Space weather: its effects and predictability

Terrestrial technology is now, and increasingly, sensitive to space weather. Most space weather is caused by solar storms and the resulting changes to the Earth's radiation environment and the magnetosphere. The Sun as the driver of space weather is under intense observation but remains to be adequately modelled. Recent spacecraft measurements are greatly improving models of solar activity, the interaction of the solar wind with the magnetosphere, and models of the radiation belts. In-situ data updates the basic magnetospheric model to provide specific details of high-energy electron flux at satellite orbits. Shock wave effects at the magnetopause can also be coarsely predicted. However, the specific geomagnetic effects at ground level depend on the calculation of magnetic and electric fields and further improvements are needed. New work on physical models is showing promise of raising geomagnetic and ionospheric predictability above the synoptic climatological level. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.     

Real-Time Specifications of the Geospace Environment

We report the recent progress in our joint program of real-time mapping of ionospheric electric fields and currents and field-aligned currents through the Geospace Environment Data Analysis System (GEDAS) at the Solar-Terrestrial Environment Laboratory and similar computer systems in the world. Data from individual ground magnetometers as well as from the solar wind are collected by these systems and are used as input for the KRM and AMIE magnetogram-inversion algorithms, which calculate the two-dimensional distribution of the ionospheric parameters. One of the goals of this program is to specify the solar-terrestrial environment in terms of ionospheric processes, providing the scientific community with more than what geomagnetic activity indices and statistical models provide. This revised version was published online in August 2006 with corrections to the Cover Date.     

液体推进系统充填过程的有限元状态变量模型

研究了常温推进剂液体火箭发动机充填过程的建模问题。对推进剂充填管道系统进行有限元分割，应用基本守恒定律于充满推进剂的单元和充满气体的单元，两相单元则采用等效流容方程，建立了常温推进剂管道系统充填过程的有限元状态变量模型。模型面向液体推进系统动态过程控制与通用仿真。利用该模型，对一管道充填过程进行了仿真计算，给出了有关计算结果。     

建立航空发动机状态空间模型的修正方法

以阶跃输入响应进行模型的检验，提出了状态空间模型的修正方法：基于动态响应较好的状态空间模型，进行其矩阵B，D，F，G的修正，获得基于稳态修正的模型，解决了航空发动机状态空间模型检验与修正的问题。仿真表明，使用该方法修正的状态空间模型具有与原非线性数学模型完全一致的稳态响应和基本一致的动态过程响应。这种方法为航空发动机多变量数字电子控制器的设计奠定了强有力的基础。     

基于LMI的一类非线性离散动态系统的鲁棒故障诊断

 针对一类非线性不确定离散动态系统 ,提出了一种新型鲁棒故障诊断方法。该方法不但能够对被诊断系统进行故障检测 ,而且同时能够实现故障的分离和辨识。它首先通过构造一个辅助系统 ,将故障的辨识问题转化为min max问题 ,并且通过巧妙设计辅助系统的输出增益矩阵 ,使得辅助系统与被诊断系统的状态差值方程和输出差值方程稳定 ,然后将min max问题转化成LMI问题 ,最后通过求解LMI问题来实现故障诊断。分析了故障诊断方法的鲁棒性、灵敏度和故障的辨识误差。仿真结果验证了该方法的有效性。     

对军用航空发动机可靠性参数体系选择和指标确定的探讨

在对国外军用航空发动机可靠性参数体系和指标的统计及应用原则进行探讨、分析的基础上，对国内某系列发动机的使用情况和故障进行了统计分折，借鉴国外对军用航空发动机可靠性定量要求的经验，综合国情提出了我国军用航空发动机可靠性参数体系和指标的建议。     

航天飞机末端区域能量管理段制导技术概述

末端区域能量管理段主要是控制航天飞机的动能和势能．使航天飞机最终达到进场着陆段的初始要求，以保证其最终成功着陆。在最终制导系统引入一个能量基准剖面，通过调整飞行距离、动压或速度制动使航天飞机达到标准的能量状态。将末端区域能量管理段划分为四个飞行段，并对这四个飞行段的基本设计思想、制导技术及过程进行了研究。经过实际的航天飞机飞行验证．证明这种方案具有良好的制导效果。     

基于遗传算法的液体火箭发动机参数优化

建立了液体火箭发动机系统设计的仿真模型和多目标优化模型,采用组合优化策略和遗传算法,针对全流量补燃循环发动机,进行了不同设计变量和目标函数下发动机性能参数的优化,求得全局最优解.计算结果表明,遗传算法是解决该类问题的有效方法,可为其它类似发动机的优化提供一定的指导作用.      

临近空间飞行器测控与信息传输系统频段选择

 临近空间飞行器是高性能信息化武器平台,测控（TT&;C）与信息传输系统是其信息保障的核心,而选择合理、可行的频段是展开系统设计的前提和基础。频段选择影响到整个技术方案的制定,是一个需综合考虑、影响深远并具有战略意义的关键问题,从国际电联（ITU）国际标准、高速数传、接收信噪比（SNR）、“三抗”、超视距中继、黑障、雨衰以及设备研制成熟度8个方面全面、细致论证了近空间平台测控系统的频段选择问题,最终得出在视距链路中以Ka频段为宜,在超视距链路中以Ku/Ka双频段为宜的结论。     

基于多模型预测的再入飞行器制导方法

在具有控制和轨迹约束的再入制导中,提出了一种新的基于多模型预测再入飞行器纵向制导方法。首先对再入飞行器的纵向运动方程沿着标准轨道线性化,基于分段仿射约束系统建模理论逼近原非线性系统,并采用线性矩阵不等式(LMIs)优化技术离线将保证闭环系统稳定的终端二次代价项求出;然后,在每个制导周期内,基于多模型预测在线求解构造好的有限时域优化目标,从而获得控制量的增量,并把第一个控制增量分量与标准轨道的控制量叠加后形成全量控制,用于实际再入轨道的制导,而在下一个制导周期基于新的状态参数重复上面的优化过程。数字仿真结果证实了所提方法的有效性。