基于直觉模糊层次分析法的学生认知能力综合评价

科学合理地评价学生认知能力对开展个性化教学具有重要的意义.针对学生认知能力易受非智力因素影响,不易量化的问题,提出使用直觉模糊层次分析法评价学生认知能力.该方法以布卢姆认知理论为框架,从知识和认知历程两个维度构建学生认知能力评价指标体系,采用直觉模糊法确定各指标权重,使用三角形隶属度函数模糊化测验成绩,以模糊综合评价确...     

考虑燃料消耗均衡性的低轨通信星座在轨星座构型重构方法研究

针对低轨(low earth orbit,LEO)通信星座在轨重构问题,分析了低轨通信星座的特点,提出了4个重构指标,即全球平均覆盖率、燃料消耗均衡性、重构总时间和重构总速度增量,并分析了提高轨道高度的重构方式.采用基于分解的多目标进化算法(multiobjective evolutionary algorithm b...     

基于无线传感器网络的低功耗目标探测系统设计与实现

基于无线传感器网络的目标探测系统利用磁场、振动、声音等环境参数的变化实现对移动目标的探测.针对无线传感器网络的能量受限问题,从传感器节点硬件选型、节点休眠设计、网络拓扑结构设计和数据传输协议设计等方面出发,进行系统低功耗设计优化.实验结果表明,该探测系统在传感器节点采用容量4 A·h锂电池,采样率10 Hz情况下,平均...     

面向时序InSAR的卫星任务规划框架设计

随着国内自主雷达卫星和差分干涉合成孔径雷达技术(D-InSAR)及衍生的时序InSAR技术的发展,以时间序列上重复观测为主的长周期形变监测的应用与日俱增。对遥感卫星地面任务规划系统来说,规划和管理大量有时序关联的重复任务,从而最大限度地满足观测要求,是提升以形变监测为使命的雷达卫星运控效率的关键。在综合考虑雷达差分干涉任务序列性、一致性、周期性特征的基础上,设计了一种面向雷达卫星时序InSAR类型任务的规划框架,旨在规划序列任务时,考虑序列整体特性,进行序列任务组间的冲突检测。基于此方法,对现有的地面任务规划系统进行了优化升级,验证了框架的有效性。结果证明:该方法可快速、自动进行序列任务冲突消解,可为长周期序列任务的规划和管理提供设计参考。     

面向月球科研站任务的地月准实时遥操作模拟验证系统设计与关键技术研究

针对月球科研站任务地月遥操作需求和特点,设计地月准实时遥操作模拟验证系统,对其中的关键技术海量多尺度遥感数据环境感知、空地协同高精度定位、基于混合现实的预测仿真等进行了研究。提出了基于海量多尺度遥感数据的联合处理方法,环境感知数据融合可处理米级至厘米级环境感知结果;设计基于空地多运动平台协同定位的原型软件,空地协同地标约束下,定位精度不低于轨道器影像1个像素;开发了带有力觉反馈的预测仿真验证平台,在2~3 s变时延约束下可在仿真环境下协同演示遥操作过程,真实还原从端的遥操作作业场景,提高遥操作的执行效率和安全性。为地面人员的方案设计、操作手训练、故障处置等提供实时支持,为我国未来实施月球科研站任务筑牢基础。     

电子干扰对低可观测飞行器飞行路径规划的影响

为了提高巡航导弹的低空突防能力,在分析电子干扰对雷达网威胁区域的影响后认为:在多重干扰条件下,雷达探测空间会顺着干扰方向产生内凹和偏移,因此,建立了新的雷达探测空间模型.采用空间对象间拓扑关系推理方法建立了飞行器飞行路径规划目标函数中雷达威胁指数模型,然后改进了飞行器飞行路径规划模型,并在此基础上进行了巡航导弹飞行路径规划的软件仿真.仿真结果表明:考虑电子干扰对雷达威胁区域的影响情况下规划的飞行路径能够回避雷达威胁,有效提高飞行器低空突防能力.     

对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策法

研究了权重为区间数且对方案有模糊互补偏好关系的模糊多属性决策问题.首先,基于模糊互补判断矩阵的主观偏好信息,利用转换函数将决策信息一致化,并建立了目标规划模型.通过求解该模型得到属性的权重,运用加性加权法获得各方案的模糊综合属性值.其次,提出了基于方案的模糊正理想解与其模糊综合属性值相似度的方案排序法.该方法既能充分利用已有的客观信息,又能最大限度地体现决策者的主观意愿,且具有操作简便、易于上机实现的特点.该方法已应用于解决风险投资领域中项目评估问题.     

基于响应面法的超燃冲压发动机进气道多目标优化

基于响应面法进行了二维混合压缩超燃冲压发动机进气道的多目标优化研究.采用均匀试验设计确定试验方案,运用计算流体动力学求解进气道的性能.根据分析结果构造了响应面近似模型,该模型采用了完全二阶多项式模型.通过响应面近似模型的优化,实现了超燃冲压发动机进气道优化,得到了Pareto最优集.结果表明,采用均匀试验设计和响应面法可以大大减小数值模拟的计算量,提高优化效率.     

基于强化学习的在轨目标逼近

从强化学习的角度,对在轨目标逼近问题进行研究,设计了一种整合制导与控制的端到端的算法.首先对在轨目标逼近问题进行数学建模;然后对强化学习算法原理进行简介,根据问题特点分析不同强化学习框架的优劣,确定以DDPG作为算法框架,并设计了基于强化学习的在轨目标逼近算法;最后通过仿真验证,分析了基于强化学习逼近算法的优劣性.     

指数分布可靠性增长分析的Bayesian整体推断方法

本文引入服从广义逆Gamma分布的折合因子,得到一种指数可靠性增长下失效率的Bayes整体推断技术,并采用Laguerre-Gauss积分方法得到了折合因子分布参数的精确数值解,通过典型示例与其它确定分布参数的方法进行比较,可知这种方法更加接近工程实际。