星载计算机软件自动化测试平台研究

自动化测试可提高测试效率和测试的准确性,尤其对于大规模软件的增量测试和回归测试。自动软件测试则作为一个重要的控制机制,确保软件每次重构的准确性与稳定性。文章的主要工作是通过实践构建了适用于星载计算机软件的自动化测试平台,实际应用表明该平台提高了软件的测试效率,降低了测试成本。     

基于机器学习的空间翻滚目标实时运动预测

借助监督式机器学习（ML）方法,对空间翻滚目标的运动状态预测问题进行研究,为空间机器人抓捕空间翻滚目标提供可靠的数据依据。基于物理模型的运动预测方法依赖理想的建模假设,需要连续的视觉反馈信息,解决目标预测问题的能力有限。因此,本文采用机器学习中纯数据驱动方式的稀疏伪输入高斯过程（SPGP）回归方法进行空间翻滚目标的运动预测。给定空间翻滚目标运动状态的历史观测数据,通过连续优化真实观测数据,得到稀疏的伪训练数据集,进而在线快速预测目标的运动状态,预测的计算效率达到毫秒级。此外,利用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）法处理连续优化过程,克服由于随机初始值造成的优化过程陷入局部极小值问题。利用Snelson数据验证了所提稀疏伪输入高斯过程回归方法的正确性,并通过4组仿真算例验证了所提方法对于空间翻滚目标运动预测的有效性和鲁棒性。     

通用计量器具在军工企业中的应用与管理

通过对通用计量器具在军工企业中基础性应用与管理的探讨,分析流通应用中存在的问题以及应用环节需求、计量器具维护管理、通用工作量规自控管理等事项,总结出通用计量器具的配置原则,达到提升军工企业人员的计量测试能力,提高军工企业产品合格率和生产工作效率的目的。     

A Modeling Language Based on UML for Modeling Simulation Testing System of Avionic Software

With direct expression of individual application domain patterns and ideas,domain-specific modeling language(DSML) is more and more frequently used to build models instead of using a combination of one or more general constructs.Based on the profile mechanism of unified modeling language(UML) 2.2,a kind of DSML is presented to model simulation testing systems of avionic software(STSAS).To define the syntax,semantics and notions of the DSML,the domain model of the STSAS from which we generalize the domain co...     

机床组合夹具设计仿真平台在《机械制造技术基础》课程教学中的应用

本文针对传统的机械制造技术基础教学环节中存在的一些问题,提出了用VB（Visual Basic）对Solid-Works开发的机床组合夹具仿真平台进行辅助教学,并介绍了该仿真平台的设计和实现过程及使用和教学效果。     

基于非线性动态逆的无人机自动着陆控制系统

采用非线性动态逆(NDI)控制方法来解决无人机(UAV)自动着陆阶段的非线性控制问题。建立了无人机非线性数学模型,应用奇异摄动理论对飞机动态进行时标划分,研究快、慢状态子系统的控制器及机动产生器的设计,在无风情况下以及受到给定值风扰动情况下完成了系统自动着陆仿真验证。系统仿真结果表明该控制系统能够满足系统控制精度要求。     

基于Visual Basic6.0的功率传感器自动校准系统

从硬件组成和软件设计两方面介绍了功率传感器自动校准系统.着重介绍了该系统的软件设计思路,并就其特点进行说明.该自动校准系统在Visual Basic 6.0环境下完成编程,完整地实现了登录、设备信患登记、测试、报告文件输出及查询功能,使用简便、性能可靠且人机交互良好.     

高压软管脉冲试验设备

高压软管脉冲试验,是检测液压软管在制造过程中材质和接头压接质量的重要手段之一,从而保证飞机在进行各种科目飞行时,高压软管在高压脉冲下不破裂,不漏油。本文介绍一种结构简单、脉冲压力变化大、频率变化快,适合各种软管压力脉冲试验的新技术、新方法。     

基于支撑域的单分类器和密度估计的本质关系

单类支持向量机和支持向量数据描述是两种流行的基于支撑域的单分类器。为揭示采用高斯核后他们与密度估计之间的关系,首先将基于支撑域的单分类器统一到密度估计的框架下;其次证明了基于支撑域的单分类器诱导的密度估计和真实密度一致,同时也能减小积分平方误差。最后通过人工数据集实验验证了上述关系。     

支持向量机在航空结构声激励应力分析中的应用

支持向量机是一种新的机器学习方法。它以统计学习理论为基础,从结构风险最小化原则出发,具有很好的泛化及推广能力。通过采用支持向量机对飞机襟翼结构在声激励试验中获得的总应力、总加速度及总声压数据进行分类,分别获得结构响应间的线性关系和非线性关系的样本点以及线性与非线性界限。最后利用多元线性回归模型分别建立线性关系和非线性关系的仿真模型。研究表明,支持向量机在模式分类中具有良好的分类性能,在解决航空结构声疲劳问题中有较好的工程应用前景。