国际空间站能否挺到2024？——国际空间站“延寿”之技术解读

维修：保障延寿最有效的手段 寿命是设计出来的，对设备进行长寿设计，使之满足使用寿命的要求不言而喻的成为了实现空间站长寿命的最直接的方式，但是这并不像我们想象的那样容易实现。受技术发展的制约，     

“寿命”是怎样测量的？

空间站产品寿命如何测量 著名科学家门捷列夫说：“没有测量，就没有科学。”测量科学的先驱凯尔文也说——个事物你如果能够测量它，并且能用数字来表达它，你对它就有了深刻的了解；但如果你不知道如何测量它。且不能用数字表达，那么你的知识可能是贫瘠的，     

基于神经网络的飞行科目模板样本集建立方法

为建立某一飞行科目的模板样本集,提出一套基于神经网络和卡尔曼滤波的数据处理方法。任选一次试飞样本,建立Kohonen自组织神经网络进行参数降维、聚类分析、特征提取等,使样本量缩减90%以上,得到该科目的模板样本集。用处理后的样本训练BP神经网络,对其他未经处理的试飞样本进行载荷预测,误差均在3%之内,说明处理后的样本能代表该科目的数据特点,即为模板样本集。方法可以为飞机载荷监控数据库的完善工作服务。     

航天器电线电缆寿命预测模型研究

随着航天器复杂大系统的高速发展，以及器上电子产品的广泛应用，使得电线电缆大量应用于复杂系统之间的功率输送和信号控制。在航天器运行过程中，电线电缆由于受到空间布局限制，交叉重叠；同时受振动、温度、空间辐射等外部环境影响，致使电缆老化进而引发其他电气故障。介绍了基于可测特征参数的寿命模型建立方法，得出电缆剩余寿命的预计模型，开展航天器电线电缆老化机制以及寿命预测模型研究，最终实现航天装备电缆寿命预测的能力。     

基于落点预测的高旋火箭弹弹道修正算法

高旋火箭弹的修正控制是基于等效力实现的二维弹道修正控制，由于弹体存在陀螺进动和马格努斯效应，在控制力作用下产生的附加攻角引起的升力与控制力的矢量合为等效力，其大小与方向在控制过程中不断变化，不能简单根据偏差量（修正量）的比例关系来确定控制力的方向。基于此，分析了控制力与等效力的关系，提出了一种基于弹道落点预测的控制算法。首先利用弹道落点预测模型实时预测落点与目标的偏差量，然后利用小扰动法构造偏差量对控制量的敏感系数矩阵，通过偏差量与敏感系数矩阵解算出纵、横两个方向的需用控制量。采用修正前后速度矢量的位置关系得到控制量的合矢量及其方位角，并利用控制量的合矢量与等效力计算出控制周期，在控制周期内按照等效力方位角调整控制力的方向实现对高旋火箭弹的精确控制，解决了非线性耦合问题。仿真结果表明该算法具有较高的控制精度，为工程应用提供理论依据。     

基于学习的中段反导拦截时间和拦截点预测方法

弹道导弹实时、准确地预测拦截弹的拦截点与拦截时间，是实现中段突防的有效手段。针对弹道导弹中段突防中的拦截点坐标及拦截时间的预测问题，提出了一种基于监督学习的在线预测方法。以拦截弹的主动段关机参数和关机时刻为输入量，建立拦截时间和拦截点预测模型。在多层感知机神经网络的基础上构建有监督学习算法，通过攻防仿真获取拦截弹的参数制作训练数据集，在线下完成网络训练。仿真结果表明:神经网络能够有效在线预测拦截时间和拦截点坐标，预测结果的相对误差分别为0.124 3%和0.128 5%，拦截时间预测结果误差的平均值为0.224 0 s，拦截点预测结果距离误差平均值为2 016.48 m，均满足精度要求。      

数控机床主轴热误差测点优化及建模技术研究

为了减少热误差对数控机床加工精度的影响,首先利用热成像仪初步找出机床温升明显的位置,然后利用灰色理论对16个温度测点的试验数据进行优化处理,找出与热误差关联度较高的测点;将优选出的温度测点数据和实测的Z轴热误差数据进行划分,采用GM (1,n)灰色预测和BP神经网络建立热误差预测模型,并在试验机床上进行验证。试验结果表明:采用灰色GM (1, n)模型预测结果与实际测量平均相对误差为10.17%,采用BP神经网络预测与实测结果平均相对误差为5.19%,优于灰色GM (1,n)预测,能起到提高热误差预测精度的作用。     

基于ABC-BP神经网络的航空发动机滑油金属含量预测

为有效监测发动机滑油状态,本文建立基于ABC-BP神经网络的滑油金属含量预测模型。在参数的初始化阶段,人工蜂群的适应度为BP神经网络的误差函数,神经网络的阈值和权值选定为适应度最优的一组参数。通过实验仿真对民航实际数据进行研究,实验表明模型预测效果理想,为实现健康管理和故障预测奠定基础。     

不确定航迹自适应预测模型

针对现有航迹预测技术中，存在无模技术缺乏理论分析支持、能力有限、适用范围窄、有模技术先验假设过多、前提条件严苛、通用性差等问题，通过理论推导，利用循环和多层神经网络结构，研究提出了具有理论严谨、先验假设少、适用范围广、通用性强等优点的不确定航迹自适应预测模型，同时给出了典型的实现方法。该模型克服了现有航迹预测方法的缺点与不足，并具有无模与有模两类技术的优点与长处，仿真和实测实验验证表明：该模型能很好地提取识别出数据中存在的模式，并基于模式，进行正确有效地预测，能有效解决不同实际环境中的航迹预测问题，效果明显。