基于COSMIC掩星精密定轨数据的等离子体层电子含量研究

等离子体层是日地环境重要的组成部分.本文利用COSMIC掩星精密定轨数据经处理后得到的podTec文件获取等离子体层电子含量(PEC)对等离子体层进行研究.将podTec数据进行处理后获得的PEC(pod-PEC)和IRI-Plas经验模型提供的PEC(IRI-PEC)进行对比,发现pod-PEC与IRI-PEC符合得...     

基于链式方程多重插补的机场场面数据补全

研究了一种基于链式方程多重插补的机场场面数据补全方法,主要用于解决机场场面数据长期存在的数据缺失问题。方法不仅可以处理单变量缺失值,也可以处理多变量缺失值,具有很强的灵活性和实用性。在上海浦东机场数据集上进行实验,将算法与两种传统的插补方法进行了比较,测试了不同缺失率下模型的性能,分析了连续变量和离散变量的插补效果,结果表明链式方程多重插补的方法具有更高的插补精度。     

面向发动机喷管测量的多目拼接算法

为测量发动机矢量喷管的运动姿态及运动参数,在双目视觉测量的基础上,将多个双目视觉单元间的数据进行拼接和融合.为提高双目视觉测量单元间的拼接精度,提出一种随机法和穷举法相结合的拼接算法,并给出了算法的理论推导过程和仿真实验结果数据.实验结果表明:本文算法具有不添加损失函数进行约束的优点,可以很好地解决稀疏公共点数据拼接困...     

控制系统通用综合测试系统组建研究

在分析系统需求和基本功能的基础上 ,采用VXI总线技术、远程测控技术和测试应用程序自动生成等关键技术 ,按照综合测试的总体要求进行系统集成 ,组建控制系统通用综合测试系统 ,包括系统硬件和软件方案 ,对系统的硬件结构方案、模件选型以及软件流程、组成和作用进行了详细讨论。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

大数据时代高校志愿服务育人机制的研究

当代大学生已经成为青年志愿者的主力军,大数据时代的到来,对高校大学生志愿服务育人在活动、服务、主体、过程等四个维度提出了新的要求.通过综合分析大学生志愿服务育人在方法、主体、资源、管理等方面的现存问题,探究高校如何利用大数据技术创新大学生志愿服务育人机制,有效发挥高校大学生志愿服务育人功能.     

数据驱动的航天器异常检测工具对未来中国空间站管理的启示

随着人工智能和大数据技术的飞速发展,数据驱动的自动异常检测技术成为国内外研究的热点,并在航天工程中得到了一定的应用.对数据驱动的航天器异常检测工具——美国航空航天局的IMS工具、欧空局开发的Novelty Detection工具、日本东京大学开发的ADAMS平台进行了分析,针对目前中国工程上主要依靠阈值自动判读以及专家...     

大迎角试验数据精度及影响因素分析

着重分析了粗糙带、偏航角β、模型抖动以及滤波频率、采样时间和样本长度等因素对于大迎角试验数据精度的影响.结果认为:常规试验采用的滤波频率会导致关键气动信息的丢失,滤波频率的选取尤为重要;弯刀系统的横向刚度是影响大迎角数据精度的一个重要因素,试验中如何降低其横向刚度的影响是一难点.     

基于时序数据-BP神经网络的电力能耗分析研究

为了更好地对电厂中机组的能耗问题进行分析研究,根据电厂不同工况的参数指标,建立电力企业能耗仿真BP神经网络模型。归一化处理电厂运行过程中各类传感器采集的数据,采用负荷、环境温度、排烟温度、背压、含氧量等指标,并加入时序历史能耗作为输入参数;利用电力企业短时能耗作为输出参数;通过采用不同时间窗口的连续时序能耗参数指标和热力学相关参数作为输入,在神经网络中不同中间层的隐层节点数下进行仿真实验。结果表明,基于时序历史能耗数据的电厂指标参数在包含21个隐层节点数的BP神经网络模型上能够在线仿真出精度较高的短时供电能耗数据。所建的电力能耗预测模型将为后续电厂的节能减排、负荷优化,提供理论参数支撑。     

基于黎曼距离的编队飞行卫星姿态控制系统故障检测数据优选方法

为突破星上资源的严苛约束、提升编队飞行卫星故障检测能力,提出了一种适用于编队飞行卫星姿态控制系统的故障检测数据优选方法,通过利用黎曼距离衡量无故障情况和故障情况下系统测量信息之间的差距,构建了编队飞行卫星姿态控制系统故障检测能力的评价指标。在此基础上,提出了故障检测数据优选方法,为系统输出信息结构优化提供了理论依据。仿真表明,所提出的方法能够在星上资源受限的情况下有效提升编队飞行卫星姿态控制系统的故障检测能力。