辐射发射参考源在EMC比对中的应用

辐射发射参考源是在对EMC测试系统进行比对测试和定期场地校验时必不可少的设备,介绍了辐射发射参考源的原理和特点、各种实现方式、国内外应用概况及其稳定性考核措施。     

航天器环境工程回顾与展望

文章回顾了 2 0世纪航天器环境工程发展的三个主要方面 :在航天器研制中 ,环境工程和环境试验起着重要的作用 ,是验证工作的主要组成部分 ;环境效应、环境模拟试验方法等方面的研究则是环境工程的基础 ;而计算机和数字技术大大促进了整个环境工程和试验技术的发展。在新的世纪 ,环境工程的发展在继续努力降低环境试验的费用和时间的同时 ,提高环境试验的效果 ,使整个环境工程对保证航天器可靠性起到更重要的作用。文章提出了中国在 2 1世纪发展航天器环境工程需要努力的若干方面。     

基于黑盒测试环境的交会对接软件时序分析技术及应用

航天器空间交会对接难度大,GNC软件对任务的完成起到重要作用.由于交会对接控制软件功能复杂,时序要求严格,这对软件测试提出了很高的要求.基于黑盒测试环境,利用FPGA设计方法和时序分析技术,实现了对交会对接软件重要数据运行时序的捕获和对上下行信号相位关系的跟踪,完善了故障触发和上行注入手段.该测试环境在交会对接软件研制过程中起到重要作用.     

费用约束下含应力优化的CSADT设计

恒定应力加速退化试验(CSADT,Constant Stress Accelerated Degradation Testing)方案中需要确定的变量有应力水平、各应力下样本量、监测间隔和各应力下监测次数.如何对CSADT的应力水平进行优化目前很少有人探讨.针对这一问题提出一种在费用约束下将上述4个变量进行综合优化的方法.首先用随机过程描述CSADT下产品的性能退化过程,然后以产品在使用条件下p分位寿命可靠度的渐近方差最小为目标,以试验费用不超过预算为约束条件,给出CSADT的4个优化变量,并给出应用该优化方法的仿真算例.最后,优化方案对模型参数偏差的敏感性分析表明,在一定偏差范围内优化结果具有良好的稳健性.      

利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列

为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点.