卫星巡天扫描运控模式方法的研究

巡天扫描是天文卫星进行天体观测的基础，但是使用传统方法很难实现全天球覆盖，并且会遇到能源输出瓶颈。因此，针对天文卫星巡天扫描所遇到的问题，提出了使用Pareto遗传算法对卫星飞行任务进行智能规划的方法。该算法引入小生境方法来保证群体多样性，并使用基于排序的适应度分配方法来克服早熟收敛。该算法智能规划飞行任务，与仅依靠被动的分段式扫描方法相比，在扫描全天球的基础上，很好解决了能源输出的问题，还大大缩短了巡天扫描的时间。从仿真结果来看，该模型是十分有效的。     

载入航天器的热真空试验

文章概述了美国 NASA 约翰逊航天中心(JSC)进行“阿波罗”飞船热真空试验的经验,介绍了近年来中心在热真空试验设施(容器 B)中进行载人热真空试验的经验和有关技术问题。     

Plans for submillimetre and infrared satellites in Japan

I describe plans for submillimetre and infrared satellites which are now under discussion among Japanese infrared and millimetre astronomers. We propose a submillimetre and/or infrared mission to be launched around 2000 with a main reflector 1–2 m in diameter and cooled down to 50–150 K. This mission, although a small one, will be able to contribute significantly to the advance in submillimetre and infrared astronomy if its role is specified for suitable purposes like surveys.     

结合FMECA可靠性预计法

任何元器件的故障是以一定的故障模式表现出来的。当一个元器件以不同的故障模式发生故障时,设备产生的后果是不同的。结合FMECA(故障模式、影响及危害度分析)深入分析了故障模式的影响及其危害度,以提高可靠性预计的精度。 建立了结合FMECA可靠性预计模型。可预计产品的任务可靠度和致命故障间隔的任务时间。为便于推广,编制了相应的计算机程序并进行了实例运算。还对结合FMECA可靠性预计法和常规可靠性预计法进行了比较。     

“多对多”模式下GEO卫星在轨加注任务规划

随着在轨服务技术的发展和对航天器发射运营成本的控制，航天器在轨服务模式将由“一对一”服务逐步发展为“一对多”“多对多”的服务模式。在具有多个服务目标的模式下，针对服务航天器的任务分配与规划将变得尤为关键。因此，本文研究了多服务航天器为多个地球同步轨道(GEO)卫星进行在轨加注的任务规划问题。首先，考虑服务航天器容量约束、服务路径约束等多类约束条件，以最小化燃料消耗为优化指标，以每个服务航天器的服务顺序为决策变量，建立“多对多”在轨加注任务规划模型。其次，针对遗传算法局部搜索能力差、易陷入局部最优的缺陷，设计了一种将大邻域搜索算法和遗传算法相结合的混合启发式算法(LNS-GA)，用以求解该任务规划问题。该算法利用大邻域搜索算法中的“破坏”和“修复”思想，对遗传算法每一代种群中的精英个体进行进一步的迭代搜索，从而增强算法的局部搜索能力。最后，通过设定的仿真场景与单一遗传算法进行仿真对比，验证了本文所提出算法的有效性和优越性。     

作战任务对防空导弹武器系统威胁判断结果的影响分析

梳理了判断涉及的目标参数结合武器系统的作战任务需求。提出了一种根据作战任务建立威胁判断数学模型的指导方案，给出了如何应用该方案对已有模型进行改进的措施。仿真分析中对一种基于层次分析法和模糊综合决策法的空袭目标威胁评估模型进行改进，在多目标的空袭环境中演示了不同作战任务对目标威胁判断结果的影响，验证了模型的工程参考价值。     

Thin film surface treatments for lowering dust adhesion on Mars Rover calibration targets

The current generation of calibration targets on Mars Rover serve as a color and radiometric reference for the panoramic camera. They consist of a transparent silicon-based polymer tinted with either color or grey-scale pigments and cast with a microscopically rough Lambertian surface for a diffuse reflectance pattern. This material has successfully withstood the harsh conditions existent on Mars. However, the inherent roughness of the Lambertian surface (relative to the particle size of the Martian airborne dust) and the tackiness of the polymer in the calibration targets has led to a serious dust accumulation problem. In this work, non-invasive thin film technology was successfully implemented in the design of future generation calibration targets leading to significant reduction of dust adhesion and capture. The new design consists of a μm-thick interfacial layer capped with a nm-thick optically transparent layer of pure metal. The combination of these two additional layers is effective in burying the relatively rough Lambertian surface while maintaining diffuse properties of the samples which is central to the correct operation as calibration targets. A set of these targets are scheduled for flight on the Mars Phoenix mission.     

人工智能在卫星任务规划中的应用

智能规划与调度是实现卫星自主规划其飞行任务的关键。将人工智能方法应用于卫星的任务规划,以执行对地观测任务为例,将任务规划问题归于组合优化问题,建立了相应的数学模型,并应用Hopfield神经网络算法进行求解,结果表明,该方法可用于单个仪器的任务规划。     

载人航天器生活舱内热湿环境的数值模拟

文章给出了载人航天器生活舱传热传质的数学模型及边界条件 ,对微分控制方程运用基于有限元网格的控制容积法来离散 ,对离散后的代数方程使用欠松弛的高斯 -塞德尔(G -S)迭代法求解 ,最终得到了舱内流场、温湿度场的数值分析结果。     

中国月球探测任务轨道确定技术及发展综述

月球探测器的轨道确定是完成月球探测任务的基础,在我国月球探测任务的引领下,在我国深空测控体系发展的同时,轨道确定技术也得到了快速的进步。从时空参考框架和动力学模型两个方面介绍了我国月球探测任务轨道确定技术的发展过程,基于时空参考框架的优化及动力学模型的改进,我国月球探测器的轨道确定能力及精度也不断提升,这对于当前及后续的月球探测任务都有很好的借鉴意义。