动态系统的容错技术

所讨论的动态系统的容错技术包括故障检测、故障定位和系统重构技术。文中研究了基于数学模型的容错技术，讨论了因数学模型不准而引起的故障检测和定位不鲁棒的问题，提出了若干增强鲁棒性的方法，对故障后的系统重构问题也作了简要介绍。     

利用卫星测量地震：———介绍一种俄罗斯卫星测量地震的方法

１引言□□地震现象是世界普遍存在的自然现象。早期，人类把地震这个自然现象看作是上帝、神对人类的惩罚。随着科学技术的发展，人们对地震现象逐步加深了认识。然而，时至今天，我们对地震的认识还只局限于测量、预报的范围；但即使能预报，还不能准确地预报出地震的三...     

组合光学太阳反射镜的热辐射性能测量

用量热计法测量了通信广播卫星上用的光学太阳反射镜（ＯＳＲ）的太阳吸收比αｓ和半球发射率εＨ。为了准确计算卫星的温度分布,测量的是组合ＯＳＲ样品的热辐射性能。作为对比,同时还用量热计法和光谱法测量了单片ＯＳＲ的太阳吸收比,并且对各个测量结果及其差异进行了分析。分析表明,不应当将单片ＯＳＲ的法向太阳吸收比αｓ作为设计参数,否则将在温度计算中引起较大误差。     

闭环FOG的自诊断及在RSDIMU中的应用

首先阐述了闭环干涉型光纤陀螺(I-FOG)中回路的特点,揭示了它的自诊断能力.由此给出了一种具有自诊断能力的闭环干涉型光纤陀螺并将它应用于一种容错捷联惯性测量单元(RSDIMU)中,针对该单元,设计了一种容错算法.该算法除了利用陀螺的输出外,还引入了它的自诊断信息,从而实现了仪表级的信息冗余,使这种RSDIMU的容错能力由原来的故障运行(FO)-故障运行(FO)-故障安全(FS)上升到FO-FO-FO-FO-FS.用Markov可靠性估计模型对该系统的估计表明,其可靠性也有了很大的提高.      

NiCrAl/Diatomite可磨耗封严涂层制备及性能

分别利用大气等离子喷涂技术制备了Ni/Al粘结底层、火焰喷涂技术制备了NiCrAl/Diatomite可磨耗封严涂层,研究了喷涂距离、送粉速率、火焰气体总流量、喷涂角度和氧燃比等喷涂参数对生长速率和涂层硬度的影响。结果表明,在较低的氧燃比条件下（O₂∶C₂H₂<1.6）,随着喷涂距离的增大,涂层生长速率逐渐下降,硬度先保持不变后逐渐上升;当O₂∶C₂H₂>1.6时,涂层的生长速率会随着喷涂距离的增大先增大后减小,硬度随之逐渐下降。随着喷枪对基体相对移动速度的增大,涂层生长速率略微下降,硬度略有上升。气体总流量的增大使得涂层的生长速率明显上升,硬度明显下降。随着送粉量的增大,涂层生长速率明显提高,硬度随之先上升后下降。     

气动热环境试验及测量技术研究进展

地面风洞试验和飞行试验是研究高超声速飞行器气动加热的主要手段。针对临近空间复杂气动外形高超声速飞行器气动热环境研究的需要,分析探讨了国内气动热试验及测量技术的发展情况。分析了临近空间高超声速飞行器外形特征以及飞行剖面、边界层转捩和气动热环境特性等,进而分析了气动热环境风洞试验模拟理论,介绍了适用于气动热研究的风洞试验设备及其模拟能力,重点讨论了适用于不同类型风洞的热流测量技术发展近况、存在的问题和发展趋势;在以长时间、高热流、高壁温为主要特征的高超声速飞行试验中,无法应用风洞环境下的热流测量技术,因而介绍了目前飞行试验中采用的气动热测量技术,讨论了根据结构温度反辨识表面热流存在的问题,以及热流传感器表面的"冷点效应"、表面催化特性等因素对飞行试验气动热测量的影响,提出了后续工作中应重点研究和解决的临近空间飞行器气动热环境测量技术问题。     

一种非介入式高超声速边界层不稳定波的测量方法

地面风洞实验是开展高超声速边界层转捩研究的主要手段之一,但是目前可用于高超声速边界层三维空间测量的实验技术仍极为缺乏,且已有测量技术的动态响应频率普遍较低。基于光的折射和干涉原理,搭建了一套非介入式聚焦激光差分干涉仪测量系统（Focused Laser Differential Interferometry,FLDI）,可有效获取三维流场空间点的密度变化。在马赫数为8的常规高超声速风洞中,使用FLDI开展了来流雷诺数107/m、7°半锥角尖锥标模边界层的不稳定波测量实验。结果显示FLDI成功捕获到频率在327 kHz的第二模态不稳定波及其谐波（645 kHz）。通过与PCB测试结果进行对比,FLDI的高信噪比、高解析频率（本文实验有效解析频率1.5 MHz）、高空间分辨率（沿流向小于1 mm）等优点得以体现。鉴于FLDI的高时空分辨率等优良特性,其可用于高超声速边界层不稳定波行为以及感受性等问题的研究,为深入认识高超声速边界层转捩机制以及感受性问题提供了有效手段。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。