一种卫星信道的反馈优化接入机制

提高卫星信道资源利用率，探索高效可行的端站接入机制是卫星通信发展亟待解决的问题之一。当前卫星通信DVB-RCS标准基于带宽预先规划的接入机制与端站随遇接入的需求矛盾凸显，因此提出一套信道反馈优化接入机制，综合考虑各端站数据业务需求，在不改变原有协议信令特征的基础上，探索性地引入谦虚度激励方法，创造性地构造动态协商反馈模型并加以求解，达到提高端站接入数量、满足随遇接入需求、提升信道利用效率、最大化整体带宽通信业务效益的目的。通过试验验证，带宽分配反馈优化机制比传统模式提高近1倍接入率，最大端站数接入时算法耗时约只有0.67s，可为卫星信道使用提供技术参考。     

气动钣金快速成形机的研制

针对电动钣金成形机制造成本高、效率低、易产生死点的问题,提出一种采用气液增力装置代替液压传动系统的气动钣金成形机设计方案。气液增力装置采用精密气压转换阀控制,实现行程平稳控制和加工成形过程平稳加载,显著提高了生产效率;配套研制的多种无齿收缩成形模具,可加工不同形状钣金件并获得更好的表面质量。该技术在钣金快速成形方面的研究处于国内领先水平,已获得3项国家专利。     

基于企业战略规划的维修资源布局

主要分析在民航十三五规划及企业战略规划的背景下，航空公司应该如何配置和布局维修资源，以满足自身机队发展及维修保障能力提升的需要。     

智能数控机床及其技术体系框架

首先简要介绍了数控机床的发展趋势,其次结合当前学术界及工业界的实践,对智能机床的概念进行了定义,然后提出了智能机床的技术体系框架,并详细阐述了智能数控系统、智能元器件以及智能化应用技术等智能机床中的关键技术.     

涡轮导向器排气面积测量与分析

针对航空发动机涡轮导向器喉道面积科研生产的需求,研究发动机涡轮导向器喉道面积测量方法,解决发动机涡轮导向器喉道面积测量技术问题,满足发动机型号计量的需求,为航空发动机研制提供有力的保障.     

基于压缩量偏差约束的整体叶盘砂布轮数控抛光路径规划

数控抛光是实现整体叶盘叶片表面光整加工自动化、高效化的关键技术,而抛光路径规划对表面质量有着显著的影响。在抛光曲面时,砂布轮沿接触曲线上的径向压缩量偏差导致材料去除量一致性较差。针对该问题,提出一种基于压缩量偏差约束的路径规划方法。通过对砂布轮受曲面挤压变形几何分析,建立了自由曲面抛光接触线上砂布轮压缩变形量分布模型。在给定刀触点处,以接触曲线上最大压缩量偏差最小化为评价指标构建了刀轴矢量优化模型,并利用改进的粒子群优化（PSO）算法进行求解。基于最优刀轴矢量,完成自由曲面上等参数相邻刀触轨迹曲线的计算。最后,通过数据对比和试验,验证了所提方法的正确性和有效性。结果表明,抛光区域的轮廓度、粗糙度均得到明显的改善。     

地外人工光合成装置研制与试验

原位资源利用技术是地外生命保障体系构建、实现人类地外生存的有效途径,是载人深空探索的核心技术。基于微通道技术的人工光合成反应器,采用流动反应器设计,用于低微重力等特殊环境条件下模拟人工光合作用,实现CO２向O２和含碳燃料的转化。微通道芯片通过气液剪切作用力使气体反应产物快速脱离电极表面并随反应介质排出反应器,理论上可以克服微重力条件对反应过程的影响,尚需进行微重力试验进行验证。同时,微通道结构可以通过精确控制反应气液的压力、流速、流量比等反应条件,获得优化的反应条件。通过地面试验,验证了该反应器将CO２还原为O２和含碳化合物的功能可行性。以Au和Ir/C作为阴极和阳极材料,3V电压条件下,O２产率可达11.74mL/h。此外,基于人工光合成反应器搭建了集反应模块、控制模块、流路驱动模块以及检测模块等于一体的地外人工光合成装置,形成原位反应、介质供给、精确控制、在线收集和检测等功能一体化的系统,并实现CO２有效转换和O２供给。为后续技术成熟度更高的反应装置研制、高产物选择性的含碳化合物转化以及人工光合成反应装置在轨试验奠定了理论和实践基础。     

基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载控制方法研究

介绍了一种基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载的控制方法,通过监测砝码的移动量和参考力传感器叠加系统的力值量,实时调整加卸载机构的加卸载速度,以实现对被检力传感器的平滑加卸载的目的。该方法有效解决了吊挂在加载过程中产生较大摆动,影响力标准机复现力值准确度的问题,同时也消除了力值过冲现象,避免了因逆程效应而导致的力传感器输出偏差。     

基于学习自动机的雷达干扰资源分配研究

综合考虑干扰机干扰频率、干扰功率、干扰时机和干扰样式等干扰效果评估指标,构建干扰效益矩阵,建立目标函数,构建干扰资源分配博弈模型,并基于学习自动机原理提出了分布式干扰资源分配算法,求解出干扰分配决策。仿真结果表明,提出的分布式干扰资源分配算法能以很低的复杂度来获得很好的干扰性能,有效地解决了干扰资源分配问题,对实际作战指挥有一定的指导意义。     

基于SVM算法的虚假航迹识别

针对云雨杂波和主被动干扰导致多雷达传感器产生虚假目标航迹的问题,利用支持向量机(SVM)算法的自主学习能力,通过构建基于数据驱动的判别模型进行虚假航迹识别。针对航迹起始得到的目标潜在航迹,利用人工智能数据驱动、自学习的特点,设计了SVM算法。通过对已标记真假的目标航迹样本进行离线学习,形成虚假航迹识别的SVM分类器,实现了基于数据驱动的判别模型代替先验知识规则约束的固定模型,并在工程应用中,利用SVM分类器在线识别虚假航迹,完成实时剔除。通过实测雷达数据实验验证,该算法的目标虚假航迹准确率高达95%以上,完全满足实际的工程应用需求。相比基于阈值或规则进行硬性判断的传统虚假航迹识别方法,所提出的算法不仅提高了准确率,还具有较高的实时性,能够适应复杂多变的杂波环境,在实际应用中具有更强的适应性和实用性。因此,提出的基于SVM算法的虚假航迹识别方法对于密集杂波场景下的虚假航迹剔除问题具有显著的实际应用价值。