卫星控制系统测试数据自动判读系统设计

针对卫星控制系统测试数据类型多和数据量大的特点,人工判读方式存在判读时间长和判读精度不够高等不足,分析了卫星控制系统测试数据的变化规律,建立了测试数据的判读规则,在此基础上完成自动判读方法设计和自动判读系统设计,该系统能够按照设置的判读规则进行自动判读,对判读结果进行实时显示和存储,提高了测试效率和判读的准确性.     

浅析航天型号计量保证工作

计量保证工作是航天型号任务质量保障的基础,关系着型号任务的成败。主要介绍了航天型号任务中计量保证工作的现状和不足,结合航天型号任务的全流程工作,提出在型号任务各环节的计量保证工作建议。     

基于改进GERT的任务过程时间特性建模分析方法

随着系统任务需求的日渐密集,用户对系统的时间特性提出了更为严苛的要求。首先,利用图示评审技术（GERT）构建系统任务流程的随机网络模型,针对任务中由于资源共享引起的活动排队执行以及部分上下游活动之间存在重叠的情况,基于排队论并引入时间因子以修正任务中各活动的执行时间,并给出任务执行时间的求解步骤。经考虑这2种情况,最终任务平均执行时间增加了22.9%。其次,通过不确定性分析,找出了任务中的关键活动,为进一步任务优化提供方向和思路。最后,以舰载机着舰任务为例进行案例应用分析,验证所提建模分析方法的有效性和适用性。      

基于DSP和CAN的飞/推综合控制优化计算机设计

从工程应用的角度出发，根据飞／推综合控制技术对计算能力和数据通信能力的要求，提出基于DSP和CAN总线的飞／推综合控制优化计算机设计方案。优化计算机实时接收飞机和发动机的信息，利用内嵌的优化模块，对发动机控制指令进行校正，使飞机和发动机的整体性能达到最优。论文阐述了优化计算机的软硬件设计方法，并通过基于优化计算机的飞／推综合控制半物理仿真试验，验证了优化计算机的设计方案是可行的。     

“猎鹰”9船上着陆再败

正3月4日,太空探索技术公司的"猎鹰"9FT型运载火箭在卡纳维拉尔角空军站发射了卢森堡欧洲卫星公司(SES)的SES-9通信卫星。这次发射再次进行了火箭第一级海上平台着陆尝试,但依然未能取得成功。这是"猎鹰"9火箭2015年6月底发射失败后的第三次发射,也是"猎鹰"9FT型火箭第二次发射和首次执行静地转移轨道发射任务。本次发射也是太空探索公司今年的第二次发射。     

神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值     

航天器测试需求描述及其自动生成

航天器作为一个典型的安全苛刻系统,其可信性研究需求迫切,支持可信性评估的数据来自于航天器测试用例的执行,而航天器测试需求是测试用例生成的重要依据.在实际应用中,对航天器这类复杂系统,面临测试需求庞杂、测试需求编制周期长、人工经验编制方式难以保证测试需求的充分性、完备性及可复用性等问题.针对这些问题,通过分析航天器组织结构特点,建立航天器形式化模型,基于航天器测试任务流程,给出了航天器静态测试需求和动态测试需求形式化描述规范,并给出航天器测试需求自动生成方法,保证了测试需求的充分性和完备性,提高了测试需求复用性,与人工编制方式相比,缩短了测试需求编制周期.最后设计并实现航天器测试需求生成应用系统,验证所提出方法的有效性.      

人工智能产生式系统的分析(上)

产生式系统是一种问题求解系统,可用于人工智能的各个领域。本文从理论上详细地分析了产生式系统的三个重要组成部分,即一个综合数据库,一组产生式规则和一个控制系统;讨论了属于不同领域若干例题,如华容道游戏、皇后问题、机器人的积木世界、求最短路径问题,以及古老的梵塔问题。文章还附有用LISP语言编写的程序和在Cromemco系统Ⅲ计算机上求出的结果。     

飞机座舱压力的控制与测量

本文通过可控性分析和可观察性分析指出,现有的座舱压力控制系统不是状态完全可控制的,因而不是好的方法。本文提出一种新的控制测量方案,采用压力变化速率控制系统和压力测量系统。它是状态完全可控和状态完全可观察的。此外它还有另外两个优点,因而是一个好的方案。     

印度为载人太空任务拨款10亿卢比

2月29日,印度政府拨款10亿卢比（0．25亿美元）发展载人太空任务。印度空间研究组织已经提交载人太空飞行议案,预计未来＋年进行。科学家们认为载人任务总成本大约1000亿卢比（25亿美元）。