星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。     

机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

橡胶变形响应的非线性有限元分析

由于材料及几何两方面的原因，橡胶有限元分析中具有很强的非线性性质。此外，又因为问题中含有不可压约束条件，使得分析变得更加复杂，其结果，不恰当的单元列式将导致“锁闭”现象，从而得出错误的解答；使用低阶单元会造成压力的不稳定；等。本文将讨论并比较不同的能量函数及有限元列式，推导本构关系式，并建议一种新的迭代技术，已经通过一些典型例题的解析和数值解，证明了它们有优良的数值特性及逼近绝对不可压缩体的能力。     

飞机外形参数的气动与隐身综合优化设计

以气动力及雷达散射截面参数为目标函数,主要优化对总体外形和飞机性能影响较大的机翼、尾翼的平面形状几何参数以及少数几个机身几何参数;根据第4代战斗机的设计要求,确定各个目标的理想值、最低可接受值,以及各个约束的满足区间,应用模糊优化理论,建立各个目标的满意度函数及各个约束条件的满足度函数,并使用多目标总满意度函数和常权、变权的不同组合,建立了5种外形参数模糊优化模型,使设计人员可以根据不同的设计思想和设计目的选择优化模型与翼面形状的组合.     

基于基元关系模型的C++程序静态分析器

分析了面向对象软件测试和度量的特点,结合面向对象程序的性质提出了描述程序基本组成元素之间关系的基元关系模型(ERM),介绍了从基于MFC(Microsoft Foundation Class)的Visual C+ +6.0源程序中构造ERM模型的算法,据此构造了一个基于基元关系模型的VC+ +6.0程序静态分析器.对分析器实现中采取的名称空间符号表、增量式开发和增量式分析等关键技术进行了介绍.实践证明,该分析器可以高效正确地提取出模型中描述的各种关系,有助于面向对象软件测试和度量方面的进一步研究.      

软件可靠性预计方法研究及实现

软件可靠性评估可以估计和预计软件可靠性水平.为了解决软件可靠性预计过程中存在的问题,提出了一种软件可靠性预计方法.该方法通过分析和改进模型的预计质量来选择模型进行预计,对模型预计质量的分析使用了U图、Y图和对数PLR图,再标定法和组合法被用于改进模型的预计质量.在该方法的基础上开发了软件可靠性分析工具,此工具可以进行多种软件可靠性模型的原始预计、预计质量分析和改进原始模型的预计质量.     

基于试验气动力的纵向机动飞行载荷分析

提出了一种基于非线性风洞试验数据(简称试验气动力)同步进行纵向机动飞行过程和飞行载荷的计算分析方法.通过曲面样条插值将试验气动力的升力系数和俯仰力矩系数引入纵向机动飞行过程的计算,同时基于试验气动力的压力分布进行全机飞行载荷的静气动弹性修正.弹性载荷的计算采用线性气动力影响系数矩阵处理.采用偶极子格网法提供气动力(简称理论气动力).将基于这两种气动力的计算结果进行了对比.结果表明:基于试验气动力的机动飞行过程更为合理;基于理论气动力的载荷随机动飞行过程的变化趋势有可能与基于试验气动力的载荷变化趋势不一致.      

复合舵机的神经网络自校正控制

针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果.      

确定无陀螺卫星姿态的二阶非线性滤波算法研究

应用基于二阶泰勒级数近似得到的非线性滤波技术，设计了利用星敏感器矢量观测信息确定无陀螺三轴稳定卫星姿态的二阶非线性滤波算法，结合矢量观测的特点，分别讨论了单矢量观测信息与多矢量观测信息的处理方法，并把QUEST算法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中，使得多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化，仿真测试结果证明，二阶非线性姿态估计器的滤波性能要优于的扩展卡尔曼滤波姿态估计算法。     

离子非线性极化漂移对动力学Alfvén孤波特性的影响

考虑离子极化漂移中非线性项对动力学Alfven孤波特性的影响，采用双流体模型研究磁化等离子体中低频动力学Alfven稀疏型孤波的特性，所得的结果表明，两种类型的动力学Alfven稀疏型孤波在磁层中大范围内均存在（参数β约为10^-6,0,1,β为等离子体的热压之磁压之比，即β＝20μ0nT/B0^2)，它们或以超Alfven速或以亚Alfven速传播。同时发现在β值较小（10^-6-10^-4)时，离子极化漂移非线性项对动力学Alfven孤波特性有较大的影响，不可忽略，而在较大值时（β－0．1），此修正作用不大，由于动力学Alfven孤波允许平行电场存在，故它对等离子体中带电粒子的加速和能化起重要作用。同时也对离子的横向加速有一定的作用，它使一种新的能量转换机制成为可能。