Delta算子系统极点有圆形区域约束的鲁棒控制

研究Delta算子描述的不确定线性系统闭环极点有圆形区域约束的鲁棒控制,基于Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法,对Delta算子不确定系统进行状态反馈设计,导出满足闭环极点圆形区域约束的状态反馈控制律存在的充分条件,用一个线性矩阵不等式的可行解给出了状态反馈控制律的参数化表示．具体算例说明了试方法的有效性．     

新型高空探测系统

研发了一种新型全自动高空探测系统,其利用GPS定位,宽波瓣天线捕捉和低噪声接收的方法替代雷达或无线电经纬仪对高空探测仪进行跟踪定位和获取信息,具有不受低仰角的限制,目标不易丢失,性能价格比高等特点,成功将GPS应用于1680 MHz遥测数据传输体制.利用该系统进行了空中大气电场的探测实验,获得了满意的探测结果.由于系统轻便、操作简单、成本较低以及良好的机动性和可靠性,在近地空间环境探测和高空大气科学探测试验及常规的气象探测中有广阔的应用前景.     

基于增量调制的ICCP地磁匹配序列生成方法

为解决地磁匹配算法中匹配点的选取和匹配序列长度的设置问题,提出一种迭代最近等值线(ICCP)算法的地磁匹配序列生成方法。首先,分析了采样定理、地磁图分辨率、磁场起伏特征和磁传感器测量精度等对匹配序列采样间隔的约束,以及匹配序列长度与误匹配的关系;然后,在此基础上利用增量调制原理实现了匹配点的选取;最后,建立了本文方法参数优化的目标函数,并利用二进制粒子群优化（BPSO）算法对匹配序列的长度和增量调制的量阶进行寻优,使ICCP算法在保证匹配精度的前提下能够缩短匹配时间。仿真结果证明所提方法具有良好的环境适应性,对ICCP算法的精度和实时性都有明显改善。     

可重复使用空间站补给方案设想

提出了一种基于我国现有液体上面级的可重复使用太空补给方案,可用于空间站补给运送货物及废弃品转运清理。分析了空间站补给运送的任务模式及工作流程。在总结应用特点的基础上,提出了基于上面级的可重复使用空间站补给的发展路线。最后,对相关关键技术进行了初步分析。     

某型教练机机翼整体油箱上壁板腐蚀原因分析和防腐处理措施

介绍了某型教练机多架机翼整体油箱上壁板在特定位置先后发现的不同程度的腐蚀情况,通过分析当地使用环境和结构特点,找出了壁板发生腐蚀的原因,结合飞机在当地的实际使用环境编制了加速腐蚀试验谱,并设计模拟件进行了加速腐蚀试验验证,确定了防腐处理措施.     

先进上面级变轨段姿态解耦控制研究

针对多星部署先进上面级变轨段三轴姿态严重耦合以及主发动机开机引起的较大干扰力矩问题,研究了基于反馈线性化的姿态解耦算法。通过给出上面级多星部署任务中的坐标系和姿态角定义,建立了欧拉角描述的姿态动力学与运动学方程。分析了推力矢量与姿控发动机的控制方案,描述了该方案中主发动机、伺服机构和姿控发动机的配置结构,推导了推力矢量控制中的主发动机摆角计算公式和主发动机工作时质心偏移引起的干扰力矩。基于反馈线性化理论,设计了上面级姿态解耦控制律。算例验证结果表明姿态角速率误差和姿态角误差能够快速趋于1°/s和0.5°。文中设计的姿态解耦控制算法具有良好的稳定性和可行性。     

长江三角洲地区机场现状分析及优化建议

长江三角洲地区的机场分布密度已居全国之首,并且高于发达国家水平。通过分析比较当地基本情况和国外大都市的机场分布与经营状况,指出现在长三角地区机场的状况和存在的问题。在不修建新的国际机场条件下,提出了优化现有机场资源的思想和一些具体措施。     

A model of foreground emission in UV using GALEX deep observations

Foreground emission, mainly airglow and zodiacal light, is a significant contributor in an ultraviolet observation especially from low earth orbit. Its careful estimation and removal are tedious yet unavoidable processes in the study of diffuse UV radiation and by extension interstellar dust studies. Our analysis of deep GALEX observations show that airglow is not only a function of Sun angle but also a strong function of Solar activity at the time of observation. We present here an empirical model of airglow emission, derived from GALEX deep observations, as a function of 10.7 cm Solar flux and Sun angle. We obtained the model by training machine learning models on the data using a variant of the regression algorithm that is both resilient toward outlier data and sensitive to the complexities of the provided data. Our model predictions across various observations show no loss in generalization as well as good agreement with the observed values. We find that the total airglow in an observation is the sum of a baseline part (AG_c) that depends on the Solar flux and Sun angle, and a variable part (AG_v) that depends on the Sun angle and the time of observation with respect to local midnight. We also find that the total airglow can vary between 85 – 390 photon units in FUV and 80 – 465 photon units in NUV.