火箭发动机尾部结构优化研究

针对火箭发动机尾部壳体烧穿故障导致系统级失效的突出问题,运用贝叶斯网络模型推得影响系统可靠性的薄弱环节,结合试件性能与残骸分解数据,分析系统故障机理。采用有限元数值计算手段,由流场计算分析固定支架结构破坏后发动机内流场情况,进而明确系统结构优化方案。经结构优化考核试验,火箭发动机外壁温升降低62.17%,系统可靠性提高0.62%,实现可靠性增长的目的。     

军用危险品航空运输装卸保障风险预测 ac

针对军用危险品航空运输装卸保障过程中的风险问题,根据军用危险品航空运输装卸保障理论与实际,梳理出影响军用危险品航空运输装卸保障的因素,建立了影响因素层次模型。针对影响因素的不确定性,将模糊集理论应用到贝叶斯网络中去,建立了基于模糊贝叶斯网络的军用危险品航空运输装卸保障风险预测的数学模型。最后,将实例中的节点证据输入到模糊贝叶斯网络中,对保障风险进行推理,验证了模型的有效性和实用性。     

基于扩维并行性实现的并行正交变换算法

为提高正交算法的运算速度,提出了一种将N点的一维正交变换分解成N0×N1点的二维正交变换(N=N0N1)和运算量较少的附加运算的并行扩维正交变换算法.在定义正交变换算法扩维并行性的基础上,讨论了离散傅里叶变换(DFT)、Hadamard变换和Hartley变换等算法的实现及性能.在TMS320C80多处理机平台上不同算法实现的试验结果表明:算法可有效减少数据的相关性、降低编程的复杂性,消除了处理单元片内内存容量的限制,适于以数字信号处理器(DSP)为处理单元的多处理机平台的并行实现.     

AOCC应用软件的快速仿真平台的研究与技术实现

介绍AOCC应用软件的快速仿真平台的框架设计及其3种具体的实现方法:基于软件移植技术法、基于混合编程技术法和基于指令解释器技术法。基于上述方法构建的快速仿真平台,能够满足软件开发人员对AOCC应用软件不同层面的闭环调试和测试要求,对于提高软件的开发效率和保证软件的质量有积极的作用。     

宏指令在变螺距螺旋轨迹编程中的应用

以一个现实的零件,表述了宏指令在变螺距螺旋加工中的运用,利用函数的合成,循环语句的运用,细致而详细地描述了程序编制的整个过程。对于复杂空间曲线,若能建立函数的关系,通过宏指令的运用,也能手动编制出简洁的复杂轨迹,且应用面广,程序段直观而清晰,更具可读性。     

天地一体化网络中的航天器IP网络设计

为了将地面IP网络技术应用于航天器内部设备间的数据通信,并实现与地面站的互连,根据航天器与地面站之间通信链路的特点,提出一种IP网络协议体系结构,实现天地一体化网络通信。在航天器上采用以太网协议完成内部网络数据交换,配置天地网关设备完成与地面测控通信网络之间的IP包交换;地面测控通信网络采用计算机IP网络,并配套相应的天地网关设备,完成与航天器的IP包交换。根据航天器数据的特点,提出一种速率控制策略,优先传输控制数据,控制图像话音数据周期平均速率,控制试验数据IP包平均速率。地面仿真试验及实际系统测试结果表明:文章提出的航天器IP网络设计,适应航天器与地面站的通信链路,可直接应用于高、中、低轨航天器的天地一化网络通信,也可为后续月球、火星等探测任务提供参考。     

存在干扰下的无人机中继站波束成形算法

无人机(UAV)通信具有部署快、使用灵活、通信质量好等优点,在无线通信领域具有广阔的应用前景。采用UAV作为中继站构成的增强型卫星通信网络经常受到各种干扰的影响,导致其性能急剧下降。以信干噪比(SINR)最大化为准则,UAV中继站发射功率满足要求为约束条件的优化问题的基础上,提出了一种基于最大瑞利熵的波束成形(BF)算法,得出最优权矢量。为了降低BF算法的实现复杂度,进一步提出了一种基于迫零(ZF)的次优BF算法。计算机仿真验证了这2种BF算法的有效性。     

基于多目标优化的星空认知网络鲁棒波束成形算法

卫星通信(SC)网和无人机(UAV)通信网之间频谱共享、相互融合,能较大提升频谱效率,有望成为第6代移动通信的关键技术之一。与现有文献不同,本文在系统非完美信道状态信息(CSI)的条件下,考虑了次级用户可达速率最大化和发射功率最小化2种准则,利用加权切比雪夫方法构建满足概率约束的多目标优化问题(MOO);由于该问题较为非凸,利用概率公式、半正定松弛等方法将其转化为凸问题,并进一步通过半正定规划(SDP)求解,得到鲁棒波束成形权矢量,获得2种性能指标间的帕累托最优权衡。计算机仿真验证了所提鲁棒波束成形算法的有效性和优越性。     

钢板数控下料排样的一种优化算法

讨论了毛坯需求需要精确满足的不规则型毛坯数控气割下料排样问题。采用组块剪切排样法,排样时首先形成矩形组块,然后使组块在板材上优化排列。本文对两维约束排样算法进行修改,使之能生成所述排样问题的切割方式。最后应用所述算法给出变压器生产中钢板数控下料实例的优化排样方案,并与手工排样结果进行了对比