航天器软件参数修改的测试策略研究

梳理了现有的回归测试策略,并结合航天器软件参数修改错误的2个实例分析,提出了一种新的回归测试策略。该策略借鉴回归测试用例集约简算法中的需求驱动方法,提出了基于构建程序-需求覆盖矩阵和测试用例-需求覆盖矩阵进行回归测试的方法,并给出了按照该策略实施软件参数修改测试的流程。最后,提出了将该测试策略工具化的设想,如研发代码变更影响域自动分析工具,或者使用已有的商用工具。     

AOS体制分析及在导航卫星上的应用

随着微处理器在航天器上的大量应用,各分系统或设备对数据的自主管理能力日益增强,并且航天器功能也越来越复杂。这些功能的增加,使遥测数据量越来越大,对数据处理的要求也越来越高,上、下行码速率也越来越高,这就要求遥测系统具有动态组织传送这些数据的能力,以更好适应不同任务的需求,实现高柔性和低成本。高级在轨数据系统AOS(Advanced Orbiting System)兼容了分包设计规范,满足传输路径的可靠性和实时性的要求。文章从导航卫星的角度,提出对AOS体制的分析及具体的设计和应用方法。     

基于策略迭代的空间系绳载荷捕获自适应最优控制

研究了基于空间系绳系统载荷捕获后的摆振控制问题.载荷捕获会造成系绳的摆振并导致系绳偏离标称位置.由于捕获后系统存在未知的动力学参数,提出了基于策略迭代的自适应最优控制算法,应用于载荷捕获后系绳系统摆动的稳定控制.通过引入积分强化学习方法,在系统动力学未知情况下在线求解代数黎卡提方程.为了避免迭代方程求解的计算负担,采用...     

信息时代下高校图书馆档案管理工作探析

高校图书馆档案是图书馆各项活动的证据性历史记录,同时也是保障这些专业活动持续、健康、顺利发展的动力源泉.笔者主要阐述当前高校图书馆档案管理现状(以北华航天工业学院图书馆为例),分析存在的主要问题,并针对存在的问题提出可行性策略:规范和完善档案管理体系、建立信息化档案存储系统、提升档案管理人员信息素养、丰富档案内容结构.     

陌生化翻译理论视角下路遥作品《人生》的英译策略研究

中篇小说《人生》是路遥的代表作之一。这部作品以改革时期陕北黄土高原的城乡生活为时空背景,描绘了陕北农民的日常生活、地域民俗、特色方言等,具有鲜明的“陕北”地域特色。以《人生》英译本为例,从语音、词汇及文化三个层面讨论译者在《人生》中运用的陌生化翻译策略,以期研究成果能为其他文学作品英译提供参考依据,对陕西地方特色文化的推广与传播起到积极作用。     

基于地震灾害的分层应急通信保障策略研究

近年来,我国每年因地震等自然灾害造成人员伤亡,财产损失是巨大的,震后电力中断、通信设备受损往往会造成通信盲区,给通信指挥、通信保障带来巨大挑战,因此加强震后应急通信保障策略研究成为政府、学者关注的重点.文章基于震后环境特点,结合通信业务需求及各类通信方式的特点提出一种分层应急通信保障策略,该策略首先依据灾区受损程度进行分层,分为全域、边缘以及核心层,按照卫星全域覆盖,无人机空基通信边缘覆盖,短波电台+应急通信车补充覆盖的通信保障理念进行通信保障,该策略相对于传统的应急通信保障方式具有快速高效集成,可操作性强,技术相对成熟等优点,对于提升应急通信保障效益具有一定促进作用.     

交变电磁消旋过程中径向共线构型编队的附加力策略研究

高速运动的失效卫星等空间目标会威胁在轨卫星的安全，高效清除这类优先级高的目标的研究成为必然趋势。通过探讨不同消旋方法，提出一种基于非匀强磁场的径向分布电磁消旋编队策略，将旋转目标在非匀强交变电磁场中产生的电磁力视为控制力，通过位置调节控制电流，并利用数值模拟方法验证可行性。仿真结果表明，通过距离反馈控制电磁线圈的输出电流能在电磁消旋过程中减小电磁卫星与消旋目标的相对距离变化幅度，减少推进剂消耗，验证基于非匀强磁场的径向分布电磁消旋编队实现无推进剂消旋策略的可行性。     

基于Kriging代理模型的环形网状天线展开过程规划

针对环形网状天线小冲击、低能耗展开的应用需求，提出了一种基于动力学分析的环形网状天线展开过程规划方法。建立了综合考虑铰链摩擦、索网张力及驱动绳索柔性的环形网状天线展开动力学模型，并针对动力学分析模型的计算耗时问题，基于Kriging模型构建了环形网状天线展开过程动力学分析的代理模型。基于此，提出了环形网状天线展开过程规划的非自适应和自适应两种优化策略，通过合理设计驱动绳索的索长收纳函数实现天线展开角加速度峰值和驱动功率峰值最小化。优化结果表明，与运动学规划方法相比，基于动力学分析的环形网状天线展开过程规划能够显著降低展开角加速度峰值和驱动功率峰值；与非自适应策略相比，自适应优化策略能够在保证代理模型精度的条件下大幅度提高优化效率。该研究结果可为环形网状天线实现小冲击、低能耗展开提供一定的实际指导作用。     

基于多智能体强化学习的无人艇集群集结方法

为解决数量不定的同构水面无人艇(USV)集群以期望队形协同集结的问题，提出一种基于多智能体强化学习（MARL）的分布式集群集结控制方法。针对USV通信感知能力约束，建立集群的动态交互图，通过引入二维网格状态特征编码的方法，构建维度不变的智能体观测空间；采用集中式训练和分布式执行的多智能体近端策略优化(MAPPO)强化学习架构，分别设计策略网络和价值网络的状态空间和动作空间，定义收益函数；构建编队集结仿真环境，经过训练，所提方法能有效收敛。仿真结果表明：所提方法在不同期望队形、不同集群数量和部分智能体失效等场景中，均能成功实现快速集结，其灵活性和鲁棒性得到验证。