角处的电子产生率剖面的形态来看,随着天顶角的增加最大电离率减少,但高度增加.计算还显示了在太阳天顶角小于90°的区域内电子产生率的垂直分布有明显的双峰结构,这种结构对应着电离层的E区和F区,但在天顶角大于90°区域,F区的电子产生率要大得多.考虑到离子和电子的复合过程,这一区域的总电子含量的增加主要产生在高F区.      

测控装备机内测试设备计量校准技术研究

研究测控装备机内测试设备计量校准方法，获取机内测试设备技术状态的准确信息，是确保测控装备量值准确可靠的基础。以系统理论为指导，研究测控装备机内测试设备的工作运行机理和计量校准方法，选取某型测控装备，分析其技术要求、确定校准点、校准接口和校准设备，明确计量校准项目和参数，对提出的测控装备机内测试设备计量校准方法进行实验验证，为今后开展机内测试设备计量校准提供了方法和依据。     

微型飞行器气动布局的弹射试飞研究

提出了3种不同的微型飞行器气动布局方案：平直机翼、＂M＂形机翼和附加翼稍小翼的气动布局形式.设计、制作了无动力弹射模型和弹射发射平台.通过多次无动力弹射试验,对相关数据进行了对比分析,发现在上述3种气动布局形式中,以具有一定高度的翼稍小翼的气动布局形式为最好.     

非线性编辑在电视节目制作中的应用

以DY-3000型非线性编辑系统的应用实践出发，论述了非线性编辑的特点及在实际工作中的应用，同时指出了它的不足及今后的发展趋势。     

PIC单片机扩展HD7279A键盘显示接口的新方法

介绍一种利用串行键盘显示驱动芯片HD72 79A来扩展PIC单片机系统接口的新方法 ,及其实用软件设计。     

一种基于模糊聚类的组合BP神经网络数据挖掘方法

介绍了一种基于模糊聚类的组合BP神经网络的数据挖掘方法，并给出了该方法的模型和启发式BP改进算法Heuristicbp。且将其应用于数学函数值预测中，取得了学习时间短和预测精度高的效果，证明该方法是有效的，具有较高的实际应用性。