航天器总装技术状态的数字化管理方法

针对航天器研制过程总装技术状态的结构化刻画、比对以及传递需求,提出一种航天器总装技术状态的结构化表达、统计、管理与应用方法,该方法针对产品设计、工艺设计和工艺实施人员的技术状态协同控制需求,分别定义总装设计（ADC）、总装工艺（APDC）以及总装实做（AIC）等3种技术状态控制视图,以数字样机作为数据集成管理框架,结合基于活动内容模板的工艺设计方法,实现总装工艺技术状态的设置与管理,最终实现总装全过程技术状态数据的精确控制。此外,通过基于工艺数字样机的总装技术状态比对,实现了一种与总装工艺设计及实施过程紧密结合的技术状态视图应用方法。将其应用到卫星设备总装技术状态的控制过程中,证明了该方法对技术状态控制的有益作用。     

基于PSO-BP神经网络的固冲发动机推力估计器设计

为了对固体火箭冲压发动机的推力进行直接控制，提出了基于PSO（粒子群优化算法）优化BP（back propagation）神经网络的固体火箭冲压发动机推力估计方法。采用SPSO（标准PSO）和三种不同的BBPSO（骨干PSO）寻优神经网络权值，而后以最优权值进行BP网络训练，对其进行精调，如此便可获取推力和燃气流量、飞行马赫数以及飞行高度之间的非线性关系，从而完成推力估计器的设计。利用240组训练集数据对网络进行训练，并用180组测试集数据对网络进行验证。仿真结果表明：在SPSO、BBExp（exploiting BBPSO）、ABPSO^*（modified adaptive BBPSO）和SNPSO（simplified pruning strategy based BBPSO）等四种不同的PSO中，基于SNPSO优化BP神经网络实现推力估计器设计是最为便捷有效的方法，不仅形式简单，而且对于测试集数据而言，其能够将推力相对误差控制在5%以内。     

一种航天测控设备技术状态快速自动建立方法

根据传统测控设备技术状态的建立方法,每个参数宏对应唯一一种技术状态,一个测控任务可能需要装订上百个甚至上千个参数宏,当航天器技术状态发生变化时,还需要人工操作更换参数宏,这为测控设备技术状态的建立、设备操作、应急处理和技术状态管理带来了很大困难.提出了一种测控设备技术状态快速自动建立方法,设计了支持多测控体制、多工作频...     

导弹海上补给指挥关系优化分析

针对导弹海上补给指挥关系的优化问题,首先提出了整合导弹海上补给指挥机构从而优化指挥关系的设想,继而分别建立了导弹海上补给指挥关系相应拓扑结构的时效熵和质量熵模型,并通过计算分析对比优化前后指挥关系的优劣,得出了与设想一致的结论。