利用随机森林算法的卫星控制系统故障诊

针对卫星姿态控制系统存在闭环控制，外部干扰强，进而影响故障诊断准确性和实时性的问题，提出了一种利用随机森林算法的卫星姿态控制系统姿态敏感器和执行器故障诊断方法。首先，采集不同故障情形下卫星姿态控制系统的输入输出数据，进行特征提取。随后通过随机有放回抽样划分训练集和测试集，建立基于随机森林算法的故障诊断模型。利用生成的随机森林模型，对实时输入输出数据进行分类，实现卫星姿态控制系统的故障诊断。利用卫星姿态控制系统半物理仿真平台的数据进行实验，对比实验结果表明：本文所提方法可以实现故障高精度分离，并具有更好的实时性，适用于卫星姿态控制系统的故障诊断问题。     

Hierarchical global search for fuel-optimal impulsive transfers between lunar libration orbits

The attention to the periodic orbit in the Earth-Moon restricted three-body system continues to grow due to its special environment and locations. This research investigates the feasibility of constructing fuel-optimal single and multiple impulse transfers between unstable periodic orbits at L₁ and L₂ points. Invariant manifolds, which could provide the appropriate initial trajectories for optimization, are analyzed deeply to enable previously unknown orbit options and potentially to reduce mission cost. A global search strategy based on comparing the orbital state of the unstable and stable manifolds, incorporated with low-thrust techniques, is performed to seek a suitable matching point for maneuver application. Then the sequential quadratic programming (SQP) is adopted to further optimize the velocity increment and obtain the single/multiple impulse optimal transfers. The associated constraint gradients are derived to achieve higher accuracy and rapidity of the algorithm. To highlight the effectivity of the transfer scheme, three-dimensional low-energy transfers between different types and spatial regions of performing single and multiple impulses are explored. The total Delta-V required varies between a few meters per second and tens of meters per second, and the related flight time is about several weeks, mainly depending on the energy of periodic orbits and the invariant manifold structure. The results obtained in this paper can provide a useful reference for the selection of escape and capture site along the manifolds, maneuver magnitude and transfer time.     

基于代价敏感剪枝卷积神经网络的弹道目标识别

为降低弹道目标整体误识别代价，提出了基于代价敏感剪枝（CSP）一维卷积神经网络（1D-CNN）的弹道目标高分辨距离像识别方法。首先，基于彩票假设提出了同时以降低模型复杂度和误识别代价为目标的统一框架；然后，在此基础上，提出了基于人工蜂群算法的网络结构无梯度优化方法，以网络结构搜索的方式自动地寻找1D-CNN的代价敏感子网络，即代价敏感剪枝；最后，为了使代价敏感子网络在微调过程中仍以最小化误识别代价为目标，提出了一种代价敏感交叉熵（CSCE）损失函数对训练进行优化，使代价敏感子网络侧重对误识别代价较高的类别正确分类来进一步降低整体误识别代价。实验结果表明:结合CSP和CSCE损失函数的1D-CNN能在保持较高的识别正确率的前提下，相比传统的1D-CNN具有更低的整体误识别代价，且降低了50%以上的计算复杂度。      

基于局部大气偏振特性的仿生导航方法

目前主流的偏振导航算法中，思路通常为通过对全天域偏振图像的获取拟合出太阳子午线或中性点的位置，进而判断导航方向。现提出一种新的导航方向获取算法，可在小视场条件下，通过对太阳方向矢量的拟合判断导航方向。在此基础上进行了计算机仿真和室外实验，利用偏振相机获取了天顶区域大气偏振分布模式；利用斯托克斯矢量分析法解算出了大气偏振模式的分布情况，包括其中偏振度和偏振角的信息，初步证实了解算算法在实际情况下的可行性和精度，导航精度可达到0.2°左右。     

多线程异地备份发动机数据软件设计与应用

通过开发发动机信息管理系统后台数据的异地备份软件,介绍了以Delphi 10 Seattle为开发工具,应用Indy组件,多线程方式实现客户端向服务器端发送备份指令,完成数据的备份、加密压缩以及向异地客户端推送数据,以客户端完成压缩数据的接收结束异地传输,同时服务器端实时向不同客户端发送执行过程信息.因发动机数据量较大,备份和传输时间较长,在异地客户端采用同步进度条显示.软件设计采用TCP可靠传输,提高数据传输的安全性.     

国外铍材应用与加工进展

由于其优越的性能,铍及其合金被广泛的应用于制造核装置、空间飞行器、惯性导航系统、精密光学系统关键零组件.为了借鉴国外铍加工发展经验,本文对国外铍材应用、机械加工、特种加工、钎焊、机械连接和胶结以及加工防护等方面的发展现状进行了介绍.     

深空探测器自主技术发展现状与趋势简

 深空探测器距离地球远、所处环境复杂、苛刻,利用地面测控站进行深空探测器的遥测和遥控已经很难满足探测器控制的实时性和安全性要求。深空探测器自主技术即通过在探测器上构建一个智能自主管理软件系统,自主地进行工程任务与科学任务的规划调度、命令执行、星上状态的监测与故障时的系统重构,完成无人参与情况下的探测器长时间自主安全运行,自主技术已经逐渐成为深空探测领域未来发展的一项关键技术。本文首先分析了传统测控模式对深空探测的约束,回顾了深空探测器自主技术发展的现状,分析了实现深空探测器自主运行的关键技术,包括在轨自主管理系统设计技术、自主任务规划技术、自主导航与控制技术、自主故障处理技术和自主科学任务操作技术。然后结合深空探测工程实施和技术发展需求,提出未来深空探测器自主技术发展的趋势和重点。     

论“平民教育”与农民工随迁子女的教育公平

中国梦也是教育梦,教育本身就承载着梦想和希望。中国梦的实现离不开教育,教育梦的实现离不开教育公平。作为“世界平民教育之父”的晏阳初先生,其平民教育思想的核心就蕴含着鲜明的教育公平内涵;而当代农民工随迁子女教育过程的不公平问题是实现中国教育梦的瓶颈,有效解决这一问题可以借鉴晏阳初先生的平民教育思想。