基于综合应力工作态试验和神经网络的CMG失效边界域预测

本文设计了一种可同时模拟真空热环境和CMG与航天器角动量交换工况的试验设备,提出了模拟在轨真空环境下温度、CMG框架转速、航天器转速3种应力的工作态试验方法,给出了适用于神经网络的CMG运行状态定量表达方法,利用少量试验数据和神经网络方法对工作极限转速矩阵、失效边界、失效边界域进行预测,分析了经验样本对预测结果的影响,以及各应力对其他应力工作域的耦合影响,并给出了预测结果的可信度分析方法。研究结果表明,所提出的方法可以更真实模拟CMG在轨工作状态的同时显著节省试验经费和时间,并具有较高的预测准确性和多应力工作场景适应性,对I和Ⅱ两类训练数据集分别获得100%和98.8%的预测正确率,给出了仅凭试验数据无法得到的55℃下的转速失效边界,并且可以内化试验数据背后的工程经验。     

基于径向基神经网络的气动热预测代理模型

为快速获取高超声速飞行器表面热流数据并缩短飞行器气动热设计周期,提出了一种基于径向基神经网络的气动热快速预测代理模型方法。首先,在飞行器表面每一个离散化的网格节点单独构造一种正则化的径向基神经网络。随后,通过训练集对所有网络同时进行训练,获得各自网络的连接权值。最后,所有网格节点的神经网络协同预测飞行器表面不同位置的热流。对NASA火星实验室的椭圆钝化高超声速飞行器的应用表明,所提出的代理模型方法在模型训练完成后能够快速进行飞行器表面热流预测,并且模型具有良好的泛化能力,在驻点及迎风大面积区域热流预测结果与数值模拟的偏差在10%以内。     

机载网络时间触发通信调度设计优化与评价方法

机载网络是航空电子系统实现信息传输与功能综合的关键组成,引入时间触发（TT）机制并安排合理通信调度可以有效保证机载网络实时可靠通信,但需要首先面对多种调度设计方法的选择问题。在总结了时间触发通信过程与特征的基础上,以时间触发以太网为分析对象,给出了基于可满足性模理论（SMT）、混合整数规划（MIP）和启发式算法等不同约束引导下的调度模型,并形成了基于强化学习（RL）的调度方法;从调度设计的求解能力与性能保障角度出发,建立了包括求解时间、可求解规模、传输延迟和调度模式的评价指标。以工业规模网络为研究案例对不同调度方法进行了验证分析,在评价指标的引导下对比分析了各种方法的适用场景,其中SMT方法可支持小规模案例,MIP方法具有明显的TT消息传输和调度求解运算优势,以遗传算法为典型的启发式方法和RL方法可实现大规模案例调度,虽然其TT延迟略高于MIP方法,但速率约束消息延迟优化程度分别达到7.97%和12.35%。在此基础上,进一步探讨了未来航电系统机载网络时间触发通信调度设计优化技术的发展趋势。     

基于可编程控制网关的一体化网络体系结构

当前IP网络和非IP网络长期共存,协议体系和通信体制互不相同,异构网络的互联互通困难.针对这个问题, 首先从异构网络间连接的关键节点——网关出发,通过将网关底层的数据转发和控制功能分离,并将网关上层的管控功能和应用服务功能抽取出来,提出了一种基于可编程控制网关的一体化网络体系结构.该系统结构将网络分为一体化网络协同管控单元、子网间可编程控制网关节点和异构子网3层,设计了基于典型异构网络的互联协议栈,以集成不同的网络协议.进一步在一体化网络构架的基础上,给出并分析了异构网络的抽象与描述、基于可编程网关的异构子网智能适配技术、一体化网络的资源管理与协同优化理论等关键技术.最后基于民用航空通信给出了一个异构互联示例,表明一体化网络体系结构的可行性.      

