Soybean cultivar selection for Bioregenerative Life Support Systems (BLSSs) – Hydroponic cultivation

Four soybean cultivars (‘Atlantic’, ‘Cresir’, ‘Pr91m10’ and ‘Regir’), selected through a theoretical procedure as suitable for cultivation in BLSS, were evaluated in terms of growth and production. Germination percentage and Mean Germination Time (MGT) were measured. Plants were cultivated in a growth chamber equipped with a recirculating hydroponic system (Nutrient Film Technique). Cultivation was performed under controlled environmental conditions (12 h photoperiod, light intensity 350 μmol m⁻² s⁻¹, temperature regime 26/20 °C light/dark, relative humidity 65–75%). Fertigation was performed with a standard Hoagland solution, modified for soybean specific requirements, and EC and pH were kept at 2.0 dS m⁻¹ and 5.5 respectively.     

基于交互式多模型滤波算法的航迹预测

航空器航迹预测是空中交通冲突探测与解脱,以及进离场管理等空中交通管制自动化系统的重要组成部分。基于混杂系统理论,描述航空器在水平面的运动模型,并针对航空器运动的多样性和不确定性提出了利用交互式多模型的航空器航迹预测算法。将算法应用于航空器的航迹预测,并与单一模型的卡尔曼滤波、α-β滤波和α-β-γ滤波的仿真预测结果对比,结果表明算法的有效性。     

翼型湍流尾缘噪声半经验预测公式改进

改进了传统的翼型湍流边界层尾缘噪声BPM半经验预测公式。传统的BPM半经验湍流边界层尾缘噪声预测公式对高攻角和厚翼型在高频范围的预测结果大于实验结果,通过分析比较传统BPM半经验预测公式和Howe翼型尾缘噪声理论模型发现:这主要是由于传统BPM半经验预测公式对压力面声源噪声辐射高估引起的。因此将压力面声源噪声辐射与吸力面声源噪声辐射的幅值比由原来的边界层位移厚度一次方比值改进为二次方比值,进而得到了改进后的BPM半经验预测公式;使用改进后的BPM半经验预测公式对NACA0012翼型在不同来流不同攻角下的噪声辐射进行了预测比较,发现对于NACA0012翼型,改进后的BPM半经验预测公式具有较高精度;另外也预测了较厚的风力机翼型DU-96-W-180,预测结果明显改善。     

基于小波尺度函数的WSK-SV算法 及其气动性能预测

提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性.      

航天工程地面测控软件的软件生存周期模型

软件生存周期模型(Software Life Cycle Model)是用于描述软件从开始研制到退出应用全过程中,各种活动如何执行的范化模型。对于航天工程地面测控软件,瀑布模型、演化模型、螺旋模型、原型模型等传统模型往往不能非常有效地适应其特性,存在一定的困难和问题。本文结合这些经典软件生存周期模型,在分析航天工程地面测控软件高可靠、需求易变等特点的基础上,提出了更具针对性的生存周期模型——构造增量模型。     

航空发动机性能参数联合RBFPN和FAR预测

排气温度是最能反映航空发动机运行状态的性能参数之一.对连续飞行班次的起飞排气温度裕度(EGTM,Exhaust Gas Temperature Margin)参数进行预测分析,有助于判知航空发动机将来的工作性能,为预防和排除故障提供充分的时间和决策依据.在依据具有非线性、非平稳特征的起飞EGTM历史监测值序列构建预测模型时,基于奇异值分解滤波算法提出了一种联合径向基函数预测网络(RBFPN,Radial Basis Function Prediction Networks)和函数系数自回归模型(FAR,Functional-coefficient Auto Regressive model)的预测方案,充分发挥RBFPN和FAR在预测EGTM参数值变动趋势成分和随机成分的各自优势,使其互为补充,协同处理.实验结果表明该联合预测方案能够有效抑制RBFPN或FAR单独采用时所呈现出的不足,提高预测性能.     

细粒度AP的改性双基推进剂燃速预示模型

在一维气相稳态反应流模型的基础上,讨论了细粒度AP对改性双基(CMDB)推进剂燃速的影响,引入工艺粒度d*s,修正了AP对燃烧表面结构影响因子fAP和分解影响因子gAP,建立了适用于细粒度AP的CMDB推进剂燃速预示模型,该模型可从推进剂化学结构参数出发,定量计算AP-Al-CMDB推进剂的燃速。结果表明:在压强9.8～19.6MPa条件下,不同AP粒度和含量下的燃速计算结果和实验结果吻合较好,大部分误差在5.0%,检验了模型的可靠性,对推进剂配方研制具有较好的指导意义。     

基于Markov Chain Monte Carlo的幂律过程的Bayesian分析

在多种合理的无信息先验分布下,基于Markov Chain Monte Carlo方法,提出了一种简单且易于抽样的幂律过程的Bayesian分析方法.所提方法将失效、时间截尾数据统一分析,能快捷地获取幂律过程模型参数的Markov Chain Monte Carlo样本,利用该样本不但能直接给出模型参数函数的后验分布,还能给出单样预测和双样预测的分析.一个经典工程数值算例说明了所提方法的可行性、合理性与有效性.该方法具有一定的优越性,可为小子样可靠性增长分析提供一种值得参考的方法.      

高超声速乘波体扩容设计及流场快速预测

为发展一种兼具乘波体高升阻比和升力体高容积率的气动设计与预测方法,开展了3个方面的研究工作。基于升力体和乘波体融合设计理念,提出了一种大容积率、高升阻比的乘波前体的扩容设计方法。对扩容设计的乘波前体进行了数值模拟,获得了典型设计参数对前体容积率、升阻比等气动性能参数的影响规律。基于本征正交分解理论和径向基函数建立了高超声速乘波前体流场结构和气动性能参数的快速预测模型,并对扩容设计的乘波前体流场开展了快速预测研究。研究表明:相比于未扩容之前,高度为5、10 mm时,容积增加8.00%和15.00%;基于本征正交分解理论的快速预测方法可精确、快速地获得不同几何设计参数下乘波前体的流场,预测误差不高于2.00%。      

近地轨道卫星的地影预报算法

针对传统地影预报算法计算量大,不适合星载计算机进行地影时刻自主预报的问题,提出一种地影预报星上算法。通过构造降维坐标系将卫星进出地影过程转换为“星-地-日”平面内的几何问题;基于常数变易法推导出阴影条件的隐式解析公式,其方程系数可由实时轨道参数确定。为简化计算,将星上算法设计为双层结构：构造迭代算法,依据实时轨道参数可精确预报卫星在每个节点上的地影时刻;而在任意两个节点之间采用解析算法进行近似预报。仿真结果表明,星上算法的预报精度高且计算量小,适合星载计算机进行地影时刻自主预报。