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232.
233.
综述了脉冲星X射线数据处理的基本方法和流程,对航天器观测到的X射线数据基本格式、原始数据处理、时间分析、谱分析等内容进行了概括性描述,并以美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的X射线探测任务NuSTAR(The Nuclear Spectroscopic Telescope Array)和NICER(Neutron Star Interior Composition Explorer)为例,进行了数据处理的举例,得到了初步的处理结果,可为脉冲星导航和脉冲星天文研究提供参考。 相似文献
234.
随着航空航天技术的飞速发展,作为地球近邻的火星成为当今国际空间大国的主要研究目标。为完成火星巡视区形貌和地质探测任务,可直接使用多光谱相机获取的高分辨率真彩色图像作为观测手段。为寻找着陆点,火星多光谱相机应具备精确定位的测绘功能,因此需进行几何标定估计其内方位元素。通过张正友标定算法提供初值,然后以改进的Heikkil?算法完成几何标定,经过分析标定结果的不确定度,探究实验误差来源,提出改进方法,最终获得满足要求的标定参数,为实现图像融合、三维重建等计算机视觉领域奠定坚实的基础。 相似文献
235.
“嫦娥4号”中继星任务轨道确定问题初探 总被引:1,自引:1,他引:1
"嫦娥4号"任务将采用着陆器、巡视器和绕飞地月拉格朗日L2点中继星进行月球背面的探测,中继星已先期发射,进入环绕地月L2点的晕(Halo)轨道。在中继星使命轨道动力学模型的基础上,通过相关仿真工作,开展了中继星在Halo轨道上的摄动源量级及影响定轨预报的主要因素分析,结果表明:太阳光压摄动是其主要影响因素。为降低其相关影响,提高定轨精度,在太阳光压球模型的基础上,结合中继星在轨运行特点及其星体结构特点,提出了一种求解光压等效面积的方法。经仿真分析,使用修正后的太阳光压球模型进行定轨求解,速度精度可提升约一个量级。 相似文献
236.
对某助推伺服控制软件开展失效模式影响分析(SystemFailureModeandEffectsAnalysis,SFMEA) 和故障树分析(SoftwareFailureTreeAnalysis,SFTA)。SFMEA 是一种自下而上的分析方法,用以辨识出一系列可能的软件潜在故障模式,并评估其对系统工作的危害性。SFTA 是一种自上而下的分析方法,其目标是识别出基本事件(底事件),而基本事件可导致系统产生其所不希望发生的顶事件。应用SFMEA和SFTA的主要目的是提高软件和系统的安全性及可靠性。 相似文献
237.
分析了筋条内弯型整体壁板压弯成形过程中蒙皮和筋条的弹塑性变形分布,鉴于内弯筋条发生塑性变形而蒙皮主要为弹性变形的特点,提出了一种将蒙皮部分简化为虚拟材料筋条的几何等效方法.推导了基于惯性矩的虚拟材料等效系数计算公式,给出了复杂网格筋条壁板等效模型建立过程和虚拟材料系数计算方法.进行了Ⅰ型单筋条和网格筋条壁板的有限元分析和压弯实验,对比分析了完整模型和等效模型的计算效率和精度,并用实验数据进行了验证,表明建立的压弯成形有限元等效模型精度可靠、效率数倍提高,为大型整体壁板压弯成形分析和工艺参数优化提供了基础. 相似文献
238.
软件测试工作量随时间的变化情况对于软件可靠性增长曲线的形状具有显著影响,因此将测试工作量函数(TEF,Testing Effort Function)引入软件可靠性增长模型(SRGM,Software Reliability Growth Model)中以提高软件可靠性评估性能.分析了软件结构特征及学习因素对实际测试过程的综合影响,研究增长速率为先增后减的S型增长趋势的TEF,提出两种S型TEF,即延迟S型TEF与变形S型TEF,并提出考虑延迟S型TEF的SRGM(DSTEF-SRGM)以及变形S型TEF的SRGM(ISTEF-SRGM).在两组真实失效数据集上,进行了这两种SRGM与经典SRGM及其它考虑TEF的SRGM的对比研究.结果表明,ISTEF-SRGM的模型拟合效果最优,同时验证了该模型具有优越的软件可靠性评估性能及模型适应性. 相似文献
239.
基于神经网络的维修保障流程影响度分析方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对维修保障能力的主要影响因素分析及其影响度的量化问题,以维修保障业务流程作为分析对象,通过建立业务流程参数与装备使用能力的关系函数,建立影响因素和影响度的分析方法,并给出影响程度、关键要素、关键影响要素以及综合影响度定义.以流程数量、效率和稳定性作为分析指标,利用MATLAB软件基于神经网络实现对关系函数的逼近求解,为装备制造企业提供确定关键流程和主要影响因素的系统实现.以某航空装备制造企业维修保障业务流程为例给出具体应用,与专家评价方法相比该方法可获得更为客观的分析结果. 相似文献
240.
针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准
确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机
(Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流
信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析(Kernel pri
ncipal component analysis,KPCA)降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通
过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证,
获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。 相似文献