基于PDM的TC取证信息管理系统开发

为改变发动机型号合格取证信息化管理水平落后的现状,加快适航取证工作进程,在对航空发动机型号取证工作进行深入研究的基础上,以PDM(产品数据管理)系统为平台,使用Java语言和Eclipse工具,对Teamcenter进行定制和二次开发,设计开发了发动机型号合格取证信息管理系统。通过系统可以对发动机型号合格取证工作总体进度进行监控,并且实现了对取证文档、审定流程和取证人员及其权限控制的一体化管理。提高了航空发动机型号取证工作效率,推动了发动机适航取证工作的信息化进程。     

“嫦娥二号”卫星L2点角动量管理

对“嫦娥二号”(CE-2)卫星进入环绕日地拉格朗日L2点的李萨如轨道后卫星喷气卸载所产生的影响进行了研究.提出了一种利用光压力矩辅助卫星太阳电池翼角度调整进行角动量管理的方法.在轨试验表明,太阳光压强度足够对飞行在L2点环绕轨道上的CE-2卫星进行角动量管理,可以大幅度减少动量轮在轨喷气卸载的次数,有利于CE-2卫星的轨道维持.     

一种改进的多目标粒子群优化算法

为了增强多目标粒子群优化算法的收敛性与多样性,提出一种改进的多目标粒子群算法.采用Kent映射对种群进行初始化,并将目标空间均匀划分为若干扇形区域;基于一种新的多样性和收敛性判定标准,选取合适的收敛性最优解和多样性最优解,并提出一种改进的粒子群更新公式进行全局搜索;采用聚类算法对外部种群与坐标轴夹角进行分析,维护外部种群.通过标准测试函数的仿真实验,与多目标优化算法基本MOPSO(Multi-objective Particle Swarm Optimization Algorithm)和NSGA-II(Nondominated Sorting Genetic Algorithm II)进行对比,结果表明了该改进算法的有效性.     

基于聚类PSO算法的舰载机舰面多路径动态规划

对舰载机舰面多路径动态规划问题,提出了基于聚类粒子群(PSO,Particle Swarm Optimization)算法进行解决的方法.首先建立了舰载机舰面多路径动态规划问题数学模型;其次,在建立航母舰面环境模型、舰载机"凸壳"模型、碰撞检测模型的基础上,利用聚类PSO算法进行问题求解;最后,通过编制程序对该解决方法予以实现.仿真结果表明利用聚类PSO算法所求解的结果比较精确,且计算效率也符合实际要求.因此基于聚类PSO算法对舰载机舰面多路径动态规划问题进行求解是可行的.     

满足多约束的主动段能量管理制导方法

高超音速飞行器运载任务需要满足多项约束条件,针对耗尽关机型固体运载火箭需要在主动段进行能量管理.基于控制推力和速度之间夹角来实现主动段能量管理的思路,综合交变姿态控制能量管理(AEM,Alternate Attitude Control Energy Management)和一般能量管理(GEM,General Energy Management),提出了样条能量管理(SEM,Spline Energy Management)制导方法,并针对分离前定轴飞行约束条件进行了修正.以三级运载火箭为例,通过AEM,GEM和SEM对比,验证了样条能量管理制导方法的可行性.     

“天巡一号”微小卫星星务故障管理设计

对“天巡一号”微小卫星的总体情况进行了简单介绍,并针对星务管理系统的功能给出了设计方案.从硬件和软件上提出了基于局部冷冗余备份的多项故障预防及故障处理设计,并设计了电源安全管理及软件容错等多项可靠性措施,提高了星务管理系统的可靠性及安全性,符合“天巡一号”微小卫星星务系统采用单一中央数据处理系统,集成星务管理及姿态控制能力的设计方案.     

质量管理体系中的计量保证工作研究

计量保证是型号产品质量管理的重要组成,是保证型号研制、生产、试验、使用中单位统一、量值准确可靠的重要手段,为支撑型号创新发展和保证型号产品质量发挥着基础性保障性作用。经过多年发展,计量保证已逐步融入型号质量工作,并通过质量管理条例、计量监督管理条例等相关法规和标准得到进一步的巩固,有力地支撑着型号的研制生产。新时期,型号产品发展为计量保证工作提出了新要求、新问题和新挑战,本文对型号计量保证工作的现状、发展需求和存在的不足进行了分析,并提出了后续的工作建议。     

基于粒子群算法的多脉冲转移轨迹优化

通过引入Lambert算法处理终端约束条件,建立基于可行解迭代的多脉冲转移轨迹优化模型,采用粒子群算法优化最省燃料转移轨道,并对分别采用变轨点真近点角和变轨时刻作为设计变量的优化结果进行了对比分析.对相同的两脉冲、三脉冲轨道转移问题,优化结果验证了提出的优化模型和优化算法的正确高效性.仿真表明,使用变轨点真近点角为设计变量时优化效率和结果更好.     

委内瑞拉遥感卫星-1项目及典型应用介绍

委内瑞拉当地时间2014年10月5日,在委内瑞拉总统尼古拉斯·马杜罗的见证下,中国航天科技集团公司所属中国长城工业集团有限公司总裁殷礼明与委内瑞拉高教与科技部部长马努埃尔·费尔南德斯,在委内瑞拉首都加拉加斯签署了《委内瑞拉遥感卫星-2项目合同》,这标志着将由中国空间技术研究院下属的航天东方红卫星有限公司承制的委内瑞拉遥感卫星-2将进入研制阶段。     

基于STF和加权改进的群目标跟踪算法

为了进一步提高群目标交互多模型跟踪算法的估计性能,提出一种改进的群跟踪算法.首先,通过采用模型转换概率的自适应算法,优化模型与目标运动模式的实时匹配.并通过引入强跟踪滤波（STF,Strong Tracking Filter）中的渐消因子,提高机动阶段时的群质心的状态估计精度.其次,分别利用概率加权法和标量加权法完成群质心状态和扩展状态的融合估计.最后在变分贝叶斯滤波的基础上,建立完整的跟踪算法流程.仿真实验结果表明,该方法不仅能够提高群质心状态和扩展状态的估计精度,还能有效降低机动阶段时的峰值误差.