运载火箭智能控制的能力特征与关键技术

运载火箭智能控制是智慧火箭研制的核心技术之一。结合智能技术在航天控制上的应用研究与工程实践,对运载火箭智能控制的能力特征进行了分析;介绍了运载火箭的智能测试与发射、典型动力故障诊断与重构、环境与模型自适应控制,以及“软件”定义运载火箭等关键技术;对我国运载火箭智能控制系统的未来发展进行了思考。通过对航天智能控制技术持续不断地研究与实践,为我国智慧火箭的研制提供强有力的支撑。     

北斗卫星导航( 区域) 系统星座对中国载人航天器的服务能力仿真分析

载人航天器可以利用北斗卫星导航系统实现自主导航定位和相对测量以支持轨道确定和交会对接任务。为了评估当前星座条件下北斗卫星导航(区域)系统对中国载人航天器的服务能力,建立了当前北斗卫星导航(区域)系统的星座仿真场景。利用载人航天器轨道参数,对其轨道处北斗区域星座的覆盖特性和服务能力进行了仿真,分析了可以用于载人航天器绝对定位和相对定位的时间长度、可见卫星情况、位置精度因子等特性。分析结果表明,在载人航天轨道的一些持续时间段内,航天器可以利用北斗(区域)系统完成绝对和相对定位功能。     

空空导弹的未来能力与关键技术

本文简要回顾了空空导弹的发展历程,分析了前四代空空导弹的发展脉络,从空战目标、载机和作战环境三个方面分析了未来空空导弹的能力需求,并提出了支撑空空导弹跨代发展的关键技术。     

基于仿真的空战效能评估分析研究

分析了作战飞机在执行空战任务过程中的使用特点,结合现代空战的特点、考虑四代机的特征及作战飞机各系统间的耦合情况,应用概率理论建立了作战飞机空战效能的计算评估体系,同时给出了发现目标概率、占位开火成功概率、导弹杀伤目标概率3个用于评估空战效能的阶段性指标.根据空战各阶段的特点,应用效能计算评估体系辅以模拟仿真的方法完成了空战效能的评估.结果表明,空战效能评估结果与空战能力评估结果吻合情况很好.     

应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法

提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。     

简讯

美国空军开始部署最新改进型F－22 近日．美国空军开始部署经过“增量”31升级的F-22战斗机,升级后的F-22飞机具备了空中电子攻击（AEA）能力．并提升了对地精确打击能力。“增量”31升级为F22的有源相控阵雷达增加了合成孔径雷达（SAR）工作模式,     

STS-114机组成员

在沉寂了两年多之后，美国航天飞机终于又要启航了。过去两年多。美国航宇局一直在为航天飞机复飞进行准备。为了保证此次航天飞行万无一失，复飞时间也一推再推，从去年3月一直推迟到今年7月。对于这一次的机组人员。航宇局精挑细选。美国航宇局有几十名合格的航天员，平时都在休斯敦附近的航天员训练中心训练，     

心中最美是火箭--记长征二号F运载火箭总设计师刘竹生

2005年10月12日,执行我国第二次载人飞行发射任务的长征二号F运载火箭再显神威,以雷霆万钧之势,直刺苍穹,将载有两名航天员、进行多天飞行的神舟六号飞船送入太空,创造了中国航天史上又一座新的里程碑。“神六”发射成功,再一次证明,长征二号F运载火箭是具有极高可靠性和安全性     

针对超临界翼型气动修型策略的强化学习

强化学习是一类用于学习策略的机器学习方法,通过模拟人的学习过程,与所处环境不断交互来学习动作策略,用以获得最大累积回报。以设计师在翼型气动设计中的增量修型过程为例,给出强化学习在气动优化设计中的要素定义和具体算法的实现。研究了预训练中选择不同示例对预训练和强化学习结果的影响,并将强化学习得到的策略模型在其他环境中进行了迁移测试验证。结果表明,合理的预训练能够有效提高强化学习的效率和最终策略的鲁棒性,且所形成的策略模型具有较好的迁移能力。