无线传感器网络时间同步协议动态切换机制

针对当前无线传感器网络时间同步协议通用性差的问题,提出了基于主动编程思想的时间同步协议动态切换机制,设计了能够动态适配的时间同步协议切换框架,重点讨论了节点间相互通信、时间戳标记、协议切换、本地时间与全局时间的转换等4个关键问题,并且在TinyOS（Tiny Operating System,微操作系统）平台上对新机制进行了仿真验证,比较了新机制同2种主流时间同步协议之间的性能差异.仿真结果表明：新机制能实现时间同步协议的动态配置,提高协同效率,节省切换开销,具有良好的应用前景.     

基于改进粒子群算法的气动弹性优化方法

介绍一种基于改进粒子群算法的气动弹性结构优化方法。文中以一个大展弦比机翼为研究对象,使用粒子群算法及改进粒子群算法对其代理模型进行气动弹性结构优化。研究表明,该方法具有良好的工程实用性,与代理模型相结合具有使用简便、优化时间短、优化效果好等特点。     

Predictive fault-tolerant control of an all-thruster satellite in 6-DOF motion via neural network model updating

The problem of controlling an all-thruster spacecraft in the coupled translational-rotational motion in presence of actuators fault and/or failure is investigated in this paper. The nonlinear model predictive control approach is used because of its ability to predict the future behavior of the system. The fault/failure of the thrusters changes the mapping between the commanded forces to the thrusters and actual force/torque generated by the thruster system. Thus, the basic six degree-of-freedom kinetic equations are separated from this mapping and a set of neural networks are trained off-line to learn the kinetic equations. Then, two neural networks are attached to these trained networks in order to learn the thruster commands to force/torque mappings on-line. Different off-nominal conditions are modeled so that neural networks can detect any failure and fault, including scale factor and misalignment of thrusters. A simple model of the spacecraft relative motion is used in MPC to decrease the computational burden. However, a precise model by the means of orbit propagation including different types of perturbation is utilized to evaluate the usefulness of the proposed approach in actual conditions. The numerical simulation shows that this method can successfully control the all-thruster spacecraft with ON-OFF thrusters in different combinations of thruster fault and/or failure.     

遥感船只快速目标检测技术及应用

目前现有的大部分方法对细粒度遥感船只检测识别精度较低;并且星载计算机算力有限;常用的浮点精度数据类型所带来的大量计算和存储需求使其难以满足模型在轨部署的需求。面向这些挑战;提出了一种基于模型量化的细粒度遥感船只快速目标检测方法。首先设计了一种基于融合智能的检测网络;解决了“类内差异大、类间差异小”的难题;可有效提高细粒度船只检测识别的准确度。在此基础上;进一步提出了一种高精度的模型量化方法对裁剪边界实现了优化;可有效提升在轨遥感图像检测识别速度。在多个数据集上的测试表明;所提出检测方法相比于现有研究实现了超过5.9%的最大精度提升;同时量化方法可实现1.2%的最大性能提升;可在降低模型计算量的同时保持较高的精度;可适用于星载计算机的应用。     

基于相空间重构和神经网络的压气机机匣静压预测

建立了基于相空间重构和径向基神经网络的压气机机匣静压的预测模型。对试验数据进行相空间重构,分析其混沌特性,根据重构相空间的最小嵌入维数确定网络输入参数的个数,采用K均值聚类的方法优化网络的拓扑结构,根据时间序列的最大李亚普诺夫指数确定预测模型的最大有效预测步数,利用径向基神经网络的强大非线性映射能力,实现对时间序列的非线性预测,试验结果证明了该方法的有效性。该方法对压气机趋势监控具有一定的参考价值。      

新型进化神经网络模型

目前的进化神经网络模型大多采用遗传算法进行网络进化设计.而研究表明,这种进化神经网络存在遗传编码、遗传操作及网络结构限制等很多问题;而采用进化规划是一种很好的途径.鉴于此,为了克服传统进化规划算法的不足,结合作者提出的快速免疫进化规划提出了一种网络连接权值及其拓扑结构同时进化优化的新型进化神经网络模型.最后,通过典型的异或分类问题(XOR)比较了该模型同BP神经网络及传统进化神经网络的计算性能,发现它不但计算精度好,而且计算效率高.      

基于磁路法与等效热网络法的航天永磁同步电机设计与仿真

针对航天永磁同步电机方案初步设计耗时长、过度依赖商业软件的问题,基于磁路法和热网络法,提出了一套方案设计阶段航天永磁同步电机磁热性能快速预估与仿真方法。给出了定子内径、定子外径、铁芯长度、匝数等关键参数的取值准则,建立了包含36个节点集总参数热网络模型,并以端部绕组为例给出了热平衡方程的详细推导过程。通过与成熟商业软件对比,其电磁计算最大误差出现在电流有效值上,偏差值为607%;与样机实测值对比,绕组温升最大误差为73%,满足方案设计阶段预示精度要求,为方案设计阶段航天永磁同步电机快速性能预估提供有力支撑。     

临近空间动能拦截器神经反演姿态控制器设计

为满足临近空间动能拦截器姿态控制快速性、准确性和鲁棒性的要求,设计了一种自适应神经反演姿态控制器。首先,建立了姿控发动机侧喷干扰模型,并推导了包含质心漂移、参数摄动和外界干扰的三通道强耦合模型;其次,设计了自适应神经反演姿态控制器,为提高控制精度,采用径向基函数（RBF）神经网络对各个通道的不确定项进行估计和补偿,并基于最小学习参数的思想,将神经网络学习参数拟合为一个参数,提高了RBF计算效率,保证了估计的实时性。最后,采用伪速率（PSR）脉冲调制器将设计的连续控制律转化为脉冲控制律,实现了拦截器的变推力控制,并克服了脉冲脉宽调制（PWPF）调制器相位滞后问题。数字仿真表明,所设计的控制器收敛速度快,控制精度高,对强扰动具有鲁棒性。     

基于飞行资源分离的航班延误传播研究

在航班串设计及机组排班过程中,经常涉及飞行资源(飞机、机组)分离的问题。而延误航班的飞行资源分离将导致共享资源的衔接航班发生延误,并传播至后续航班串。本文考虑带有飞行资源分离的航班串,利用基于贝叶斯网络的比例风险回归模型,对资源分离后的航班离港延误进行分析。对比两种不同时刻飞机与机组资源分离方案下,各延误因素对衔接航班离港延误,以及整个后续航班串延误时间的影响,结果表明,不同时刻分离方案会造成不同的延误传播效果。本文为飞机、机组资源分离时刻的选择提供了定量分析方法,结果表明,资源分离时刻的不同对衔接航班的离港延误,以及整个后续航班串延误波及时间的影响都不同。