天基网络体系及自适应资源动态管理

随着天基网络应用范围的不断扩大和承担任务重要性的持续提升,天基网络及通信卫星星座建设将在未来网络通信中发挥越来越重要的作用.天基资源管理技术对于天基网络业务负载的实时性和高效性保证具有重要的意义.文章就天基网络的现状和业务特点进行分析,针对天基信息网络的资源管理系统功能和特点,对资源动态管理技术,包括实现场景、功能重构...     

火星探测用金属/CO2燃烧技术研究进展与展望

火星原位资源利用指利用火星当地资源生产火星探测所需原料和能源,减少任务载荷,降低发射成本,是火星探测不可或缺的关键技术。金属和二氧化碳是火星重要的原位资源,部分金属可以在二氧化碳气氛中燃烧,使得金属/CO_2燃烧体系在火星上扮演地球上化石燃料/空气燃烧体系的角色成为可能。从拓展金属/CO_2燃烧技术在火星探测中应用的角度出发,梳理了火星二氧化碳收集方式、火星矿物分布和冶炼、金属/CO_2燃烧技术的主要应用方式(Mg/CO_2火箭发动机和Mg/CO_2金属燃烧器)的研究进展,并对今后的研究进行了展望。     

月壤原位成型技术工程适用性浅析

月壤原位成型技术作为月球资源原位利用技术体系中的研究热点,是在月表制造建筑材料及实施月表基础设施建设的关键。文章基于国内外月壤原位成型技术发展现状,根据未来可能的月壤成型任务提出了5种月壤成型技术,分析了其各自涉及的成型体性能与任务需求的匹配性,成本及能耗约束,环境适应性以及成型工艺流程的可实现性等;梳理了形成了月壤原位成型领域的发展建议,对于后续月球资源探测和开发具有一定的借鉴和指导意义。     

基于改进非支配排序遗传算法 的维修资源优化配置

针对在武器装备维修保障过程中出现的资源短缺、资源冲突等问题,构建了多目标的维修资源优化配置模型,并且基于加权思想将多目标转化为单目标以方便求解。针对遗传算法求解多目标优化问题存在的解空间过大、收敛速度慢、计算效率低等问题,提出了基于约束的改进非支配排序遗传算法对资源优化配置模型进行求解。实例分析结果验证了模型及算法的可行性和有效性。     

网络化综合化的天地一体化信息系统探讨

针对天地联网中空间与地面网络节点的信息高效互通、交换及应用需求,利用电子信息综合化技术实现高度综合化的多功能通用平台,构建天基以及地面系统"资源池",结合SDN(Software Defined Network,软件定义网络)架构、网络协议与路由网关,将有效解决网络中由于物理界限造成的信息阻隔,实现物理资源与边界虚拟化、信息流程智能化的天地一体化天基信息系统,提高天基信息资源利用率、信息按需定制及高效共享能力.结合天基信息系统发展趋势,探讨了天地一体化信息系统的网络化、综合化应用建议和研究重点,梳理了天、地节点综合化、网络化的关键技术方向.     

电机智能制造信息化平台

通过对电机制造工艺的分析,以及实地调研电机生产企业运行现状的基础上,针对电机制造工艺复杂、人工依赖大等特点提出了一种电机智能制造信息化平台建设方案。就整体信息系统提出了基于电机行业的工厂模型建立以及系统集成的建议,为电机行业建设智能制造工厂、优化生产管理提供参考。     

基于资源观的低空及低空经济

提出了将围绕低空空域资源以及存在于低空的气候资源和空气资源而展开的经济活动集合视为一种经济形态的设想,称之为低空经济,并对其产业构成和产业活动形式进行初步探索。对于中国这样一个自然资源相对匮乏、人口众多、经济尚不发达的负责任大国,发展低空经济尤其具有现实意义。     

基于HMP 架构CPU 的民机多安全级别系统实现方法

提出了一种基于HMP 异构多核CPU 和资源域控制器的设计方案,可部署在同一物理CPU 上并满 足DO178C 标准的多安全级别软件运行要求。首先讨论了HMP 异构多核CPU 和资源域控制器的相关概念及作 用,接着介绍了多安全级别系统的实现方案,最后在NXP iMX6 系统平台上进行设计和实现。结果表明,该方 案可成功地实现在机载设备上将不同安全级别的软件部署在同一物理CPU 上的需求,方案具有灵活、成本低 廉和功能可靠的优点。     

粒子群优化算法在网络计划资源优化中的应用

对粒子群优化算法在网络计划资源优化中的应用进行了探讨,首先,介绍了粒子群优化算法的基本原理,给出了网络计划中工期固定一资源均衡优化问题的优化目标和数学模型;然后,详细介绍了粒子群优化算法实现网络计划资源优化的算法流程及其编程实现,对典型网络计划进行优化的结果表明粒子群算法可以较好地实现网络计划资源优化。     

网络化制造资源状态估计研究——基于主成分分析（PCA）和加权支持向量机（WSVM）

针对网络化制造资源配置受多因素影响,变化趋势复杂,难以用单一预测方法进行有效预测的问题,提出一种新的基于主成分分析和加权支持向量机的智能混合预测模型。模型首先使用主成分分析弱化数据序列波动性,然后借助加权支持向量机在处理小样本和模糊神经系统处理非线性模糊信息的优点,进行趋势预测。研究结果表明,所提出的模型能有效地提高状态估计方案的可行性,为网络化制造资源状态估计的在线实施提供了方便。