阿里安3运载火箭

为了与美国航天飞机竞争,西欧国家正在采取措施,改进阿里安运载火箭,以满足用户在八十年代发射同步卫星的要求。改进工作从两方面着手:一是提高火箭性能,增加火箭的运载能力;二是降低成本。阿里安3运载火箭计划是阿里安改进计划的第一阶段。它主要是通过捆绑助推器和回收第一级来实现上述目标的。预计该型火箭在1983年交付使用。     

捷联惯性测量组合测试系统安全性与可靠性设计

本文叙述了捷联惯性测量组合测试系统安全性、可靠性设计的重要意义以及其基本组成和主要功能。从测试系统自检、电磁兼容设计、三轴转台防“飞车”设计和数据传输设计等方面，阐述了在研制过程中提高其安全性、可靠性设计采取的措施以及试验和达到了技术指标情况。     

JSG-1型激光速度干涉仪用于火炮内弹道测量

一、引言火炮、轻武器等的理论研究、产品研制和检验验收,需要测量弹丸在膛内及炮口处的速度、加速度和位移随时间变化的规律。但因为技术上的困难,内弹道测量问题长期不能很好地解决。炮口处运动参数的测量也因火药气体的排泄问题使多种测试技术都归于失败。微波位移干涉仪和激光干涉仪技术的开发给内弹道测量带来了生机。Isbell和Fuller介绍了美、英的有关研究机构利用激光位移干涉仪和可以测量任意反射表面运动的速度干涉仪(VISAR)测量弹丸在膛内运动参数的情况。在弹丸头部贴附苏格兰膜(Scotchlitefilm)     

空间碎片云演变过程的阶段划分

根据碎片云从破碎点开始向空间扩散过程中碎片密度和形状的变化规律,以几何形状和起主要作用的因素为特征,定义了球形、椭球形、绳形、螺旋线形、全方位弥漫直至球壳形六个演变阶段.论述了在各个阶段的主要特征和对演变过程起主要作用的因素.总结了与演变过程相关的轨道运动理论和研究方法,分析了各个阶段演变的动力学原理.在球形阶段起主要作用的是分离速度;椭球形阶段可以利用线性化相对运动方程进行分析;绳形与螺旋线形在几何上有质变,但都有结点和结线,并可以利用速度增量理论分析和解释其存在的原因.轨道摄动力消除了结点和结线,导致碎片云的全方位弥漫,并最终使碎片云趋于球壳形.推导和罗列了各阶段转换标志点时刻的计算公式,利用计算机仿真的方法,给出了近地轨道各个阶段碎片云分布示意图,验证了演变过程阶段划分的合理性.     

一株高活力纤维素酶产生菌-黑曲霉No.5.1产酶条件研究

以黑曲霉突变株No.5.1为实验材料,采用液体深层发酵方法,对其所产纤维素酶进行了研究。结果表明在产酶培养基为(W/V):纤维素粉3%、硝酸钾3%、聚乙二醇0.1%、初始pH为6.0的条件下,液体发酵最佳培养条件为:250 mL三角瓶装25 mL培养基、接种种龄为1 d的种子培养液2.5 mL、在32℃培养5 d,这将为纤维素酶液体发酵的工业化生产和应用提供参考依据。     

发射发动机气动分离机构设计与试验

对发射发动机气动分离机构工作过程进行数值仿真，着重分析了突缩突扩气流不等熵流动过程的流量计算方法，给出了内弹道p-t曲线、活塞腔压强p-t曲线、推力F-t曲线、分离剪切力Fτ－t曲线和分离时间的预示结果，并通过真实发动机试验获得验证。计算与试验结果为分离机构设计与分析提供了依据。     

在线学习的循环自适应机动目标跟踪算法

针对机动目标难以精确跟踪的问题,提出了一种可在线学习的循环Kalman神经网络跟踪算法。考虑到状态转移矩阵、量测噪声和过程噪声矩阵在机动目标跟踪中难以实时、离线估计,且在实际应用中对应数据集获取成本高,因此使用在线学习的神经网络对其进行实时估计。由于Kalman滤波算法本身是一种循环结构,将简单的全连接层网络与其嵌合,全连接层网络实时输出状态转移矩阵、量测和过程噪声矩阵估计,构成一种广义的循环Kalman神经网络,根据网络最终输出的位置估计进行端到端的在线学习,并且通过理论推导证明了其在线学习的可行性。将提出的循环Kalman神经网络同3种经典机动目标算法进行了仿真对比,结果表明：循环Kalman神经网络跟踪需要很少的先验信息,在最优区域内较之其他3种算法具有最高的跟踪精度和鲁棒性,并且具有效率高、训练成本低以及可扩展性强的特点。     

卫星不足情况下低成本MEMS-INS/GPS伪松组合导航

为了解决GPS可观测卫星不足情况下低成本微电子机械-惯性导航系统/全球定位系统（MEMS-INS/GPS）组合导航精度维持问题,提出基于灰色模型和自适应卡尔曼滤波的MEMS-INS/GPS伪松组合导航方法。以MEMS-INS/GPS松组合导航模式为框架,建立了伪松组合导航系统的状态空间模型。基于MEMS-INS/GPS的历史观测数据,使用灰色模型对MEMSINS/GPS观测差值进行预测,称为系统伪观测量。当GPS可观测卫星充分时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波对MEMS-INS/GPS进行松组合导航;当GPS可观测卫星不足时,使用噪声自适应估计卡尔曼滤波依据系统伪观测量,将MEMS-INS/GPS进行伪松组合导航。以车载低成本MEMSINS/GPS组合导航系统为例进行仿真和实验验证,结果表明：当GPS可观测卫星不足时,传统的MEMS-INS/GPS松组合导航精度迅速下降并发散,而MEMS-INS/GPS伪松组合导航精度与GPS正常工作时的导航精度相差不大,维持了较高精度的导航状态。