建模与仿真VV＆A辅助软件设计与实现

设计开发了MSVAS（建模与仿真VV＆A（校核、验证和确认）辅助软件）,提高导弹动力学仿真系统VV＆A自动化程度。过程管理模块通过工程配置文件设计,提供VV＆A流程的图形化设计与管理、任务安排等功能,指导VV＆A工作顺利进行;评估分析模块提供方法库,为各类具体评估工作提供技术方法支持;模型测试模块提供各种试验设计方法,目的是为充分测试评估模型的可信性设计各类测试实例;资源管理模块对导弹动力学系统VV＆A所涉及到的数据、模型和文档等资源进行了合理、有效的管理。MSVAS能为导弹动力学仿真系统VV＆A提供过程管理、技术等支持,提高了VV＆A工作效率,并减轻工作者的负担。     

太空“穿针”——我国首次载人交会对接解读

交会对接技术是国际公认的航天技术难点,其过程犹如在浩淼太空“穿针引线”。6月24日12时许,在航天员刘旺的精准操作下,神舟九号与天宫一号成功实现了我国首次手控交会对接,为我国载人航天事业翻开了新的篇章。手控交会对接过程神舟九号实施手控交会对接的过程是航天员开飞船的过程,     

BP神经网络反演核事故源项中重要参数的研究

核事故发生时,可靠、准确的源项信息能为应急防护行动措施决策提供数据支持。采用Matlab软件神经网络工具箱可以实现基于BP神经网络的核事故源项反演,为提高核事故源项反演计算的准确度,针对反演时的几个重要参数进行研究,包括隐含层节点数、训练函数、学习率和隐含层数。研究结果表明,在单隐含层神经网络结构情况下,存在着最优隐含层节点数,综合考虑训练时间和误差,本文选取隐含层节点数为50来对其他参数影响进行进一步研究;在相同参数设置条件下,训练函数Trainlm比Traingdm更适合数据量较小时的核事故源项反演,反演计算准确度更高,在节点数为50时训练时间缩短了近35%;高学习率以及双隐含层能有效地提高核事故源项反演的精度,但训练时间相对增加。     

猛禽狗斗东南亚

<正>2014年6月6日,6架美国空军的F-22"猛禽"战斗机抵达马来西亚皇家空军巴特沃斯基地,参加2014年"对抗台风"空战演习。这是F-22战斗机首次参加东南亚国家联合军演。此次演习中,美国与马空军的苏-30战斗机合作,进行空中对抗训练等多项演习科目。参加此次演习的除上述机型外,还有美空军的F-15、F/A-18D,马空军的米格-29等飞机,图为F-22和F-15在马来西亚槟城上空"狗斗",F-22被F-15咬尾时释放曳光弹的瞬间。     

多模式柔索驱动航天员训练机器人力控制

为解决长期在失重环境下生活和工作的航天员的康复训练问题,针对现有的航天员训练设备功能单一、训练效果不理想的现状,研制了多模式柔索驱动航天员训练机器人。基于模块化、可重构的机器人构型,通过机器人模拟重力环境的负载特征,把相应的载荷施加到人体上,实现航天员在失重环境下进行跑步、卧推和负重深蹲等体育训练,帮助航天员减轻或者克服空间适应综合征带来的不利影响;在此基础上提出一种机器人双闭环力控制策略,人机跑步训练实验结果表明,本文研制的多模式航天员训练机器人构型合理,控制策略有效,可以辅助在失重环境下生活和工作的航天员开展体育训练。     

超高压冷气推进系统压力调节模块性能仿真研究

以超高压冷气推进系统为研究背景,针对压力调节模块进行数值模拟研究。通过建立调压模块的流固耦合动力学数学模型,将其工作过程定义为填充、开机和关机三个阶段,得到了不同阶段的调压特性,以及节流孔直径和入口压力对压力调节模块不同阶段的影响规律。仿真结果表明:在不同的工作阶段,节流孔直径和入口压力的增加都使得稳压腔内压力升高,只是达到稳定的时间不同,同时阀芯位移变化也表现出一定的规律性,这都为压力调节模块的设计提供一定参考。     

有人月球基地构型及构建过程的设想

与传统航天器设计不同,有人月球基地涉及构型与构建、能源、月面移动、资源利用等诸多方面。文章在对国外有人月球基地不同构型对比分析的基础上,提出了我国有人月球基地方案设想,包括刚性舱构型、刚性+柔性舱构型、建造式构型和综合式有人月球基地方案,并进一步提出了有人月球基地构建过程设想,可为我国未来有人月球基地建设提供参考。     

液态甲烷管道预冷过程的仿真研究

低温推进剂液体火箭发动机在推进剂加注时需要进行管道预冷以避免推进剂气化。为揭示管路预冷过程中低温流体的两相流动特性,针对小型液氧/甲烷发动机液态甲烷管道的预冷过程进行了研究。采用Lee蒸发模型,模拟并分析了不同入口流量下的湍流传热过程,得到了管道预冷过程中甲烷的体积分数、温度、压力和速度的变化规律。结果表明：在管道预冷过程中,液态甲烷会发生闪蒸现象,甲烷的温度和压力的变化是影响闪蒸的主要因素;在低流量时,预冷时间与质量流量呈负相关,当质量流量增大到一定程度后,预冷时间趋于稳定值。研究结果可预示容许时间内的最优预冷流量,对提高预冷效率和改进低温推进剂加注过程具有指导作用。     

基于高斯过程的机器人自适应抓取策略

在机器人抓取作业时,目标物体的位姿经常发生变化。为了使机器人在运动过程中能够适应物体的位姿变化,提出了一种基于高斯过程的机器人自适应抓取策略。该方法建立了从观测空间到关节空间的映射,使机器人从样本中学习,省去了机器人视觉系统的标定和逆运动学求解。首先,拖动机器人抓取物体,记录物体的观测变量和机器人的关节角度;然后,利用记录的样本训练高斯过程模型,实现观测变量和关节角度的关联;最后,当得到新的观测变量时,通过训练的高斯过程模型得到机器人的关节角度。经过训练后,UR3机器人成功抓取了物体。     

考虑等待时间约束的不完美生产系统的产出优化

针对某些生产系统存在等待时间约束及设备劣化引起产品质量损失这2个问题,构建了系统的缓冲区控制和预防性维护的联合优化模型。首先,利用伽马过程对下游瓶颈工作站的劣化过程进行建模,并考虑由于其状态劣化引起的产品质量损失;其次,在此基础上,将工件的到达、中间缓冲区及下游工作站的加工过程视为一排队系统,引入M/G/1/K排队模型分别求解了在制品(WIP)被阻塞和超出等待时间约束的概率;最后,以最大化系统的"有效产出"为目标,对系统的预防性维护和缓冲区控制作了联合优化。数值实例表明:本文所提模型是切实、有效的,对带等待时间约束的生产系统的缓冲区控制、预防性维护以及产出提高具有一定的指导意义。