用于卫星姿态机动控制的一种自适应模糊控制器

卫星的姿态机动控制要求机动快速和较强鲁棒性.纯模糊控制器响应快、鲁棒性好,能够方便地应用人的智能,但是模糊规则库的构建需要预先获取足够的语言信息.从Lyapunov函数出发设计了一个稳定的直接型自适应模糊姿态机动控制系统,控制器能够在初始语言信息很少的条件下通过自适应律调整语言信息参数而得到合适的模糊规则,使控制器具有更强的适应能力.数学仿真比较了在完全没有语言信息和有一条语言信息的情况下控制系统的表现,表明仅有一条语言信息时控制系统性能就能够显示得十分出色.最后,仿真结果证实了自适应模糊控制器良好的鲁棒性.      

面向涡轮叶片方案优化的变保真度设计系统

提出了面向涡轮叶片初始设计的变保真度的多学科设计优化方法,建立了自动化的设计系统以提高设计效率.该系统集成了分析工具和设计团队以及数据管理系统,使得设计过程自动地运行.开始设计阶段使用基于经验公式的低保真度模型;优化中的三维仿真过程使用基于精确的流体分析和结构分析的高保真度模型.过程按照模型保真度的不同分3个阶段,渐近地获得最优解,同时考虑非设计点的优化.通过实验设计搜索并逐渐缩小设计空间,使得高保真度分析所带来的计算成本得以减少.最后以一个2级轴流涡轮的叶片初始方案设计验证了本设计系统.     

一种全集成化的温补晶体振荡器

介绍了一种全集成化的温度补偿晶体振荡器 (以下简称温补晶振 )的原理及应用。它采用三次函数电压发生器得到温度补偿电压 ;采用软件的方法实现频率的自动调整。由于采用这种新的补偿方法 ,使得它便于集成化 ,因此它具有体积小、功耗低的优点。其输出信号的频率稳定性可在宽温范围 (- 30℃～ + 85℃ )下达到± 1× 10 - 6 。基于这些优点 ,这种集成温补晶振可在对体积和功耗要求严格的领域 ,尤其是在便携式设备中得到广泛的应用。     

21世纪的战争-网络作战

“我们必须以革命性进展的战争科技来建军，……我承诺建立一支未来的武装力量，不以规模大小，而以更机动和敏捷来定义，理易于部署和保障，并侧重于隐形，精确武器和信息科技”——美国总统乔治W布什。2001.5.21     

卫星导航系统在我国的应用与发展

卫星导航的基本作用是向各类用户和运动平台实时提供准确、连续的位置、速度和时间信息。     

基于UDDI的应用服务注册中心的设计与实现

Web服务是当前基于Web的分布式计算与应用的关键技术基础.通用描述发现集成协议(UDDI)是Web服务的核心技术标准,提供了Web服务的信息注册查找规范,解决了Web服务的描述、发布以及查找问题.UDDI规范仅提供了标准接口及数据结构,缺乏对UDDI注册中心的安全性、可管理性等明确的定义和实现机制.基于Web服务及UDDI技术分析,设计实现了基于UDDI的应用服务注册中心(ASC).ASC由ASC客户端、ASC服务器、ASC管理控制台组成,支持Web服务的发布、查找、管理等操作.根据实际应用需求,设计并实现了发布者声明关联匹配算法,扩展了UDDI标准的应用编程接口,提供了安全、管理等功能,形成了一个具有较强安全性和易管理性的应用服务注册系统.     

空间天气模式集成可视化演示软件设计

空间天气模式集成是空间天气预报业务化的基础, 空间天气模式集成可视化演示软件系统是其中重要的研究内容之一. 空间天气模式种类繁多, 要素多样, 模型复杂, 且各模式可视化形式及方法具有差异性. 本文综合当前中国空间天气模式的特点, 构建了一套空间天气模式集成可视化演示系统. 该系统兼容性好、可扩展性高, 能够集成当前中国空间天气中大多数模式. 讨论了空间数据管理方法, 基于Visual C++ 软件平台和OpenGL可视化软件模块,以动态加载方式初步实现了多个空间天气模式的可视化集成.      

多传感器多目标系统误差融合估计算法

为解决多传感器组网系统的系统误差估计问题,基于多传感器多目标上报信息,研究并提出了一种多传感器多目标系统误差融合估计算法.算法构建了两级融合结构,即第一级对多传感器组合状态估计信息进行反馈融合以改善局部组合状态估计精度,从而间接改善系统误差的估计精度,而第二级对多目标系统误差估计信息进行融合以进一步提高系统误差的估计精度.蒙特卡洛仿真显示算法能有效融合利用多传感器多目标信息,实现多传感器系统误差的实时精确估计.     

与中国航天同行——写在《国际太空》出版第400期之际

在时光的不息间,在时代的进步间,《国际太空》迎来了第400期的出版.伴随着中国航天的发展,《国际太空》400期的历程记录着中国航天逐渐强大的足迹.《国际太空》于1979年创刊,由中国航天科技集团公司主管、北京空间科技住处研究所主办,原刊名为《国外空间动态》,1996年更名为《国际太空》,2010年改为全彩印刷.     

基于全信息的正态分布型数据的线性回归分析

针对正态的分布型符号数据,提出一种新的线性回归分析方法.以体现正态的分布型数据的全部原始信息为出发点,给出正态的分布型变量的一阶矩、二阶原点矩、二阶混合原点矩的定义和计算原则.在此基础上,定义针对正态的分布型数据的线性回归模型以及残差信息的平方和,推导最小二乘回归系数.仿真实验证明了该方法所得回归模型在解释能力和预测能力上的有效性以及相对于"中心法"的优越性.给出的正态分布型变量数字特征的定义和计算原则为将其他经典的多元统计方法推广到分布型数据奠定了基础.