位置同步补偿克服负载模拟器干扰力矩及提高系统频宽的理论与实验研究

本文介绍一种通过位置同步补偿克服飞行器负载模拟器的干扰力矩及提高系统频宽的新方法。建立了位置同步补偿电液负载模拟器的数学模型，并进行了实验分析     

太阳帆板绳索联动同步机构的机理和功能分析

绳索联动机构（ＣＣＬ）是航天器上最常用的附件同步展开控制机构。本文将其等效为一个被动控制器，推导了机构的数学模型，分析了其参数对太阳电池阵同步展开的影响，并对一大型单翼太阳电池阵的展开过程进行了仿真，其结果和实验基本相符。同时得出了一些对工程设计有参考意义的结论。     

基于粒子群优化的多导弹动态武器目标分配算法

针对复杂多变的未来战场环境,对空防御系统需要实现对多个目标进行武器分配。由于传统静态武器目标分配（Static weapon target assignment, SWTA）模型受到很多因素的限制,无法适应战场态势的快速变化。为了解决多导弹的动态武器目标分配（Dynamic weapon target assignment, DWTA）问题,将对空防御过程离散为多个阶段,并根据战场实时态势数据构建了DWTA的数学模型,提出了一种改进的粒子群优化算法,引入了武器转火时间窗等约束条件,在算法中考虑拦截概率和导弹耗费等多个指标。最后通过大量仿真实验,验证了粒子群算法进行多导弹目标分配的合理性和有效性。     

地球同步轨道薄膜太阳帆的姿态轨道控制方法

薄膜太阳帆（FSS）是集推进、发电和姿轨控功能于一体化的超大型挠性太阳帆式航天器,通过调整薄膜反射率产生可变推力和力矩,实现其姿态和轨道运动控制。结合薄膜太阳帆在地球同步轨道运行时的受力特性进行了轨道漂移分析。通过建立薄膜太阳帆动力学模型及受力模型,提出了调整帆面角度轨道修正方法以及基于薄膜光压力矩角动量卸载的长期在轨对日定向面内双轴动量轮稳定控制方法。通过系统仿真验证表明所提的轨道修正和对日定向控制方法是合理有效的,可使薄膜太阳帆长期在定点位置维持对日定向。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

“质子”号发射“亚马尔”401通信卫星

<正>2014年12月15日,国际发射服务公司的俄制质子M/和风M型运载火箭在拜科努尔发射场发射了俄气空间系统公司的"亚马尔"401通信卫星。卫星被直接送入地球同步轨道。这是"质子"系列火箭1965年启用以来的第400次发射,也是其年内第7次发射以及5月份发射失败后的     

一种基于北斗三号系统的GNSS-R海面干涉测高技术

GNSS-R干涉测高技术可用于中尺度海面高度观测,具有空间分辨率高、测量精度高等优势。与传统的GNSS-R本地码测高技术相比,GNSS-R干涉测高技术可以有效提升高度测量精度。虽然GNSS-R干涉测高技术已有一些研究,但是基于北斗三号的干涉测高应用还很少。本文根据GNSS-R干涉测高技术优势,针对北斗三号系统在干涉测高技术上的应用,研发了支持北斗三号的GNSS-R干涉测高接收机并描述了整体架构及实现。利用所研发的接收机进行水面干涉测高试验,首次获取了北斗三号B1和B2干涉测高波形,与传统GPS L1和北斗B1本地码测高波形进行对比。对两种方法计算出的水面高度进行对比,结果显示北斗三号干涉测高精度明显优于GPS L1和北斗B1传统本地码测高精度。      

信息系统群演化的综合环境SEE的研究

旨在通过对系统构架各视角的研究，开发一个信息系统综合演化环境，从而提供针对各类系统演化特征的通用的解决方案，并利用方法论的手段规范、指导和维护系统(群)的演化活动。本文首先论述了大型系统中各个系统和组件变化及改进活动中存在的问题，分析相关的研究及面临的挑战，从而提出系统群演化的概念。然后文章概括了系统群演化的特征，提出解决以上问题的思想方法，即开发“信息系统群演化的综合环境(Synthetic environment of evolution，SEE)”，将各种演化活动纳入规范，指导系统群的演化活动；在此基础上，进一步就实现SEE的关键技术给出了描述及运用的范例。     

基于约束优化的舰艇区域防空作战能力需求生成

作战能力需求生成是在满足多约束条件下完成的,寻求约束集是能力需求生成的重点;以舰空导弹区域防空为背景,通过对作战需求约束、能力需求约束、技术发展约束以及其他因素约束进行综合分析,提取制约能力指标生成的约束集,建立舰艇防空作战效能目标函数,采用基于罚函数法的快速粒子群算法进行能力指标的约束优化求解;以最大预警距离为变量,对其他作战能力指标优化前后的曲线图进行仿真验证,定量生成舰艇区域防空作战所需的能力指标值,验证了模型算法的可行性,为舰艇区域防空作战能力需求生成提供了定量化依据。