航天器非合作目标相对导航的联邦滤波算法研究

提出了一种适用于空间机器人在轨对非合作目标进行测量的“激光测距仪+可见光 测角相机”组合的联邦卡尔曼滤波相对导航算法。分析了激光测距仪和可见光相机进行非合 作目标测量时存在的问题,为此设计了一套包括分别基于测角信息和测距信息的子滤波器, 以及进行子滤波器数据融合的主滤波器在内的联邦卡尔曼滤波器,并提出了具体的判据来对 子滤波器进行“条件重置”。仿真实验数据表明该联邦卡尔曼滤波器能够在部分目标测量设 备的输出出现暂时故障情况下输出较为平稳的相对导航数据,并且滤波算法具有较好的容错 性。
     

基于模型辨识的数控机床专用伺服电机位置控制

数控机床精密加工要求伺服电机具有精度高和响应快等特性,而传统的伺服控制器位置环采用的是简单的误差比例(P)控制,这种控制方法的响应性不能满足加工要求。提出一种基于模型辨识的伺服电机角位移控制方法。首先,采用最小二乘法辨识出传统闭环控制系统的模型;然后,分析模型的零、极点,根据模型特性设计补偿控制器;最后,通过试验结果说明所提方法能快速、准确地跟随系统输入。     

基于对偶四元数的捷联惯导算法在发射点惯性系下的应用研究

针对导弹类载体在做复杂的高动态机动时,采用传统的捷联惯导算法容易产生圆锥误差与划船误差,从而导致解算精度降低的问题,在发射点惯性系下设计了基于对偶四元数的捷联惯导算法.在建立发射点惯性系下的捷联惯导解算模型的基础上,详细推导了基于对偶四元数的捷联惯导解算算法,通过对比分析其中的速度更新过程与传统算法的差异,说明该算法可...     

Global aerodynamic design optimization based on data dimensionality reduction

In aerodynamic optimization, global optimization methods such as genetic algorithms are preferred in many cases because of their advantage on reaching global optimum. However, for complex problems in which large number of design variables are needed, the computational cost becomes prohibitive, and thus original global optimization strategies are required. To address this need, data dimensionality reduction method is combined with global optimization methods, thus forming a new global optimization system, aiming to improve the efficiency of conventional global optimization. The new optimization system involves applying Proper Orthogonal Decomposition (POD) in dimensionality reduction of design space while maintaining the generality of original design space. Besides, an acceleration approach for samples calculation in surrogate modeling is applied to reduce the computational time while providing sufficient accuracy. The optimizations of a transonic airfoil RAE2822 and the transonic wing ONERA M6 are performed to demonstrate the effectiveness of the proposed new optimization system. In both cases, we manage to reduce the number of design variables from 20 to 10 and from 42 to 20 respectively. The new design optimization system converges faster and it takes 1/3 of the total time of traditional optimization to converge to a better design, thus significantly reducing the overall optimization time and improving the efficiency of conventional global design optimization method.     

用大面积源检定核应急机载/车载伽玛能谱仪

人工核素大面积源标准是核工业航测遥感中心等单位经过十余年研究建立的新型计量保障标准,使用该标准,可对监测核应急伽玛辐射环境的机载/车载伽玛能谱仪进行检定.使用大面积源标准检定,可以有效地弥补因机载/车载伽玛能谱仪系统的角响应影响因素复杂而难于模拟计算的缺陷,为监测核应急伽玛辐射环境的机载/车载伽玛能谱仪提供了量值传递的保障.本文介绍了大面积源检定的原理和技术方法.     

试论高校图书馆员的信息素质教育

文章阐述了信息素质与信息教育的概念。论述了对高校图书馆员开展信息素质教育的必要性和应具备的信息素质,以及对高校图书馆员开展信息素质教育有的有效途径。     

卫星时分多址信号高精度快速时频差联合估计方法

针对传统时频差估计方法对时分多址(TDMA)信号进行参数估计时会出现不同用户相互影响、估计精度差,以及计算复杂度高不利于系统实时信号处理等问题,文章提出一种高精度快速时频差联合估计方法.首先,基于循环平稳特征对主站接收数据进行信号检测;然后,基于小波阈值去噪和短时电平和进行TDMA信号时隙分离;在此基础上,基于不同调制信号特征参数设计多级分类器,对每个分离的信号时隙进行调制样式判别,进而分选不同用户对应的信号时隙;接着,利用主站分选的各个用户信号分别与辅站信号进行时频差粗值估计;根据粗时频差估计值减小细化时差搜索范围,以获取精细时频差估计值;最后,利用二阶曲面拟合方法进一步提升参数估计精度.仿真结果表明:文章所提方法能够有效实现TDMA信号高精度快速时频差联合估计,可为后续卫星频谱感知体系的建设提供理论支撑.     

基于GA-ELM的飞行载荷参数识别

针对用复杂飞行数据识别飞行载荷时的精度低、速度慢等问题,提出一种结合遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)的GA-ELM模型。该模型使用ELM神经网络作为计算核心,用遗传算法产生ELM网络输入层到隐含层的权值矩阵和隐含层偏移量;用GA-ELM模型对飞行数据进行识别,并与BP神经网络和原始ELM神经网络的识别结果进行对比。结果表明:GA-ELM模型是一种有效且高精度的飞行载荷参数识别方法。     

消费社会实质之剖析

当今，许多西方学者认为资本主义已进入消费社会，即进入以生活必需品以外的消费为主的社会，并进而认为消费可以无限扩大。但是，消费社会的繁荣并没有真正克服资本主义发展的基本矛盾，反而蕴含着深刻的发展困境。文章通过对消费社会实质的剖析进一步揭示这一问题。