余度设计中的系统可靠性最优分配模型

将任务可靠度、基本可靠度均作为系统可靠性优化设计的边界约束,并将系统研制费用视为目标函数,建立了一新的系统可靠性最优分配模型,利用该模型设计出的系统在研制费用最少的情况下,任务可靠度与基本可靠度均达到设计要求。此外,还分别建立了串—并联和并—串联两种余度设计系统的最少研制费用模型。最后通过多个实例验证了上述模型,发现系统可靠性最优分配模型考虑了更多的因素,更有实用价值。     

工作流技术在卫星地面系统的应用分析与设计

调研了国内外工作流技术,结合其发展过程与现状,分析和论证了工作流技术在卫星地面系统运行控制软件中应用的可行性,从运行控制软件需求的角度提出了一种轻量级的、具有针对性的工作流引擎的设计方案并进行验证,为后续项目开发提供了一种新的思路与方法.     

卫星能源约束检查模型改进及仿真

卫星能源约束检查模型对卫星任务规划有重要参考作用,可防止因能源不足而导致卫星故障或任务不能顺利完成。现有的能源约束检查模型存在部分问题:人为设定计算初始值,导致计算不准确;能源约束检查不通过时未给出符合能源约束的任务调整建议,导致任务不能快速调整;未对计算误差进行校正,导致误差积累。对此,提出了一种改进的能源约束检查模型,在原有模型中加入能源数据库对卫星运行的能源数据进行记录,从而准确获取初始值,并在模型中加入任务调整和遥测校正功能。该模型可实现能源约束计算自动管理及任务自动调整功能,缩短任务规划周期,提升紧急任务的执行效率。对改进的模型进行仿真,结果表明:模型预测结果与预期值相符,任务调整和能源校正功能实现良好,能实际应用到运控系统中进行规划任务能源约束检查和能源管理。     

“任务驱动”下的计算机专业课程教学实践与探索

本文总结了“任务驱动”在教学中的应用，提出了“任务”设计要全方位立体化进行考虑；评价要全方位多样化。指出了“任务驱动”必须与多种教学法优化组合，才能发挥其最大教学效率。     

基于任务分析的飞行机组失误预测研究

在过去的20年内有多起严重事故由机组失误引起,采取措施防止或减少飞行机组失误成为降低航空事故率的关键.通过使用人误预测技术预测机组在执行飞行任务时的失误,寻找失误原因,进一步改进驾驶舱设计或增加培训来降低航空事故率是可行的方法.本研究以民航领域飞行安全需求为背景,在原有人误预测技术基础上,开发了基于任务分析的飞行机组失误预测模型,以某型飞机起飞任务为例,对飞行机组在操纵飞机起飞过程中可能发生的人误进行分析,实现了飞行机组失误的定性和定量预测.     

基于任务科目的直升机飞行品质评定试飞技术研究

主要对ADS-33E中飞行品质评定的要求进行分析,从任务科目、响应类型和可用感示环境3个维度进行飞行品质的等级评定研究,提出了直升机飞行品质综合评定的试飞技术研究思路,并对某型号直升机的试飞结果和有关问题进行了初步分析。     

面向任务的空间信息网络体系结构可重组设计

针对空间信息网络体系结构设计和其使命任务的多重性、多维性的问题,提出了一种体系结构可重组设计方法。首先,介绍了空间信息网络及其体系结构的国内外发展现状,分析了研究空间信息网络体系结构可重组设计的需求。其次,结合空间信息网络的概念、结构和特征,建立了松耦合、兼容性、隔离性和可解构的可重组设计原则。同时,定义了管理中心（RMC）和资源中心（RRC）的内涵,分析了RMC和RRC的运行机制,从目标、拓扑、实体、数据、方案5个维度出发提出了一种形式化的可重组网络体系结构模型,并给出了可重组网络体系结构的实现算法流程。最后,以某反导作战活动为例进行了体系结构可组构设计的案例分析,基于STK平台进行可重组网络的仿真演示,着重展示和验证了可重组设计思想在实践中的具体应用,达到了预期目的。     

Which way is the bookstore? A closer look at the judgments of relative directions task

We present a detailed analysis of a widely used assay in human spatial cognition, the judgments of relative direction (JRD) task. We conducted three experiments involving virtual navigation interspersed with the JRD task, and included confidence judgments and map drawing as additional metrics. We also present a technique for assessing the similarity of the cognitive representations underlying performance on the JRD and map-drawing tasks. Our results support the construct validity of the JRD task and its connection to allocentric representation. Additionally, we found that chance performance on the JRD task depends on the distribution of the angles of participants’ responses, rather than being constant and 90 degrees. Accordingly, we present a method for better determining chance performance.     

基于DDPG算法的无人机集群追击任务

无人机的集群化应用技术是近年来的研究热点，随着无人机自主智能的不断提高，无人机集群技术必将成为未来无人机发展的主要趋势之一。针对无人机集群协同执行对敌方来袭目标的追击任务，构建了典型的任务场景，基于深度确定性策略梯度网络（DDPG）算法，设计了一种引导型回报函数有效解决了深度强化学习在长周期任务下的稀疏回报问题，通过引入基于滑动平均值的软更新策略减少了DDPG算法中Eval网络和Target网络在训练过程中的参数震荡，提高了算法的训练效率。仿真结果表明，训练完成后的无人机集群能够较好地执行对敌方来袭目标的追击任务，任务成功率达到95%。可以说无人机集群技术作为一种全新概念的作战模式在军事领域具有潜在的应用价值，人工智能算法在无人机集群的自主决策智能化发展方向上具有一定的应用前景。     

多目标融合的冗余空间机械臂碰前轨迹优化

面向在轨对接与装配任务,提出了多目标融合的冗余度空间机械臂碰前轨迹优化方法。通过分析任务特点,阐述了空间机械臂碰前的多重任务目标。针对由空间机械臂连续轨迹跟踪、碰撞姿态控制及碰撞冲量幅值优化三个目标组成的第一类任务,通过设置任务优先级融合多目标并采用基于主任务零空间的方法实现对碰前轨迹的优化;而对由空间机械臂点到点规划、碰撞姿态控制及碰撞冲量幅值优化三个目标组成的第二类任务,通过设置任务权重将多目标融合并采用遗传算法对碰前轨迹进行优化。以典型七自由度机械臂为例开展仿真实验,验证了提出的轨迹优化方法的有效性。