捕获轨迹系统并联机构地面标定方法

捕获轨迹系统（CTS）是一种先进的预测外挂物投放轨迹的试验系统，普遍采用六自由度（6-DoF）串联机构作为其运动机构，串联机构因惯性力大和关节累积误差大使其定位精准度不足。相比串联机构，并联机构具有惯性力小和关节误差不累积等优点。采用6-PTRT并联机构作为CTS试验系统的六自由度运动机构，在空间受限的风洞环境中对CTS并联机构进行地面标定：提出动平台位姿的测量和计算方法，建立包含直线驱动平台安装夹角修正的标定模型，并基于非线性最小二乘法辨识结构参数。辨识后CTS并联机构的位移定位准度优于0.1 mm，姿态定位准度优于0.05°，最后以CTS并联机构和常规攻角机构进行8#标模的对比风洞试验。风洞试验结果表明，CTS并联机构的风载定位准度满足测力试验精准度要求。     

一种二自由度球形五杆并联机构的运动学分析

应用螺旋理论分析一种二自由度球形五杆并联机构的运动螺旋及其反螺旋，在此基础上分析了其自由度。建立其位置正、反解方程，并进行验证。应用螺旋理论建立了其一阶影响系数矩阵。     

一种用计算机遥控物体运动的方法

提出了用计算机遥控物体运动的一种方法，给出了计算机控制硬件原理和软件方法，简要地介绍了与此方法有关的无线电遥控发射、接收的原理，完成了Ｃ语言与８０８６汇编语言的混合编程。     

Ada软件性能检测技术研究及工具的实现

介绍了一些软件的性能检测技术和检测工具，并对它们的实用性和适用性进行了讨论然后，着重讨论了Ａｄａ软件系统的并行机制，并详细分析了与软件的性能密切相关的语法现象，从而设计出合理的处理方法。     

交会对接任务故障与应急仿真系统设计与实现简

为了模拟交会对接任务多目标情况下的航天测控故障与应急过程,建立系统级的故障仿真和综合性的应急处置效能评估环境,采用分布式、支持互操作的高层体系结构,研究了故障SPR柔性描述技术,设计了基于脚本引擎驱动的故障协同演练控制方法,实现了故障建模、存储、提取和组装全过程的规范化,实现了故障的操作控制、效果监视和处置评估的一体化.解决了我国重大空间工程地面故障仿真、应急过程演练和人员训练的技术难题,经受了3次交会对接任务的重大工程应用考验.     

机载防撞系统现场诊断软件的架构设计

本文阐述了机载防撞系统现场诊断软件（ACAS Diag）的架构设计过程。从软件的需求分析入手,引入用例分析的方法描述了ACAS Diag的功能需求;介绍了架构设计的五视图方法;并在此基础上进行ACAS Diag的软件架构设计,分别给出了软件的逻辑架构、物理架构、开发架构和运行架构视图,从而为后续的软件开发奠定基础。     

基于行程累加的目标标记硬件加速算法

针对目标标记算法的长耗时、大延迟严重影响目标跟踪的效果和实时性问题,提出了快速的基于行程累加的目标标记硬件加速算法.通过对像素进行行程编码,按照定义的累加规则对相邻行的行程进行累加运算,避免了标号冲突的发生,无需建立等价表,实现了一遍扫描完成连通域标记和连通域特征的计算.实验结果表明提出的算法资源占用较少,输出延迟小,与软件算法相比具有很高的加速比,有利于后续目标跟踪的高速实时处理.     

折叠式群伞充气接触的膜索非线性有限元算法

降落伞由折叠到打开的充气过程和多束降落伞捆绑在一起充气的过程都伴随着一个高度非线性的柔性结构接触问题,因此模拟降落伞群伞流固耦合问题必须首先解决降落伞群伞非线性结构接触的数值模拟问题。对于降落伞这类柔性瞬变非线性织物结构,数值模拟织物系统的接触现象以及预测接触结果对降落伞工作状况的影响对于降落伞群伞设计具有很重要的指导意义。基于三维降落伞膜索非线性有限元编程模拟技术设计了一种针对单伞和群伞非线性动力系统的接触搜索算法,推导设计了针对接触随机性的接触切线刚度矩阵计算方法。针对降落伞群伞非线性有限元计算的庞大数值计算量,设计编写了一种基于消息传递接口(MPI)通信协议的膜索结构并行接触模拟FORTRAN程序,测试了该数值模拟程序的并行计算效率。针对高度折叠的C-9降落伞群伞充气问题,使用PC-Cluster计算机群进行了数值仿真模拟,验证了该接触非线性有限元程序的计算效果,预测了C-9降落伞群伞的接触过程,并分析接触现象对降落伞群伞充气工作的影响。     

飞行员助手项目综述

当前人工智能技术于航空领域的应用存在研究分散、总体设计思想落后的问题,导致无法将各种技术融合以形成一个完整的智能辅助系统来提升飞行员的决策能力。本文首先总结了飞行员的能力限制及座舱功能存在的问题,分析了座舱智能辅助系统的设计需求,在此基础上,重点综述了飞行员助手项目的总体结构及其设计,给出了各分系统的实现方式。最后,梳理了相关内容,指出项目中尚可完善之处,为今后的研究指明方向。     

面向集群环境的虚拟化GPU计算平台

针对集群系统的多节点多GPU环境,提出一种新型虚拟化GPU计算平台。该平台实现对集群系统所有节点上GPU资源的统一抽象与管理,构建公共GPU资源池。原有GPU应用程序可以不经任何修改而迁移到虚拟化GPU计算平台,并具备访问资源池内任何GPU的能力,编程人员无需显式针对多节点多GPU应用展开MPI编程。应用程序摆脱了单个节点上GPU资源的限制,并具备无差别地访问集群系统中任何可用GPU资源的能力,能有效提高系统总体资源利用率以及吞吐量。采用流水化通信技术,实现对虚拟化GPU计算平台的运行时开销以及节点间数据传输延迟的隐藏。实验表明:与非流水化通信相比,系统总体数据传输延迟降低了50%~70%,具备与节点机本地数据传输等同的通信性能。