公共产品生产的经济分析及决策研究

本文对公共产品的生产进行了经济分析，认为完全依靠市场提供和政府提供公共产品均不能达到帕累托最优。探讨了通过明晰产权、借助市场机制来生产公共产品的途径。最后本文提出了创新我国公共产品生产机制等建议。     

基于聚类的星座卫星可用性分选方法

卫星可用状况会随时间发生变化,为了实现对卫星工作情况的监控,应经常对目标卫星进行分析。通过实际侦收卫星信号确定卫星可用状况是最可靠的方法,但这种方法工作量大、周期长、效率低、实时性差。为了解决这一问题,本文提出一种运用聚类算法的卫星可用状况快速分选方法。该方法利用从互联网下载的最新轨道参数,根据卫星轨道特性方面的差别进行自动分选,具有速度快、人工干预少的优点。将这种方法用于铱星星座分选,分选正确率可达80.44%。     

萤火一号火星探测器在轨图像处理技术

为提高信道利用率,对萤火一号(YH-1)火星探测器在轨图像处理技术进行了研究.给出了图像处理单元的图像压缩算法原理,设计了压缩图像数据传输的健壮差错控制方案,介绍了针对图像传输设计的图像预览和点播技术.试验结果表明:图像压缩流有较强抗误码特性.     

天基网络体系及自适应资源动态管理

随着天基网络应用范围的不断扩大和承担任务重要性的持续提升,天基网络及通信卫星星座建设将在未来网络通信中发挥越来越重要的作用.天基资源管理技术对于天基网络业务负载的实时性和高效性保证具有重要的意义.文章就天基网络的现状和业务特点进行分析,针对天基信息网络的资源管理系统功能和特点,对资源动态管理技术,包括实现场景、功能重构...     

上面级适应初始大偏差轨道在线规划策略研究

提出了一种上面级适应初始轨道大偏差的轨道在线规划策略,在上面级初始轨道参数存在较大偏差情况下,通过轨道在线规划,将规划后的控制诸元上传至上面级,使得上面级按照新的轨道飞行,将卫星送入目标轨道或大幅减小卫星入轨偏差,减小上面级由于入轨偏差修正过程中燃料的消耗。该策略可以广泛应用在上面级直接入轨发射MEO、GEO卫星等典型中高轨任务中。     

轴流压气机转子旋转不稳定性检测及机理探讨

为了探究固定通道中叶尖泄漏流非定常性引起旋转不稳定性(RI)的物理机理,以轴流压气机转子为研究对象分别进行试验和数值研究。通过对机匣壁动态压力信号的分析获取其叶尖流场的非定常特征,发现RI仅在靠近失速边界的狭窄的流量范围工况出现,RI的模态随时间变化。在此基础,采用五通道的数值模拟方法对该转子的内部流场进行了研究。结果表明,数值模拟流场中出现的静压扰动的变化规律和频率特征与试验测量结果一致,多通道的数值模拟成功地预测出RI产生的过程。进一步的流场分析表明,固定通道中出现了泄漏流自诱导非定常性,其对通道压力面近叶尖区压力分布的影响使得相邻叶片的泄漏流也出现自诱导非定常性,该过程在叶尖环面沿周向传播导致了RI现象的出现。     

复杂模型四轴线电火花线切割实体仿真

对线切割系统的运动和性能进行分析,计算了电极丝的最大倾角,给出了切割时电极丝、夹具和工作台之间不发生干涉碰撞的判断条件。在线切割仿真中,基于实体布尔操作实现了实体切割模型的生成。通过电极丝每步扫掠体的布尔并运算,生成切割全过程的电极丝扫掠体。再通过该扫掠体与毛坯体的布尔差运算,得到仿真实体切割模型。该方法同样适用于锥度体切割时可能出现的电极丝路径交叉的情况。文中最后给出了实例,验证了该方法的正确性。     

基于分区域自适应中值滤波的X射线图像缺陷提取

为了实现X射线数字图像的计算机智能分析和处理,研究了射线数字图像缺陷自动提取技术。以航空发动机叶片为研究对象,介绍了基于分区域自适应中值滤波的图像处理方法。根据图像不同区域内灰度变化特点进行不同方向的基于扫描线的一维中值滤波,并使滤波器的长度能随着缺陷尺寸自动调整,快速、准确地提取出被测试件的缺陷。试验结果表明,运用该方法进行X射线数字图像的缺陷提取,能有效避免缺陷的变形和失真,为缺陷的自动识别打下了良好的基础。     

气动谐振管加热过程气体参数的测量与分析

实验研究了圆柱形、圆锥形和锥柱形三种结构形式的气动谐振加热管,采用高温高频压力传感器和灵敏度较高的温度传感器直接测量了谐振管加热过程中谐振腔底气体的压力和温度的时间历程。实验结果确认了谐振管加热的主要机理是激波振荡累积加热机制,而且表明谐振温升与管内气体压力振荡幅值有关,而谐振管压力振荡幅值与驱动气体压力有关;结构形式不同的谐振管,加热特性显著不同。实验结果有助于液体火箭发动机谐振管点火器的实际设计,而且可以用来检验数值模拟的正确性。      

基于免疫理论的航空发动机磨损故障智能诊断

针对航空发动机磨损故障诊断技术智能化、精确化的发展要求,以传统油液监测技术为基础,结合人工免疫系统(AIS)具有的自适应特性、学习记忆特性及识别特性等优点,提出了一种航空发动机磨损故障的智能诊断方法。该方法首先利用人工免疫理论的反面选择原理生成检测器,优化后的检测器生成算法提高了初始检测器的代表性及覆盖性;然后利用故障样本训练出成熟的检测器,使航空发动机典型的磨损状态信息存储在检测器中,实现对故障模式的有效学习和记忆;最后通过检测器的激活发现航空发动机的磨损故障。对油样数据的实例分析结果表明,该方法对航空发动机磨损故障具有较强的识别能力,对磨损状态有很好的监测效果。