承压管道壁厚自动化检测系统研制

研制一套自动化超声检测系统,对1~2 mm壁厚承压管道的均匀性进行检测,获得承压管道全壁厚信息,为航天系统中的承压管道可靠性和安全性设计提供依据。超声检测系统采用六点矩阵控制方法,获取承压管道周向的全壁厚信息。文中研制的系统包括超声硬件系统;机械执行系统,实现超声换能器的夹持与运动;超声软件系统,搭建数据算法,对检测信号进行分析处理。试验结果表明该自动化超声检测系统对承压管道全壁厚信息的检测精度不低于0.02 mm。该超声检测系统对其它无损检测研究和系统开发具有很好的参考价值。     

无人机指控平台信息接入系统的发展研究

介绍了无人机指控平台信息接入系统的概念和功能，从无人机指控平台架构的发展历程入手，总 结不同无人机指控平台架构时期信息接入系统的历史形态，然后结合前沿高新技术的发展以及其在无人机指控 平台的应用，对无人机指控系统信息接入系统各阶段的使用形态进行展望预测并分析，对未来无人机指控平台 的信息接入系统设计有一定的指导意义。     

证据源权重的计算及其在证据融合中的应用

证据融合是提高目标识别准确性的有效方法.为了解决高度冲突证据融合时产生不合理结果的问题,提出了证据源权重的评定原则.引入了证据距离的概念,根据证据源权重的评定原则,提出了证据源权重的计算方法,实现了对各传感器证据的按权相加修正,从而在信息融合之前消除了冲突证据,避免了不合理结果的产生.为了有效利用先验知识,提高目标识别的效率,分两种情况设计了证据融合的方案,并进行了融合复杂性分析.分别对两种证据融合方案进行了仿真试验并进行了比较分析,仿真结果验证了使用证据融合进行目标识别的有效性.     

V型轮控系统卫星东西位置保持策略优化方法研究

以某在轨GEO卫星为研究对象,探讨了适用于V型轮控系统特点的东西位置保持策略．首先分析了V型轮控系统的工作原理,提出了轮控过程中推力器效率的标定方法和喷气卸载对轨道影响的数学模型;然后深入分析了轮控过程中姿态控制对卫星东西位置保持环及偏心率的影响,提出了延长位保周期的控制策略,并在实际任务中获得了较好的效果．     

基于投影寻踪的地磁匹配区选取方法

针对基于单一地磁特征参数进行区域选取容易出现评价结果不全面的缺陷,提出了多特征参数融合的地磁匹配区选取方法。该方法结合信息熵和投影寻踪理论,综合考虑地磁标准差、粗糙度、相关系数和地磁熵等反映特定区域内地磁的总体起伏、光滑度、相关性强弱和信息量多少的地磁特征参数对匹配区的影响,建立了基于投影寻踪的地磁匹配区选取模型,利用遗传算法求解出最优投影方向,给出区域总的评价指数。利用文中提出的方法在选定区域进行了仿真试验,仿真结果表明,针对ICCP算法,在总评价指标高的区域进行地磁辅助导航,其匹配误差较小。
     

微纳卫星在空间信息对抗中的应用

空间信息对抗形势日趋严峻,在提出微纳卫星概念的基础上,阐述空间信息对抗的特点和策略,指出微纳卫星在空间信息对抗体系中的优势和应用前景;概括介绍微纳卫星在空间信息对抗中的典型应用;最后梳理微纳卫星在空间信息对抗应用中的关键技术。     

临近空间高超声速飞行器测控通信的需求及策略分析

对运行在临近空间的高超声速飞行器,由于其速度快、加速度大、距离跨度大等特点,对其试验及运行过程中的遥测遥控通信问题是一个关键难题。从临近空间的概念、特点出发,结合高超声速飞行器飞行状态、环境,分析了对试验过程中测控通信技术的需求,给出了分析结论及初步应对策略,可对有关高超声速飞行器的测控系统设计提供参考输入。     

飞机单一产品数据源集成模型研究

根据对飞机产品构型及复杂历史状态的研究,给出了飞机产品单一产品数据源基本特点。设计了基于主/子模型集成的集成方法,并根据集合论关系原理,分析了单一产品数据源数据组织的约束关系。采用实体建模方法设计了数据库系统,并给出了满足状态管理要求的更改规则。根据集成模型开发了单一产品数据源原型系统,集成了工程数据及装配工艺数据,实现了由构型变化驱动的数据有效性传递,并支持了装配生产现场的无纸化操作和检验。     

变结构DDBNs的推理算法与多目标识别

 目前变结构离散动态贝叶斯网络（DDBNs）的推理算法存在的缺陷是计算量随时间片数的增加呈指数增长。为了解决这类网络的推理问题,引入前向后向算法的基本思想,提出一种新的变结构DDBNs的推理算法。在分析变结构DDBNs数据结构的基础上,定义变结构DDBNs的前向、后向算子,从理论上对算法进行了推导,它的计算量仅与时间片数成线性关系。并且把该算法应用于识别空中多目标的变结构DDBNs,通过有效融合“交战行为"节点信息,使识别系统的鲁棒性显著增强。仿真结果验证了推理算法的有效性。     

基于稀疏最小二乘支持向量机的航空发动机动态过程辨识

针对现有最小二乘支持向量机(LS-SVM)稀疏性不足的难题,提出一种稀疏化策略,应用此方法建立了航空发动机动态过程模型.在对原始样本预求解过程中,该策略使用改进Gram-Schmidt正交化算法对非线性映射矩阵实施递归分解,同时以阈值监督输出向量的残差化过程,从而优选训练样本,降低样本规模,节省内存,提高LS-SVM学习速度.仿真表明,基于优选样本的学习模型较之其他训练样本学习模型提高了回归精度和速度,验证了方法的可行性;基于实际试验数据建立的航空发动机动态过程模型在类似过程参数预测以及性能递推预估仿真表明,高压转子相对转速误差低于0.2%,低压转子相对转速误差低于0.35%,涡轮后燃气温度误差小于3.5℃,满足控制与仿真的需要.