基于分层思路的动态非线性气动力建模方法

很多非线性气动力模型难以精确预测系统的小扰动线性特征。针对这一局限,提出了一种非线性分层模型,用于辨识跨声速非线性非定常气动力。分层建模需要同时提供微幅振荡和大幅振荡两套训练样本,首先通过线性模型(如带外输入的自回归(ARX)模型)对微幅振荡样本进行建模,而后采用非线性模型(如径向基函数神经网络(RBFNN))对大幅振荡的样本与线性模型的差量进行建模,进而把线性模型和非线性模型的输出相叠加,得到分层非线性动力学模型。算例表明建立的分层气动力模型与单一自回归径向基函数(AR-RBF)神经网络模型相比不仅具有更高的数值精度,可以精确预测大幅运动中的非线性特征,而且在小扰动状态下自动退化为线性模型,能够精确刻画结构微幅振荡下的线性动力学特性。     

导弹武器系统时间同步网的综合性能评估方法

针对导弹武器系统时间同步网（MWSTSN）现有评估方法不全面、不客观等问题,提出了一种基于权系数优化的导弹武器系统时间同步网的综合性能评估方法。首先,基于时间同步网的工作流程与系统结构,综合分析了影响系统性能的各项指标,建立了导弹武器系统时间同步网性能的评估体系与评估模型。通过构建主、客观指标权重的分配系数最优化模型,利用层次分析法和熵值法对上述指标进行组合赋权,获取具有主、客观特性的组合权重。最后,通过案例验证上述评估过程的有效性,结果表明：该评估体系能够有效反映导弹武器系统时间同步网中各分系统及设备的可用性,并具备可测性和可操作性。     

利用时延神经网络的动载荷倒序识别

将时延神经网络引入动载荷识别研究中,结合时延神经网络的"记忆"特性、因果有限长冲激响应（FIR）系统理论与振动响应的求解原理,提出一种利用时延神经网络的时域动载荷倒序识别方法。对一个受两点随机动载荷作用的舵面模型结构进行载荷识别验证实验,结果表明,用本文方法识别的两个激励点上识别载荷样本的时间序列与真实载荷样本的时间序列之间的均方根误差分别为0.635 4和2.543 7,识别载荷样本时间序列与真实载荷样本时间序列的相关系数分别为0.965 7和0.826 2,功率谱密度曲线也能够较好吻合。本文提出的方法具有不需要结构动力学模型、识别精度高的优点。     

航空高动态网络负载感知路由算法

针对航空高动态网络(HDAN,Highly Dynamic Airborne Networks)节点高速运动、拓扑结构变化频繁、飞行器轨迹时变等特性,及其所带来的数据到达率低、信息拥塞度高、稳定性差等问题,提出一种具有负载感知特性的路由算法.算法提出了新的动态路由因子度量来适应拓扑结构的变化,引入节点相对速度修正高动态环境下单纯地理位置信息所带来的误差,并通过交互邻居节点队列信息表征网络局部负载程度,降低拥塞概率.仿真实验结果表明,本算法有效减少了网络丢包率和通信时延,增强了信息传输的可靠性.     

虚拟层次化无线mesh网络信道分配策略

为了获得具备良好的用户分集效果和路由稳定性的无线mesh网络,提出了一种虚拟层次化网络架构.这种无线mesh网络将临近节点聚合为虚拟小区,该小区内部节点不仅能够直接通信,还具有路由转发功能.虚拟小区内部节点之间的连接构成虚拟的底层网络,虚拟小区之间的连接则构成虚拟的顶层网络.为解决虚拟层次化无线mesh网络的信道资源分配问题,提出了一种图着色模型——广义集合T-coloring模型.该模型以虚拟小区为无线信道的分配单位,并采用射频防卫度为无线信道的干扰约束指标,在保证网络连通性的前提下,既降低信道干扰又提高信道利用率.采用虚拟小区分裂方式进一步增加了网络容量也提升了信道分配公平性.仿真结果验证了该策略的有效性.     

基于时间的保证切换策略

文章提出了一种适合低轨卫星星座网络的接入和切换控制策略TGH（基于时间的保证切换）。该策略利用了星历信息的确定性来预计用户的位置。实验结果表明相对于GH（保证切换）策略,TGH降低了新呼叫的阻塞率、切换失败率,得到更好的服务质量。