飞行器再入姿态双环滑模控制及其逻辑选择

应用滑模控制设计了一种飞行器再入姿态控制方法,这个控制器应用两环的滑模控制方案,可以获得对角速度及角度的同时跟踪并具有较好的鲁棒性和解耦性能。针对飞行器再入姿态的动力面与反作用混合控制的特点,运用优化控制选择配置算法把控制力矩指令配置为末端受动器的控制指令,分别由动力面与反作用致动器执行。再入姿态仿真验证了该方法的精度、鲁棒性以及解耦的跟踪性能及有效性。     

基于复用分割技术的中继蜂窝网的频率规划

研究了两跳固定中继蜂窝网的频率规划问题.与其他固定中继蜂窝网的研究不同,假设了固定中继节点与其所属基站链路上没有任何性能增强技术,并在此假设条件下,根据复用分割原则,提出了两种新的中继频率规划方案.同时将提出的频率规划方案与基于信道借用的频率规划方案及传统无中继的频率规划方案进行了比较.理论分析和仿真结果表明, 所提出的频率规划方案不但能提高小区边缘用户的服务质量,且与基于信道借用的频率规划方案相比,能够获得更大的系统性能提高.研究结果还表明,为了充分发挥固定中继网络的潜力,有必要在固定中继节点与其所属基站链路上引入性能增强技术.     

落管中双波长测温系统工作波长的优化设计

根据测量所要求的动态范围、线性度、灵敏度 ,通过数值计算得出落管中双波长温度测量中的工作波长及带宽的最佳范围 ,结合实际情况最终确定工作波长为 1 4 μm和 1 5 5 μm ,其带宽均为 0 0 3μm。     

基于节点插值子胞模型的纺织复合材料力学性能预测(英文)

节点插值子胞模型是一种通过虚位移原理和代表性体积单元建立宏观和细观应变之间关系的细观力学方法。采用节点插值子胞模型进行二维纺织纤维增强陶瓷基复合材料的力学性能预测。分别建立二维平纹和交叉编织复合材料单胞的细观结构分析模型,分别采用三次B样条和正弦曲线来模拟经纱和纬纱的截面和弯曲形式,并根据纤维和基体中的孔隙含量对其模量进行折减,采用节点插值子胞模型进行宏观力学性能预测,并分析了细观结构参数和纤维体积含量对材料力学性能的影响。节点插值子胞模型的预测结果与有限元法比较表明:采用节点插值子胞模型进行二维平纹和交叉编织陶瓷基复合材料力学性能预测的有效性和可行性。     

天线选择算法在MIMO系统中的应用比较

介绍了最佳选择、相关性选择和快速选择三种天线选择算法,并将三种算法在信道容量上进行了比较。结果表明,在信道状态、天线数量相同的前提下,三种算法相对于随机选择算法明显增加了MIMO系统容量,其中相关性选择算法在其算法复杂度上体现出的优越性更体现了其实用价值。     

一种基于方差的自适应火星图像阈值选取算法

在基于光学成像的深空探测自主导航中,图像边缘处理直接影响视线矢量的提取,从而对自主导航的精度产生较大影响。传统的Otsu算法更侧重同区域灰度的均匀性,适用于图像中目标区域和背景区域面积相差不大的情况,因此在自主导航初始阶段,导航精度较低。根据深空探测巡航段拍摄到的火星图像的特点,基于已有火星探测任务的实拍图像,在Otsu算法的基础上,重新设计准则函数,提出了一种基于方差的火星图像阈值自适应选取算法。该算法将灰度值高于待定阈值的区域的方差表示为待定阈值的函数,以函数一阶微分的最大值对应的灰度值作为最优阈值。该方法具有计算量小、图像分割精确的优点。仿真结果表明,相较于传统的Otsu算法,通过该算法得到的图像阈值能够实现更高的视线矢量提取精度及自主导航精度。     

航天用电连接器的可靠性研究

电连接器的质量和可靠性直接关系到卫星、飞船、导弹等重点型号产品的成败。电连接器的设计、生产制造工艺、检测、选型、贮存和使用等环节都存在着影响质量和可靠性的因素。较详细地分析了影响航天用电连器可靠性的各种因素、并探讨了提高可靠性的主要途径。     

基于遗传算法的AT换挡元件方案优选

基于对液力自动变速器(AT,Automatic Transmission)的行星齿轮机构和换挡元件方案的运动学分析,提出了一种可实现换挡元件方案自动优选的智能算法.该方法不同于传统的方案设计方法,采用遗传算法来优化行星齿轮机构的特性参数,并根据换挡元件闭合顺序给出相应方案的偏移值,提出了换挡元件方案优选算法的适应度函数,实现了传动比优化和换挡元件闭合有序化的同步设计,从而缩短方案设计周期.基于MATLAB运算平台,实现了对ZF-8AT的换挡元件方案的优选,得到了3组最优换挡元件方案.结果表明,该算法有效地实现换挡元件方案设计.     

基于朴素贝叶斯K近邻的快速图像分类算法

朴素贝叶斯最近邻(NBNN)分类算法具有非特征量化和图像-类别度量方式的优点,但算法运行速度较慢,分类正确率较低.针对此问题,提出一种朴素贝叶斯K近邻分类算法,基于快速近似最近邻(FLANN)搜索特征的K近邻用于分类决策并去除背景信息对分类性能的影响;为了进一步提高算法的运行速度及减少算法的内存开销,采用特征选择的方式分别减少测试图像和训练图像集的特征数目,并尝试同时减少测试图像和训练图像集中的特征数目平衡分类正确率与分类时间之间的矛盾.该算法保留了原始NBNN算法的优点,无需参数学习的过程,实验结果验证了算法的正确性和有效性.     

利用重要性贡献矩阵确定通信网中最重要节点

针对已有的节点重要性评价方法,基于节点的移除可能导致网络拓扑结构变化的不足,提出了一种利用节点间关联特性的通信网络节点重要性评价方法.该方法定义的节点重要性贡献矩阵(NICM,Node Importance Contribution Matrix)考虑了网络中不同节点间的联接关系对节点重要性的影响,每个节点对其相邻节点重要程度的贡献与该节点的度有关,节点的初始重要性设为该节点的介数.利用该算法对典型网络的节点重要性进行了分析,并且与移除节点的方法进行了对比.实验结果表明,所提出的算法无须考虑网络拓扑结构的变化,结果精确并能正确评价节点对网络资源的控制能力.