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101.
随着遥感卫星信息获取能力的快速提升,传统卫星操控模式已无法满足用户快速、准确、灵活的遥感数据获取和信息产品生产需求,亟需发展智能操控技术来降低卫星操控难度和复杂度,有效提升卫星的应用效能。文章论述了遥感卫星智能操控技术的发展现状,分析了智能星地操控的关键技术,提出基于"智能卫星+一体化地面系统+智能操控平台"架构的天地一体化智能星地操控模式,从任务指控、任务进程监控、任务结果处理与多维度呈现、在轨维护以及在轨健康监测与处置等5个维度优化星地操控接口和操控流程,改善人机交互效果,可为遥感卫星操控模式设计和系统实现提供参考。  相似文献   
102.
将人工神经网络应用于飞机总体外形智能CAD中,针对现有方法的局限性,研究了参数神经网络,提出了一种综合考虑影响神经网络学习3个主要因素(权值、激励函数和拓扑结构)的WAFS学习算法,并研究了隶属函数的神经网络表达和基于神经网络的并行推理,给出了有关应用实例。  相似文献   
103.
未来飞机座舱智慧化转型是必然趋势,研究飞机智慧座舱发展技术能够为未来飞机智慧座舱的设计提供参考支撑。本文探讨了智能与智慧的区别,提出了飞机智慧座舱的概念与设计内涵,总结出深度感知与沉浸式交互、类人的认知及开放性与个性化定制服务的智慧座舱功能设计要素;梳理了发展飞机智慧座舱亟需解决的五项关键技术:多维度深度信息感知与融合技术、先进信息显示技术、沉浸式自然交互技术、智能态势认知技术、多智能体自主适应技术。通过关键技术的分析对未来飞机智慧座舱的发展提出了新的思考。  相似文献   
104.
基于组合赋权-Topsis模型、耦合协调度模型以及障碍度模型对“21世纪海上丝绸之路”(以下简称“一路”)五省市2011—2020年现代物流与对外贸易发展的协调效应进行研究。结果显示:“一路”五省市现代物流与对外贸易综合发展指数平均水平整体均呈现出波动上升的趋势;五省市两系统的耦合协调度前期较低,但随着协调度指数的不断增长,五省市最终呈现出中级或良好的协调状态;其中主要障碍因子邮电业务总量与贸易竞争力指数等制约了两个系统的协调发展。最后,提出加强沿线合作,优化外贸结构,夯实物流基础设施,进一步提升贸易竞争力指数等促进两者协调发展的建议。  相似文献   
105.
后缘小翼型智能旋翼桨叶模型设计分析与试验研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
提出了一种基于推挽式双X压电驱动机构的后缘小翼型智能旋翼方案,开展了后缘小翼型智能旋翼模型的设计分析与试验研究.空载试验主要用于验证驱动机构的驱动特性,测试了压电堆和驱动机构的静态输出;为了验证悬停时小翼在铰链力矩作用下驱动机构能否有效驱动后缘小翼,进行了加载试验.试验采用线性霍尔传感嚣对推挽式双X型驱动机构在不同电压和频率驱动下小翼的偏转角度进行了测量.理论分析与试验测试结果基本吻合,压电驱动机构能够有效驱动后缘小翼,该智能旋翼方案是合理和可行的.  相似文献   
106.
利用传感器采集航天器飞行参数,构建航天器多传感器分布式通信网络,并利用全局奖励确定最佳通信信道。通过变换域优选方法对信道频域实现抗干扰处理,在干扰较为严重时使用Stackelberg的功率域抗干扰方法,确定最佳传输功率,完成航天器多域联合抗干扰。实验结果表明,该方法可以针对不同干扰类型做出抗干扰决策,令航天器通信网络维持在稳定通信状态。  相似文献   
107.
低温加注系统是运载火箭发射场地面支持设备的重要组成部分,包括低温介质的储存、运输、供给、控制以及安全等内容。由于低温推进剂本身存在低温沸腾、易挥发的特性,其加注过程十分复杂,为满足新一代运载火箭推进剂精准的加注要求,需要实时准确监测加注过程中贮箱内的液位高度。本文针对火箭地面加注过程的液位信号数据,对其三角波电压和线性波电压的特征进行分析、提取,基于BP(Back Propagation,反向传播)神经网络算法完成对不同加注状态的识别检测,并应用于传感器节数判别,优化了液位计算算法,降低了节数人为干预需求,提高了液位测量准确性。经实验测试验证,该方法可有效识别低温加注状态,识别准确率达到90%以上,用于液位信号处理中可显著提升液位高度计算的准确性。  相似文献   
108.
    
智能卫星技术对卫星时间序列数据挖掘提出了越来越多的需求。通常卫星数据计算量都非常大,若串行执行则需要较长时间。以卫星异变过程多类型特征分析过程为典型代表,针对窗口划分与向量相似度计算、特征提取、傅里叶变换、聚类等常见数据挖掘操作,探讨了在多核CPU和GPU的典型异构计算节点中对时序数据挖掘过程进行并行优化的多种策略,包括向量化方法、多进程方法、GPU计算等方法。对这几种优化策略的适用情况进行了实验分析对比。结果表明,针对不同任务情况综合使用多种优化策略具有显著提升效果。  相似文献   
109.
110.
随着人工智能迅速发展以及“智慧机场”的提出,研究人工智能在机场如何有效地辅助机场管制人员,驾驶员指挥航空器在地面滑行具有重要意义。本文提出一种基于强化学习的滑行路径规划方法,构建航空器机场地面强化学习移动模型,并以海口美兰机场为案例采用 Python 内置工具包 Tkinter 进行场面仿真;在此基础上,考虑机场航空器滑行规则,采用 Off-Policy 中 Q-Learning 算法求解贝尔曼方程,实现航空器在 Model-based 环境中进行静态路径规划。结果表明:本文所提方法能够实现停机位到跑道出口智能静态路径规划  相似文献   
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