基于模块化分工的产业集群升级——以常州邹区灯具产业集群为例

初具规模的常州邹区灯具产业集群存在着和其他产业集群共通的问题,制约着产业的进一步发展.模块化生产分工方式有利于解决邹区产业集群面临的困难.文章结合邹区灯具产业实态,运用模块化分工生产理论,对邹区灯具产业集群升级问题展开研究,提出促进灯具配件企业成为灯具产业链的专业模块供应企业,培育现有中型灯具企业上规模,吸引国内外灯具企业加入邹区产业集群,加快灯具产业集群园区建设,强化新产品开发、打造自主品牌等对策建议.     

主从式卫星集群系统的长期轨道保持

针对主从式卫星集群系统的空间构型长期保持问题提出一种控制算法,使得多星系统能够在给定的相对距离约束下在轨长期运行,并且消耗较少的燃料。该卫星集群系统由一颗主星和多颗从星构成,主星保持在特定轨道上,负责系统中的数据处理、任务规划及决策,从星围绕主星自由运动并实现特定功能。根据系统的特点,考虑主星与从星、从星与从星之间约束条件的异同,设计了具有较强适应性的控制逻辑与基于李雅普诺夫稳定性理论的控制器。仿真结果表明,在推力器最大推力一定的情况下,提出的控制算法能够有效地应用于多星集群飞行中,并成功地实现长期的轨道保持。     

飞行器集群协同定位与导航对抗技术发展与展望

以动平台飞行器集群为对象,剖析集群协同定位与导航对抗技术内涵,分析技术现状,提炼技术难点,展望技术发展趋势,为未来中国飞行器集群自主时空基准体系构建及导航对抗提供新思路.     

圆轨道航天器在轨加注任务空间燃料站部署问题

在轨服务技术因在航天器故障修复、寿命延长及军事方面有重大辅助作用而越来越受到各航天大国的重视,作为在轨服务技术重要组成部分的在轨燃料补给技术也越来越受到关注。文章针对圆轨道航天器在轨燃料加注任务,将空间燃料站技术与多目标在轨加注技术相结合,对基于燃料站的在轨加注模式进行了研究,提出了一种基于聚类分析的在轨加注任务调度及优化算法。通过对双脉冲轨道转移问题的求解与分析,获得了轨道转移速度增量和轨道参数之间的关系,在此基础上分析了圆轨道航天器在轨加注任务调度问题,并根据调度模型的变量和约束关系,建立了圆轨道航天器在轨加注任务多目标规划模型,并采用免疫遗传算法对加注任务调度空间燃料站选址问题进行了研究。以30颗目标航天器的在轨加注任务为例进行了数值仿真,并由燃料消耗的计算结果验证了算法的有效性。     

界面管理水平评价的灰色聚类方法与应用

 研究与开发(R&;D)和市场营销及和生产之间的界面管理不善是直接导致科技成果转化率与技术创新水平低下的关键因素.然而,如何评价企业的界面管理水平却是一个相当困难的问题.针对这些困难,在对影响界面管理众多因素进行分析的基础上,设计出了具区间数的灰色聚类方法, 用以评价企业界面管理集成度.提出的方法能识别界面双方对同一问题的认识异同点,解决了因素量化困难、评价标准不一等问题.在实证分析研究的基础上,将其应用于北京地区几类典型企业的R&;D与市场营销的界面管理实践.     

基于800M无线集群网传输的公交电子站牌研究

针对唐山市公交智能化发展的现状与需求,案。本文对该方案原理与工作方式进行了分析研究,的实现方法。提出了基于800M无线集群网传输的公交电子站牌系统方并主要介绍了电子站牌与800M集群基站设备间数据通信     

实现SMP机群虚拟化的方法

机群是一类重要的并行计算机体系结构,成本低廉,可扩展性强,但编程复杂,管理难度大.利用虚拟化技术可以将机群抽象成具有共享内存特征的虚拟机,支持共享内存的编程模式,从而克服机群的不足.当前,在该领域有少量探索性的研究成果,但都不能支持对称多处理机(SMP,Symmetric Multiprocessor)机群虚拟化.本文提出一种新颖的虚拟化SMP机群的方法,即利用硬件虚拟化技术,在操作系统(OS,Operating System)之下构建分布式虚拟机监视器(DVMM,Distributed Virtual Machine Monitor),通过DVMM对机群的资源进行感知、整合、虚拟化和呈现,使SMP机群对OS呈现为一台具有共享内存特征的虚拟机;通过DVMM与OS配合,实现在虚拟机上透明地运行并行应用软件.     

基于三维聚类的决策支持系统

根据炮兵阵地地形选取的要求,深入研究了现有的空间聚类技术和方法,构造了三维空间的结构元.提出了一个基于数学形态学的三维聚类算法,给出了空间数据挖掘过程,实现了炮阵地选取决策支持系统.该聚类算法通过闭合运算,将空间对象聚成类,一次完成三维空间聚类,可以快速处理非凸的、复杂的聚类形状.由于该算法基于数学形态学,所以易于实现其高性能并行算法.实验表明,将该算法应用于炮阵地选取决策支持系统,可以发现空间数据库中存在的潜在关系和规则,为炮兵阵地选取的计算机实现提供了一种有效的解决方案,从而可以辅助决策者做出科学的决策.      

基于知识辅助的海面目标航迹起始方法

针对海环境下不同雷达观测测量准确度存在差异而导致观测数据质量存在差异的问题,提出了一种基于知识辅助的海面目标航迹起始方法。该方法首先利用先验知识幅度信息计算幅度似然比,并以幅度似然比的大小来表示观测数据质量的高低;然后,利用幅度似然比辅助Hough空间参数积累,并对航迹初选参数进行初值修正,提高Mean Shift多尺度聚类滤波初值的准确性,减少迭代次数,再通过最优筛选的方法分析得到目标的真实航迹起始数目和航迹起始参数;最后,通过仿真数据证明了本文所提方法的有效性和优越性。     

基于改进核聚类算法的空间目标识别方法

根据目标区域的矩特征,几何特征以及灰度特征,提取出目标的特征向量,并通过聚类算法对空间目标进行识别,提出了一种基于Voronoi距离的核聚类算法（KFCM）。该算法通过引入一种新的距离度量,使得隶属度函数更加的明晰,改善了核聚类算法极易陷入最小值的问题。运用改进的核聚类算法对3类空间目标进行识别,试验结果验证了算法的正确性和有效性。