局域网FTP业务可靠性试验与评估技术

明确了计算机网络业务可靠性的概念,着重强调了业务不同,可靠性不同.基于网络业务可靠性分层指数的评价法,讨论了局域网FTP(File Transfer Protocol)业务可靠性的试验流程,给出了一种新的测评方法,并对实验室计算机局域网进行了试验测评.在案例中,针对局域网中的 FTP业务可靠性试验中存在的问题,设计了一个基于Windows批处理.bat脚本程序的FTP数据包发生器作为流量生成器,并研究了基于网络嗅探器Sniffer Pro的业务可靠性试验数据收集方法,给出了试验的具体步骤和试验结果.案例中得到的统计数据与实际网络状况相符.由此,该可靠性试验与评估技术得到了实证,同时也为其他业务的可靠性研究提供了参考.      

空间在轨增材制造技术的研究进展与展望

空间在轨增材制造（in-space additive manufacturing,ISAM）技术是一种“空间3D”打印技术,在在轨制造和空间基地建造方面具有很好的应用前景。首先概述了空间在轨增材制造技术的主要内涵,进而全面梳理了国际上空间在轨增材制造技术的研究进展。结合空间站、在轨航天器的需求,重点分析了空间在轨增材制造关键技术对其原材料、技术手段以及设备的要求,在此基础上梳理了空间在轨增材制造技术现阶段面临的挑战。综合表明,特殊的空间环境（微重力、高真空等）都在紧密限制着空间在轨原材料、设备以及技术的选用。最后,基于当前空间在轨制造技术的发展现状、需求以及可能的实现途径,为中国空间在轨增材制造技术的未来发展指明了新的方向。     

基于PNN-DS信息融合模型的目标识别方法

针对目标识别中常用BP—DS信息融合方法识别率低,运行速度慢,抗噪性差等问题,提出一种基于PNN网络和DS证据的信息融合方法。该方法不仅综合了证据理论在处理不确定信息方面的优点和神经网络在数值逼近上的长处,利用神经网络和证据推理算法获取了基本概率赋值,同时突出了PNN网络在处理多传感器信息的准确性和运算速度上都要优越于BP网络的特点。     

嫦娥一号卫星热控设计中热管的应用及验证

为克服由于月球热环境的特殊性给热控设计带来的困难,尤其是卫星度过月食的极端状态条件,首次采用了舱外两舱热耦合热管、相变材料热管技术,为最终嫦娥一号卫星热控状态满足总体的技术要求发挥了关键作用。由于两舱热耦合技术的采用,两舱的热能量得到了相互补偿,因此减少了整星散热面,减少了热补偿功率需求,提高了月食结束时蓄电池的温度,使热控技术方案成为相对优化的方案。文章对热管技术在嫦娥一号卫星热控设计中的应用进行了总结,并给出了热分析及热平衡。     

基于最近邻的集中式多传感器多目标跟踪算法

经典的集中式多传感器多目标跟踪算法通常计算量较大,经常难以满足系统的实时性要求,工程上实现起来比较困难,为进一步扩大集中式多传感器的应用范围,使其在对算法实时性要求较高、跟踪精度要求较小的实际场合中广泛应用。文章基于最近邻域思想,研究了并行处理结构的集中式多传感器最近邻域算法,并从算法跟踪精度、实时性、有效跟踪率3个方面对其与经典的顺序多传感器联合概率数据互联算法进行了仿真比较。经仿真验证,并行处理结构的集中式多传感器最近邻域算法实时性提高了60%以上,且在跟踪背景杂波适中的情况下能够有效跟踪目标。     

高纯氧化铝基板的制备要点与宇航应用验证实践

通过分析高纯氧化铝陶瓷基板的制备要点，梳理了制备关键工艺与基板特性指标之间的关系，梳理出星用高纯氧化铝陶瓷基板的验证需求，最终提出了高纯氧化铝基板的验证思路，即在将全部验证项目分为构件级和组件级两个大类的基础上，进一步建立起三级验证指标体系。就具体验证项目的设计与实践，进行了细致的分析讨论。得出结论，验证过程体现出的既基于已有标准框架和测试原理，又不拘泥于某一特定标准的原则与思路，不仅适合于构件级的批次稳定性与工艺适用性验证，同样也适用于组件级各验证项目和具体测试方法的确定。在确保构件级和组件级全面、准确验证的前提下，为确保较高的验证效率和较低的验证成本，需要结合标准、测试条件、应用工况三方面综合考虑和细化验证项目条件。     

航天复合材料研究进展

航天复合材料的性能与应用水平是衡量航天型号先进性与可靠性的重要标志,是支撑航天型号发展的关键材料,决定型号性能与成败.本文总结了近年来在热结构、防热、热透波、隔热以及结构复合材料领域的重要研究进展,提出极端环境服役新材料、可重复使用防隔热材料、第三代结构复合材料以及复合材料构件低成本快速制造等是航天复合材料未来发展的重...     

基于概率最近邻域算法的分布式多传感器多目标跟踪算法

为进一步扩大分布式多传感器的应用范围,基于概率最近邻域思想,研究了分布式多传感器概率最近邻域算法,并对其与分布式多传感器联合概率数据互联算法进行了性能仿真分析。经仿真验证,分布式多传感器概率最近邻域算法能够解决多传感器多目标跟踪问题,且实时性有较大提高。     

Recent progress of machine learning in flow modeling and active flow control

In terms of multiple temporal and spatial scales, massive data from experiments, flow field measurements, and high-fidelity numerical simulations have greatly promoted the rapid development of fluid mechanics. Machine Learning(ML) provides a wealth of analysis methods to extract potential information from a large amount of data for in-depth understanding of the underlying flow mechanism or for further applications. Furthermore, machine learning algorithms can enhance flow information and automat...