无拖曳卫星推力器动态模型研究

无拖曳技术能够有效地抵消卫星的非保守力,适用于未来的空间探测任务.这种技术的实现对推力器提出很高的要求.在广泛调研的基础上,归纳无拖曳卫星中微推力器的工作原理及特点,并介绍其应用情况.根据中国无拖曳技术的发展要求,针对无拖曳冷气微推力器中比例阀的流量控制过程,建立其动态模型进行仿真,并在此基础上设计模糊自适应PID控制器,改善了系统的动态性能.     

摇臂探测车折叠式悬架的综合评价与设计分析

悬架是探测车车体与车轮的连接部件,对整车体积影响较大。为减小探测车在着陆器 内所占的空间,将悬架设计成可折叠展开形式。概括了可折叠悬架展开的特点及其设计要求 。针对同一展开悬架构型,提出了4种可折叠悬架的构型方案,对它们进行了模糊综合评价 ,确定了综合性能最优的一种构型。设计了一种弹簧驱动的可折叠悬架,并分别对折叠和展 开状态悬架进行有限元分析,结果悬架的刚度和强度均满足设计要求。最后对悬架的展开过 程进行了动力学仿真分析,得到了车体质心的垂直加速度和速度曲线。结果发现,在采取改 进措施后,车体质心垂直加速度明显减小。
     

截断分布下广义失效概率的可靠性分析方法

提出基于随机变量为截断分布和失效域模糊下的结构可靠性分析方法。由于常规的可靠性分析方法不能直接用于截断分布情况下广义失效概率的计算,因此,先将截断分布情况下的可靠性分析模型转化为非截断分布情况下的多模式并联系统模型,在此基础上引入模糊失效域的隶属函数,将截断分布情况下的模糊可靠性分析问题转化为一般的随机可靠性问题,利用Monte Carlo法和重要抽样法求得广义失效概率。给出了方法的实现步骤和原理,并用不同算例验证了方法的合理性与可行性。     

基于三标度法优化宿舍的设计

目的将三标度的层次分析法运用到评价学生宿舍设计方案中;方法通过构建比较矩阵,并运用极差法构造一致性判断矩阵,从而得到组合权重;结果通过组合权重进行再次讨论、对比得出最佳宿舍设计方案;结论此方法比其他方法显得更加简洁、明了,计算量明显减少。     

基于改进的模糊C-Means航迹聚类方法研究

为指导飞行程序的改善和发现管制员的指挥模式,在分析历史飞行航迹特征基础上,应用最小描绘长度(MDL)原理对航迹特征点进行划分,运用融合了遗传算法和模拟退火算法的改进的模糊C-Means算法对特征点进行聚类,通过最长公共子序列(LCS)算法得到航迹相似性矩阵,利用矩阵得到航迹簇,最后形成中心航迹,算例仿真验证了新算法的有效性.     

俄将利用国际空间站舱段建设新站

据英国广播公司（BBC）新闻网5月22日报道．俄罗斯正在制订规划．拟在国际空间站其它部分要离轨之时把本国的舱段拆走。俄工业界官员向BBC新闻网透露了该国要让该站的俄罗斯舱段在大约10年后继续飞行的计划。国际空间站各伙伴方都对该项目在现行的2015年退役期限过后仍能得到经费支持感到乐观．但绝大多数观察家们都认为国际空间站的大部分组件到2020年前后都得报废。     

层次分析法在仿真系统可信度评估中的应用

以某仿真试验验证系统为例,在仿真试验验证系统VV&A 工作的基础上,运用层次分析法（A HP）对仿真试验验证系统的可信度进行了评估,得到了量化的可信度评估结果。该方法直观、条理性强、切实可行,具有一定的实际应用价值。     

装备体系贡献率评估方法探究

未来装备必须坚持体系化发展,并通过贡献率评估明确在体系中的地位和作用。明确了装备体系贡献率的定义和评估意义,分析了定性评估法、基础技战术指标比较法、综合技战术指标灰靶比较法、基于装备体系的网络层次分析法、基于体系仿真及效能评估法等装备贡献率评估方法,并给出了灰靶比较法、网络层次分析法具体评估实例。同时,结合各评估方法特点,提出了网络层次分析法、体系仿真及效能评估法相结合的改进综合评估方法流程,实现装备体系贡献率的准确评估。     

可重复使用飞行器再入姿态的区间二型自适应模糊滑模控制设计

针对具有强非线性、多变量耦合特性的可重复使用飞行器（RLV）,同时考虑模型参数不确定性和外界干扰对飞行器再入姿态跟踪的影响,提出了一种基于区间二型自适应模糊滑模的姿态控制方法。首先,建立飞行器再入动态模型,并基于反步思想将控制模型转化为姿态角和角速率相关子系统。其次,将模型参数不确定性和外界干扰视作子系统非线性项的一部分。再次,采用区间二型模糊系统逼近子系统非线性项,并结合自适应技术和滑模控制方法分别设计虚拟控制量和实际控制量。此外,引入一阶低通滤波器用以处理子系统虚拟控制律。通过Lyapunov方法的分析证明了闭环控制系统的稳定性,且飞行器姿态跟踪误差可收敛于原点附近的小邻域。最后,利用飞行器的数值仿真验证了所设计控制方法能有效跟踪飞行器参考指令,且对外界干扰有较强的鲁棒性。      

基于Kriging代理模型的失效机会测度算法

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。