基于分层神经网络的航天器故障诊断技术

为了提高卫星、飞船等复杂系统的故障诊断速度和精度,文章提出了一种基于分层神经网络的整星故障诊断模型。模型中的上层神经网络采用自组织特征映射网络,完成整星故障的初步定位与辨识;下层神经网络采用广义回归神经网络,实现整星各分系统故障的精确定位和定因。引入主元分析法实现原始状态变量的降维,减少神经网络神经元数量。该模型已成功应用于某卫星各分系统的故障诊断,提高了诊断效率,并能精确给出诊断结果。     

河北省外贸企业应对技术性贸易壁垒的对策研究

技术性贸易壁垒一方面严重制约了河北省对外贸易的正常发展,同时也给河北省的对外贸易带来难得的发展机遇.对于一个个市场主体而言,技术进步是突破技术性贸易壁垒制约的关键,市场多元化是突破技术性贸易壁垒制约的重要方法.     

国外深空探测态势特点与启示（上）

通过对国外主要航天大国在深空探测领域发展过程的梳理,重点分析了各国在无人深空探测技术、载人深空探测技术和地面测控通信技术三个方面的技术发展特点,并从总体角度对其主要技术特征和关键技术进行了深入剖析,从中提炼出对我国深空探测活动的启示,以期对我国深空探测的开展有所借鉴和推动。     

美国科技文献资源体系建设及启示

介绍了美国联邦政府和国家航空般天局（NASA）科技文献信息资源体系建设,科技信息纲领的内涵、宗旨、任务、目标,实施科技信息纲领的工作程序、组织管理机构,科技信息产品和服务,以及美国国家技术信息服务中心（NTIS）和航空航天科技信息中心（CASI）的运作情况,论述了美国科技文献信息资源在推动科技进步中的作用,并在研究分析的基础上给出了结论。     

直接数字式合成技术之研究

直接数字式合成(DDS)技术,是近几年来发展迅速的一种频率合成新技术。DDS具有输出相对带宽宽、频率转换时间短、频率分辨力高且输出相位连续、可产生宽带正交信号,易集成等优点。在通信、雷达、遥控遥测、电子对抗、电子扩频以及现代化的仪器仪表工业等许多电子领域显示出广泛的应用前景。本文介绍了直接数字式合成技术的特点及其应用情况,阐述了DDS的基本原理并对其在应用中的一些合成方法做了相互对比。     

基于权值分配及多特征表示的在线多示例学习跟踪

针对复杂环境下目标跟踪过程中由于遮挡、目标姿势及光照条件变化引起跟踪漂移的问题,提出一种基于多示例学习（MIL）框架的在线视觉目标跟踪算法。该算法针对多示例跟踪算法采用单一haar-like特征不能准确描述目标外观变化及在学习过程中对样本包中各正负样本示例采用相同权值,忽略不同正负样本示例在学习过程中对包的重要性不同的特点,采用多特征联合表示目标外观构造分类器,通过将多特征互补特性融入在线多示例学习过程中,利用多特征的互补属性建立准确的目标外观模型,克服在线多示例跟踪算法对目标外观变化描述不足的问题;同时,依据不同正负样本示例对样本包的重要程度进行权值分配,提高跟踪精度。实验结果表明,本文跟踪算法对场景光线剧烈变化、遮挡、尺度变化及平面旋转等干扰具有较强的跟踪鲁棒性,通过对不同视频序列进行测试,文中算法在5组测试视频序列上的平均中心位置误差远小于对比增量式学习跟踪,仅为10.14像素,其对比算法IVT、MIL和OAB的中心位置误差分别为17.99、20.29和33.64像素。      

航空发动机主轴滚动轴承的技术进展

简述航空发动机主轴滚动轴承的国内外发展概况,指出需要解决与发展的一些设计分析技术,提出以高DN值(2.5～3)×106主轴轴承为预研重点.     

新一代运载火箭

综述了国内外运载火箭的现状 ,指出了国内运载火箭技术上的差距以及研制新一代运载火箭的必要性与基本思路 ,提出了新一代运载火箭的总体技术方案 ,并对方案论证与工程实施中的几个主要问题进行了探讨     

实现交互式三维参数化造型的研究

参数化设计方法是当今计算机辅助设计领域的一个热点课题,交互式三维参数化造型可以在原有模型的基础上,快速而方便地生成新的设计方案,大大提高了设计效率。本文所讨论的是通过引入特征的约束关系,利用现有的实体几何造型系统来实现交互式的三维参数化造型的方法。     

无人机爬升转弯航迹预测

信息获取、自动精确打击等使得无人机已成为不可缺少的武器。快速精确的航迹预测可以提高作战效率,提供及时、最优的冲突解决方案。针对无人机的优良特性,首先优化无人机的航迹模型,并对其可行性进行理论推导,重点研究了以最大功率爬升转弯过程,验证了优化后的过程优于普通爬升转弯模型。此航迹预测方法可以快速得出航迹特征点以及到达航迹特征点的时间。