复杂动态系统实时仿真模型自动生成

提出了一种表示复杂动态系统数学模型的分层结构,探讨了模型变量与参数在实时仿真程序中的引用－赋值关系,提出了一个既包含了模型的数学特征,又包含了模型实时运行所需的信息的实时仿真模型分层结构。在此基础上设计了一个实时仿真模型库及实时仿真模型自动生成系统。     

基于可观测度分析和增量因子图的多源融合导航方法

复杂动态场景下高精度导航定位是自主无人系统决策规划与控制执行的基础。在城市峡谷、隧道、地下或室内停车场等场景下，卫星信号弱甚至丢失，严重影响了惯性/卫星/视觉等多源融合导航的精度和可靠性。为主动适应动态场景变化，迫切需要设计一种适用于跨场景的多源融合导航系统。基于动态时变系统的可观测度分析，在线度量惯性/卫星、惯性/视觉等组合导航因子的可信程度，进而采用因子图融合导航框架，根据各组合导航因子的可信程度，主动优化因子构建和增量平滑过程，以实现多传感器自适应融合导航与可靠定位。实验仿真表明：基于可观测度分析方法，能够在线优化因子图计算过程，提升了多源融合导航系统的环境适应性和跨场景能力，保证了复杂动态场景下自主无人系统跨场景导航模式切换和连续可靠的导航定位。     

深空探测器动态约束规划中的外延约束过滤方法研究

随着深空探测任务的增加以及星上科学任务的日益复杂,深空探测器自主任务规划与调度技术成为研究的热点。在深空探测器任务特点与系统约束分析的基础上,将智能规划理论与约束可满足技术相结合,研究多层约束规划模型中约束的动态特征,设计了基于动态约束表的外延约束快速过滤算法,根据领域信息中活动间的冲突性特征来对新加入的活动进行分类和一致性检查。仿真结果表明:提出的算法能够有效地降低约束处理中无效的约束检查次数,降低问题处理过程中的算法回溯,提高规划效率和成功率。     

空间大挠度梁的有限元动力学响应分析

从弹性梁的非线性应变位移关系出发,结合Hamilton变分原理推导出了作大挠度振动的空间梁的动力学有限元方程。方程中考虑了与变形相耦合的非线性惯性项。计算表明,作大挠度振动的悬臂梁的响应是由不同的谐波成分组成;在相同结构阻尼影响下,大挠度梁的稳态振幅比线性情况下的稳态振幅要低;非线性惯性项与弯扭耦合项对系统的动力学特性有比较明显的影响。     

比例式变推力固体姿控发动机非稳态特性研究

为了研究比例式变推力固体姿控发动机的内流场非稳态特性,建立了比例针栓推力器的二维轴对称计算模型,基于动网格技术模拟入口压强随喉部面积变化而变化的推力器工作模式,得到了内流场各性能参数的变化规律。结果表明:在非稳态工作过程中,内流场会出现典型的亚音速回流区、斜激波和流动分离等特征,入口压强、针栓壁面及喷管壁面压强均随针栓靠近喉部而增大,推力器推力逐渐上升,实现了推力连续调节。开关频率会加剧针栓前进过程中头部压强波动。针栓头部收敛角越大,其头部回流区越小。当喉部面积一定时,燃速压强指数越高,发动机压强与推力变化范围越大,为实现预设的推力调节范围,需要选择合适的燃速压强指数。     

超大口径环形天线包带展开过程动力学仿真

中间柔性包带是环形可展开天线的重要组成部分。中间包带拔销器解锁后,复材包带与环形桁架同步展开。因复材包带柔性较强,它会绕根部固定端进行回弹,因此展开过程存在金属接头和桁架上复材薄壁管件碰撞风险。随着天线口径增大,该风险会持续增大。基于柔性多体动力学理论对超大型口径环形可展开天线包带展开过程进行动力学建模仿真,并在此基础上分析得出包带展开过程金属接头到环形桁架最小距离主要和复材包带阻尼率以及桁架预展速度相关。通过进一步研究发现：复材包带阻尼率越高,展开过程金属接头到环形桁架最小距离越大;桁架预展速度越快,展开过程金属接头到环形桁架最小距离越小。此外,对逆止回弹机构失效这一在轨极端条件下包带展开过程进行建模仿真,分析得出包带在该条件下展开过程金属接头到环形桁架最小距离变化规律。该研究可为超大口径环形天线结构优化设计及包带在轨展开预示提供依据。     

基于压电式加速度计的振动测量原理及应用

阐述了利用压电式加速度计、电荷放大器、动态信号分析仪进行振动测量的原理及应用。     

基于Web服务器的ASP会话管理机制

为更有效地发挥ASP会话机制的灵活性,克服其易暴露敏感信息和被盗用的安全弱点.通过对ASP会话机制的详细分析论述,从深层次探讨了该机制在应用中所受的限制、面临的问题以及工作特征,运用这些特性可编制高效的ASP应用程序并构建安全可靠的Web服务器。     

基于时域光度探测的卫星频率特性反演研究

卫星的行为特性、意图判断、健康状态诊断等对于空间态势感知具有重要意义,而传统的探测手段无法确定在轨卫星是否正常运行。时域光度探测作为一种新型遥感探测技术,利用高速、低噪声的探测器对卫星机动调制的光学信号进行采样,解调后可反演卫星频率、振动等特性。文章针对低轨卫星目标,首先建立基于形态学滤波来抑制自然天体干扰的空间目标跟踪定位模型,获取目标时域光度信息,再采用频谱分析方法,获取目标频率特性与运行特征。结果表明,文章提出的时域光度探测技术,在卫星频率特性反演和卫星运行状态识别方面具有较好的应用前景。     

基于深度学习的日间逐小时地表PM2.5浓度反演

以长三角地区作为研究区域,提出了使用深度学习算法来实现主被动遥感数据结合反演地表PM2.5浓度的方法。基于MPL观测数据,使用雾霾层高度(HLH)替换了边界层高度(BLH)特征,对已有的基于气溶胶光学厚度(AOD)结合大气BLH来反演PM2.5浓度的算法进行了改进。为提高数据覆盖率,对研究区域内的MAIAC AOD进行了填补与评估。利用多种机器学习算法实现了日间逐小时的PM2.5浓度估算,模型验证相关性最高可达0.87。该方法能够为观测气候变化、应对大气污染提供有效帮助。