安全关键软件可靠性验证测试方法研究

为了在不降低安全关键软件可靠性验证测试结果可信性的前提下减少测试用例量,在分析经典统计假设测试和无先验贝叶斯统计方法的基础上,提出了一种先验知识动态整合的贝叶斯推断统计测试方法;并提供了软件失效概率的概率密度函数先验分布参数的详细求解办法。实验表明,所提供的安全关键软件可靠性验证测试方法可以用较少的测试用例获得同样的结果可信性。     

用一种新型焊丝焊接TC18钛合金的接头性能与组织研究

对采用研制的焊丝和采用TC18同质焊材钨极氩弧焊焊接TC18钛合金的接头力学性能及微观组织进行了对比研究,结果表明:采用同质焊材焊接TC18钛合金只能保证接头的强度指标,而采用研制的新型焊丝焊接TC18钛合金,可以保证接头具有优良的综合力学性能.     

数据仓库管理员的职责和任务

数据仓库管理员DWA在数据仓库设计、运行过程中承担着重要的角色，系统性能的好坏与否、稳定与否都跟DWA有着直接的联系。本文综合论述了DWA在DW创建及运行期问的职责和所承担的任务，从数据仓库的转储与恢复、安全性及完整性、性能的监督和分析、重组和重构以及系统审计等多方面详细讨论了DWA的工作要点。     

网络性能指标及测量技术

主要介绍了网络性能评价的指标、方法、协议、工具.并自行设计基于JAVA的SNMP网络管理软件,采集到了的流量和拓扑结构情况.     

利用经验正交函数分解的大气密度模式校准方法

热层大气密度产生的阻力是作用在低轨航天器上最大的非引力摄动,现有大气密度模式存在15%~20%的偏差,难以满足空间任务应用需要。采用NRLMSISE-00模式作为密度参考标准,通过修正Jacchia-Roberts经验大气模式温度参数校准密度,建立温度修正量与密度的参数方程。针对部分区域修正量迭代计算发散问题,采用改进高斯牛顿迭代法求解方程。选择经验正交函数（EOF）分解方法分析修正量的时空特征,并与传统球谐（SH）分析的结果进行比较。结果表明,前4阶EOF基函数与前9项球谐基函数分别可提取温度修正量超过85%与80%的变化特征,EOF分解方法对温度修正量的表示效率高于球谐分析方法。第1阶EOF基函数反映了温度参数的整体偏差,第2~4阶EOF基函数对应的时间系数表明温度修正量的变化具有天周期性,且球谐分析得到的时间系数同样具有天周期性的特点。利用前4阶EOF基函数和前9项球谐基函数重构的温度修正量校准Jacchia-Roberts模式,校准后的模式密度偏差分别下降了9.06%与5.37%,表明EOF分解方法与传统球谐分析方法相比,能够更有效地修正温度参数,改进模式精度。     

基于滑模的多无人机系统协同编队控制

针对具有非完整约束的多无人机系统编队控制问题,提出了一种基于滑模的协同编队控制算法。控制目标是使多无人机系统能够收敛到期望编队,并且能够跟踪上期望的运动轨迹。在领导-跟随结构中,编队的期望运动轨迹由一个动态的虚拟领导者来表示,仅部分跟随者先验已知虚拟领导者信息,并且所有跟随者之间只能局部交互信息。首先,采用分布式状态观测器,使所有跟随者能够在有限时间内估计出虚拟领导者的状态。然后,利用该观测器的估计状态,提出了基于滑模的协同编队控制算法。最后,基于李雅普诺夫稳定性理论证明了多无人机系统的稳定性,并且通过5架无人机的仿真验证了所提算法的有效性。     

不推飞机校正无线电罗差方法研究与实践

在研究转角天线对固定式环形天线作用的基础上,利用模拟信号源和"准补偿"理论给出了一种不推飞机校正无线电罗差的方法,并分析了测量误差.实践表明,该方法科学易行.     

气浮十字梁系统的气动-质量矩复合控制研究

推导了基于气动-质量矩复合控制的气浮十字梁三自由度运动动力学方程,对纵向运动模型进行了数学仿真和实物实验。通过数学仿真和实物实验的比较,验证了建立模型的准确性,并对共栖效应现象进行了研究,为深入探讨气动-质量矩复合控制奠定了基础。     

水下超声速射流对上浮水雷受力特性影响研究

固体火箭发动机具有功率密度大、推力大等优势,常被用于上浮水雷的推进器。然而发动机在水下工作时燃气射流使流场压力发生剧烈脉动,进而影响发动机的推力性能及上浮水雷的受力特性。基于VOF多相流模型和理想气体模型,建立了上浮水雷在不同工作状态(欠膨胀、完全膨胀、过膨胀)下的数值模型,研究了水下燃气喷射流对上浮水雷的受力特性影响。结果显示,欠膨胀工况时,发动机推力平缓,大小为12.2KN,上浮水雷受力未出现负值;完全膨胀时,射流发生颈缩、胀鼓现象位置距离雷体较远,导致发动机推力及水雷壳体受力振荡不剧烈;过膨胀工况时,射流发生颈缩、胀鼓现象距离喷管较近,发动机推力发生剧烈脉动,产生21.37%的振荡幅度,胀鼓现象发生时,流场压力显著降低使得上浮水雷后体受力减小,壳体阻力增大,上浮水雷最大产生27KN的负推力。     

基于卫星云图的大区域云层预测方法

云层覆盖是影响对地观测卫星成像的一个重要问题,如果遥感图像中云层比例太高,或者特定目标不可见,则遥感图像就会失效。对地观测卫星能够根据云层预测信息,在多个观测目标之间进行选择。面向对地观测卫星任务规划的应用,设计了大区域范围的短期云层预测方法,首先通过光流法获取云运动矢量,然后依据云运动矢量外推获得预测的云层图像,同时引入拉普拉斯算子刻画云层运动过程中的扩散现象,利用风云二号卫星的真实云图序列数据,通过神经网络的反向传播算法优化扩散因子,以提升云层预测的效果。通过对结果进行分析,引入的拉普拉斯算子方法能够提高云层预测的精度,80%分位数的云层覆盖率误差约为11.7%,该精度的云层预测可以用于指导对地观测卫星任务规划。