自由树形多刚体系统碰撞的动力学方程

利用描述多刚体系统在空间的位置和连接形态的位形矩阵，并引入“折算惯量张量矩阵”当量转动惯量矩阵”的概念，在牛顿－欧拉方法的基础上，建立用矩阵形式表示的多刚体系统的冲量方程和冲量矩方程，利用这组方程可以计算在外碰撞冲量作用下，系统运动状态的改变量以及各铰中产生的约束反力的内碰撞冲量和冲量矩。     

光线跟踪Bezier曲面

 本文提出了一种光线跟踪Bezier曲面的求交算法。该算法通过建立曲面树形存贮结构及网格面的包围盒,实现光线曲面片的相交测试;曲面片的交替二叉离散最终实现交点计算,有效的提高了相交测试效率,改善了曲面四叉、二叉离散求交特性。具有结构简单、有效性强、易于实现等特点,是光线跟踪曲面求交的一种算法。     

空间推进系统故障诊断方法研究

论述了建构空间推进系统故障诊断专家系统的几个关键问题的解决方法。其一是利用故障树和征兆树来组织诊断判推，用于故障定位和故障预报。其二是诊断判推的区域性和时间性问题。区域性是指按气路、液路、推力室来划分判据；而时间性指诊断判据何时有效，判据的时间性表示方法以阀门动作指令为主，飞行程序为辅。     

基于故障树分析法的某型直升机故障诊断专家系统设计分析

介绍一个应用于某型舰载反潜直升机的基于故障树分析法的故障诊断专家系统。首先讲述了系统的开发背景及总体结构 ;其次阐明了故障树分析法的基本原理 ;最后详细描述了知识库的构成以及推理机的工作机制。本系统不但具有故障诊断的能力 ,还具备较强的自学习的功能。     

基于邻域拓扑的工程图纸三维重建

采用基于邻域拓扑的迭代树方法对工程图纸三视图三维重建进行了研究。首先根据三维线段端点位置关系，提出邻域拓扑的定义；接着根据投影线段相对图纸坐标系存在的5种类型，结合邻域拓扑定义，给出有效三维线段的7种拓扑关系；然后将这7种拓扑关系转变为一种迭代树方法，遍历二维图元得到三维线框模型；最后用半边结构表示面环，通过最大包围盒给出初始面环方向，由拓扑关系得到所有面内外环方向，装配得到平面体三维模型。本文算法能够在构建三维线框的同时排除错误的匹配边，可以有效地对几何基元进行重建，算法效率高，实现简单。     

基于知识的贝叶斯诊断网络模型建造方法

复杂系统贝叶斯诊断网络模型需要一个非常艰难的人工建造过程,而且故障样本的获得比较困难,通常面临故障样本缺乏的情况.围绕这些问题,本文提出了提取领域专家知识建造因果映射网络,转化因果映射网络为贝叶斯诊断网络的方法,并以运载火箭伺服系统关键部件伺服阀为应用对象,阐述了运用此方法建造贝叶斯诊断网络模型的关键步骤.最后,通过在单故障情况和多故障情况下的案例仿真,验证了贝叶斯诊断网络模型和模型建造方法的有效性.     

动量轮诊断测点配置与资源占用度成本评价

以动量轮为例开展诊断测点配置与成本评价方法研究.分析系统功能模块输出与故障模式之间的关系,建立DG图故障传播定性模型.对DG图回路进行处理,生成满足可检测性和可分离性的根节点,建立偶图.采用改进的贪婪算法选取关键测点,给出诊断测点配置方案.考虑测点对系统体积、重量、功耗、处理能力等资源的要求,提出用资源占用度的概念表示成本计算模型,合理设计了资源占用度的表达形式,可以突出某项重要资源要求对评价结构的影响,也可以避免某些重要指标被弱化,并且在需要考虑其他资源要求时可扩展.通过成本模型对测点配置方案进行评价.     

三相六开关VIENNA整流器功率开关开路故障诊断

分析了VIENNA整流器在桥臂各个功率器件出现开路故障时所呈现的故障特征,指出了各桥臂续流二极管的开路故障对整流器的危害最大。进一步提出了利用三相输入电流直流分量以及输出电压交流纹波作为功率器件开路故障诊断的故障特征值。构建了基于人工神经网络的功率开关开路故障分类系统,并将所提取的故障特征值作为输入训练样本对其进行训练,最后通过MATLAB软件中M语言编程完成对故障分类系统的训练和测试。训练和测试的结果表明,训练后的神经网络故障分类系统可很好地对VIENNA整流器除续流二极管外的功率器件开路故障进行定位。     

一种用于可靠性自动化分析的故障系统描述模型

为了对系统的可靠性进行自动化分析, 本文在两个方面发展了进行故障系统描述的故障传递表模型: (1)对故障传递表的格式进行了较大改进; (2)提出了能流故障类, 以它为故障传递表描述的补充。采用这种改进的模型可方便地对系统进行多模态及复杂的故障关联描述。将模型应用于航空发动机液压机械控制系统的描述, 并自动建造故障树, 取得了较好的效果。      

基于启发强化学习的大规模ADR任务优化方法

随着航天事业的蓬勃发展,空间碎片尤其是低轨碎片已成为航天任务不可忽视的威胁。考虑到碎片清除的紧迫性和成本,低轨多碎片主动清除（ADR）技术成为缓解现状的必要手段。针对大规模多碎片主动清除任务规划问题,首先,基于任务规划的最大收益模型,提出一种强化学习（RL）优化方法,并依照强化学习框架定义了该问题的状态、动作以及收益函数;其次,基于高效启发因子,提出一种专用的改进蒙特卡罗树搜索（MCTS）算法,该算法使用MCTS算法作为内核,加入高效启发算子以及强化学习迭代过程;最后,在铱星33碎片云的全数据集中检验了所提算法有效性。与相关MCTS变体方法以及贪婪启发算法对比,所提方法能在测试数据集上更高效地获得较优规划结果,较好地平衡了探索与利用。