SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究

现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障，故障诊断对保证飞行安全十分重要，本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射（Self-organizing map,SOM）人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布，且无需知道样本的概率分布的先验知识，兼具函数逼近功能。本文将SOM引入这一领域，用于计算飞机零部件发生故障的概率，以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合，实际应用说明了该方法的可行性。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

基于分层式强化学习的移动机器人导航控制

针对未知环境下的移动机器人导航问题,本文提出了一种基于分层式强化学习的混合式控制方法。利用栅格-拓扑相结合的环境表示及地图学习方法,通过分层式强化学习在不同控制层次的扩展设计移动机器人的反应式和慎思式导航控制,实现了全局导航和局部导航控制的协调优化。实验及测试结果证明,该控制方法能实现导航任务的全局优化,避免陷入局部极小,并对未知动态环境具有较强的适应性。     

Hill区域内基于推广的Poincar映射的低能逃逸/捕捉轨道(英文)

给出了Hill区域内基于推广的Poincar映射的低能逃逸轨道的计算。文中的推广的Poincar映射需要在相空间中选取两个(而非一个)与流相截的面,即将包含某个天平动点的截面通过轨道来映射到近拱点的通道面上的,在数值上通过总变差减小的Runge-Kutta方法来实现两个相面之间的映射。捕捉轨道则可由Hill三体模型的对称性直接导出。最后,关于Rhea的二维、三维的逃逸和捕捉轨道的仿真结果验证了该方法的精度和鲁棒性。     

在轨任务规划的新型开发方法

作为未来航天器智能化的发展方向,在轨任务规划的实现是一项涉及多个领域知识的复杂软件工程问题,需要与之匹配的先进开发方法。本文基于动态语言和嵌入式操作系统,提出了一种在轨任务规划的开发方法;从需求出发,调研了一组适用于在轨任务规划应用的开源基础库,涉及航天器任务规划、地理信息数据库、地图投影、坐标变换、几何拓扑关系求解、线性规划等多个方面;将这些领域的典型开源库作为中间件移植到高性能星载计算机和嵌入式操作系统上,并进行了功能测试。本文的工作能给后续在轨任务规划系统的设计和实现提供启发和帮助。     

机载移动端场面引导软件设计与仿真研究

为了减轻飞行员在繁忙机场场面运行的工作负荷,提升场面运行安全与效率,设计了一种基于移 动电子设备运行的场面引导软件。其采用可扩展架构和模块化功能设计,通过无线通信网络与综合场面监视系 统交联,实现场面引导功能。仿真测试表明,机载移动端场面引导软件能够为飞机在场面滑行操作提供路径引 导信息和冲突告警提示,可提升运行效率和安全性,具有一定的使用价值。     

基于序列趋势和集合距离的UAV态势相似性度量方法

在无人机（UAV）自主作战与智能决策的过程中，无人机获取的新态势与历史态势的相似性度量是态势评估与作战决策的重要环节，而现有的相似性度量方法主要处理离散时刻态势，采用的欧式距离等方法对数据敏感，不符合作战态势特性，且处理效率低下，针对该问题，提出基于序列趋势和集合距离的UAV态势相似性度量方法。该方法首先选取UAV作战态势要素并以时间序列形式表征数据；然后，使用经验模态分解方法提取历史态势与新态势的序列趋势以度量序列趋势的相似性；最后，对趋势相似的每条态势序列进行自组织映射聚类，得到若干聚类中心构成集合，利用最优子模式分配距离度量集合间的距离，提取集合距离较小的部分获得与新态势相似的历史经验态势。通过公用数据集的分类效果比对实验以及作战仿真态势的相似性度量实验，表明该方法能够有效度量两序列之间的相似性程度，度量效果好，分类实验中分类精度较传统方法最高提高18%，且方法简便，具有一定的实用价值。     

人工导向自组织子网学习方法研究

本文提出的人工导向自组织子网学方法，克服了子网结构中各子网间没有相互联系，对类别之间含混特征无法区分的缺点。通过在话者辨认实验中的应用表明，这种方法适于区分特征相近的类别，可用于辨别真假目标     

地球-火星的燃料最省小推力转移轨道的设计与优化

小推力转移轨道的设计与优化一直是深空探测轨道设计方面的难点。针对这些问题，提出了一种基于等高线图的初始发射机会搜索方法，该方法通过绘制探测器一火星距离的等高线图寻找满足任务约束的小推力转移轨道发射机会；同时，本文还给出了一种小推力轨道的直接优化算法，该算法通过将连续的控制变量参数化，把轨道优化问题转化为参数优化问题，然后基于所提搜索方法，采用逐次二次规划方法进行求解。数值计算验证了该发射机会初值猜测方法和优化算法的有效性。     

Experiment for mapping land cover and it’s change in southeastern Sri Lanka utilizing 250 m resolution MODIS imageries

Utilizing freely available MODIS NDVI and Natural color imageries of 250 m spatial resolution produced by NASA, an experiment was made to map land-cover and its change with an emphasis on vegetation cover in southeastern Sri Lanka, which plays a vital role for control of green house gas. For the change detection purpose, 1987 land cover map made by present authors from Landsat MSS image and extensive ground truth survey data was used as the base map. The result of the experiment shows that MODIS data are useful to make a land cover map of 250 m spatial resolution for tropical areas with high cloud coverage like Sri Lanka. It was found that the forest cover decrease amounted as large as 21% in 19 years time span in southeastern Sri Lanka, the prominent forest region of the country. On the other hand homestead/vegetation and mixed vegetation/scrub dominant categories increased by 13.7% and 7.1%, respectively. These changes are considered due to a large clearance of forest areas for agriculture and building houses to accommodate increasing inhabitants.