横向连续推力小偏心率人工冻结轨道设计

非临界倾角自然冻结轨道要求近地点幅角为90°, 偏心率在1× 10-3量级, 并且偏心率与轨道倾角和半长轴有特定的对应关系, 苛刻的要求极大地限制了轨道根数选择的多样性. 研究表明, 施加常幅值、方向半轨道周期切换的横向连续小推力可以形成任意轨道根数的小偏心率人工冻结轨道, 放宽自然冻结轨道对轨道根数的严苛限制. 维持小偏心率人工冻结轨道的横向连续推力a_T与半长轴的平方根成正比, 与偏心率大小成反比; 在临界倾角i_c附近, 推力a_T与倾角偏置量Δi近似呈正比, 且长期维持的燃料消耗较小. 此外, 在进行仿真计算时还需考虑拟平均轨道根数与瞬时轨道根数的转换.      

AIS在LRE故障检测与诊断中的应用研究

为提高液体火箭发动机(LRE)故障检测与诊断的及时性、实时性与准确性,将人工免疫系统(AIS)中的否定选择原理用于LRE的故障检测与诊断。基于正常状态与故障模式的人工识别球,采用最大相似原则,实现了LRE稳态工作过程中的故障检测与诊断,并用LRE稳态故障试车数据进行实验。验证结果表明:AIS对LRE故障检测与诊断的速度快,正确率与灵敏度高,捕获未知故障能力强,有良好的应用前景。     

神经网络BP算法预测可靠性增长

叙述可靠性增长的基本概念和神经网络BP算法,着重探讨BP算法用于可靠性增长预测的可能性。通过两个实例的预测结果,与常用的可靠性增长参数模型Duane,Gompertz的结果相比较。实例表明,该方法是可行的,而且是有效的,适应性强。可以预料,它不但能用于仪器设备试制过程中预测可靠性增长,而且可用于武器装备在储存过程之中可靠性下降的预估。     

基于人工免疫算法的编队压制干扰资源分配

通过对舰艇编队雷达有源干扰资源分配问题的研究分析,将免疫算法应用在编队有源压制干扰资源分配中,构建了分配的数学模型.提出了相关定义和一种能有效表达编队有源压制干扰资源分配的抗体染色体矩阵编码方案,并给出了亲和度算法.在假定情况下进行了仿真计算,得到了有效的有源压制资源分配方案,通过实例验证了算法的正确性和有效性,为求解更复杂的编队干扰资源分配问题提供了参考方案.     

应用自组织网络识别火箭发动机泄漏故障

以一个典型的泵压式液体火箭发动机（LRE）为对象，针对发动机的几种泄漏故障，先用主成分分析法对泄漏故障的原始样本进行降维，然后利用降维的样本，用自组织网络对泄漏故障进行识别，仿真结果表明，这一方法能对泄漏故障进行很好的识别。     

地球同步轨道高能电子增强事件预报方法

分析了地球同步轨道高能电子通量增强事件的发生规律及其与太阳风和行星际磁场参数的关系，并在此基础上建立了基于人工神经网络的高能电子增强事件模式，经实测数据检验，预报模式可以对未来1天的高能电子通量进行预报，误差为8．2％，达到了较高水平．     

卫星星座优化设计的分布式遗传算法

遗传算法在区域卫星星座的优化设计中可以得到很好的结果。但使用遗传算法时，往往计算量很大，星座规模较大时会带来计算上的困难。充分利用计算机网络的空闲计算资源进行分布式计算可以解决这一问题，文章提出了相应的分布式计算模型，给出了实现方法，算例表明分布式遗传算法效率很高，该分布式计算方法也可以推广到其他应用领域。     

Prediction of geosynchronous electron fluxes using an artificial neural network driven by solar wind parameters

There are hundreds of satellites operating at the geosynchronous (GEO) orbit where relativistic electrons can cause severe damage. Thus, predicting relativistic electron fluxes is significant for spacecraft safety. In this study, using GOES satellite data during 2011–2020, we propose two neural network models with two hidden layers to predict geosynchronous relativistic electron fluxes at two energy channels (>0.8 MeV and > 2 MeV). The number of input neurons of the two channels (>0.8 MeV and > 2 MeV) are determined to be 36 and 44, respectively. The > 0.8 MeV model has 22 and 9 neurons in the hidden layers, while the > 2 MeV model has 25 and 15 neurons in the hidden layers. The input parameters include the north–south component of the interplanetary magnetic field, solar wind speed, solar wind dynamic pressure and solar wind proton density. Through the analysis of different time delays, we determine that the optimal time delays of two energy channels (>0.8 MeV and > 2 MeV) are 8 days and 10 days, respectively. The training set and validation set (Jan 2011-Dec 2018) are divided by the 10-fold cross-validation method, and the remaining data (Jan 2019-Feb 2020) is used to analyze the model performance as a test set. The prediction results of both energy channels show good agreement with satellite observations indicated by low RMSE (～0.3 cm^-2sr^-1s^?1), high PE (～0.8) and CC (～0.9). These results suggest that only using solar wind parameters is capable of obtaining reasonable predictions of geosynchronous relativistic electron fluxes.     

一种面向绿色高效的数控铣削参数优化方法

针对数控切削加工过程的高效绿色发展要求,基于数控机床主传动系统能耗模型,以最小单位切削能耗作为优化目标,建立了铣削加工优化模型,进一步采用人工鱼群算法对目标函数求解。通过铣削加工实例对铣削加工优化模型进行验证,并将优化后的参数与切削手册的经验参数及取得最大材料去除率的参数相比,发现单位切削能耗分别减少12.7%和13.8%。研究表明,所提出的切削参数优化模型能有效提高加工过程的能效,可为后续铣削加工过程切削参数选择提供参考。     

压气机机匣零件切削刀具配置专家系统开发

现代航空发动机零件结构越来越复杂,涉及的刀具种类与数量也越来越多,给刀具选择与工艺制定带来了严峻挑战.以某型压气机机匣零件为研究对象,以最佳刀具配置为研究目标,在压气机机匣零件切削数据库的基础上,设计开发了基于B/S结构的压气机机匣零件切削刀具配置专家系统,并进行了实例演示.该系统首先根据被加工对象特征及其需求,运用规则推理方法初选刀具;进而应用人工神经网络预测初选刀具的耐用度及被加工特征的表面粗糙度;最后以该预测结果作为参考,应用综合评判技术进行刀具性能评价,并对所选刀具进行优化排序和完成推荐.系统运行实例验证了所开发系统能够实现压气机机匣零件切削加工刀具的智能选取.