卫星ATM通信网及其业务管理策略综述

卫星 ATM 网络综合卫星通信和 ATM 网络技术的诸多优势,是国内外的研究热点之一。该文主要介绍卫星通信与 ATM 的结合方式、卫星 ATM 网络的体系结构和关键技术,并对可应用于卫星 ATM 网络的业务管理策略进行探讨。     

改进的F100-229的风扇能延长发动机寿命

普惠公司已完成改进性能风扇的试验,该风扇具有提高F100-229发动机耐久性几乎达40％的潜力。装改进性能风扇的F100-229的高空试验于去年11月在美空军阿诺德工程发展中心开始,今年3月初结束。为提高效率采用改进气动力的风扇能使F100-229 的空气流量增加约10％。     

多孔金属夹芯结构的抗爆性能研究

多孔金属夹芯结构已被广泛应用于航空航天等领域,研究其抗爆吸能性能具有十分重要的意义。分别对金属空心小球和泡沫铝两种夹芯壳结构在TNT爆炸载荷作用下的抗爆性能进行爆炸实验,并采用AN-SYS/LS-DYNA有限元软件进行数值模拟研究。结果表明:金属空心小球夹芯结构作为抗爆吸能结构是可行的;在结构框架尺寸与质量相同时,内面板厚外面板薄的夹芯结构具有更好的抗变形能力,内面板薄外面板厚的夹芯结构则具有更好的吸能特性;在结构框架尺寸与质量相同时,负梯度夹芯结构、并列型小球夹芯结构、小半径小球夹芯结构具有更好的抵抗爆炸载荷和吸收冲击能量的性能;在结构框架尺寸与质量相同时,金属空心小球夹芯结构的整体强度更高,而泡沫铝夹芯结构能更充分地发挥芯层的缓冲性能。     

复合舵机的神经网络自校正控制

针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果.      

基于前馈神经网络的柔性连续臂建模与仿真

柔性连续臂的设计研究近年来取得重大进展,但其建模研究一直相对滞后。为此,文章对柔性连续臂进行运动学建模研究,提出使用临时姿态矩阵求解逆运动学的方法,解决了逆运动学不易收敛的问题;利用前馈神经网络对基于模态振型函数（MSF）的模型进行拟合,建立一种端到端的正运动学模型和逆运动学模型,在保证模型精度的同时,显著提高了其逆运动学求解效率。该模型可以灵活更改前馈神经网络输入输出神经元的数量,从而将自身迁移到多节模型中。     

端弯技术在压气机上的应用

介绍了采用端弯技术对某型高压压气机的静子叶片重新设计后获得的良好效果，分析了端弯叶片对压气机特性的影响。提供了较详细的试验数据，对多级压气机设计具有工程应用价值。     

对空战飞行阶段滚转性能要求的分析研究

简单总结、概述了各种飞行品质规范对战斗机滚转操纵性能的要求(主要针对空战[CO]飞行阶段)。根据各规范对飞机滚转性能要求的指标参数,探讨其合理性。并结合国内外一些典型机种的具体情况进行了分析研究,指出了各种规范对滚转性能要求的不足之处。通过对试飞数据和计算结果与各规范进行对比分析和研究,最后认为美国规范MIL—F一8785C的要求相对是比较合理的,但该规范对滚转性能的要求未考虑跨音速区的影响和随飞行高度的变化,因而该要求在跨音速区和高空可能过严。     

像素级数字化轻小型高灵敏度红外相机研究

空间红外相机温度灵敏度越高，就能获取所观测地物更多温差细节信息，高灵敏度空间红外相机在对城市、海洋等目标的观测中有着重要的应用。本文介绍一种基于像素级数字化积分成像的空间红外相机新体制，基于该体制的红外相机在单个探测单元内实现探测信号的模数转换，大大降低了模拟信号读出过程中而引入的噪声，且通过电荷包计数的方式完成对信号的数字化处理，小量积分电容就可以满足传统体制下的超大积分电容需求，使相机电荷处理能力不受饱和电子数的限制，极大提升低轨空间长波红外相机的信号电荷利用率。并且基于该体制的推扫型TDI（时间延迟累加）相机其TDI级数的增加不会引入更多的读出噪声，使得其在轨可通过更多的TDI级数延长等效积分时间，降低相机灵敏度指标对载荷口径的依赖，达到高灵敏度指标的同时有效控制相机口径，实现整机的轻小型化。已完成基于新体制的长波红外样机研制，噪声等效温差（NETD）实测已优于10mK，远好于目前传统长波红外相机所能达到的20-30mK灵敏度指标，并能通过增加TDI级数有效提升灵敏度，验证了该体制的工程可实现性。像素级数字化红外相机技术将是未来空间轻小型高灵敏度红外技术的重要发展方向。     

美国人工智能专利技术发展趋势研究

随着数字经济的深入发展,人工智能技术对发展区域经济以及提高科技创新活力的作用日益凸显。文章对美国专利商标局发布的人工智能专利数据集进行整理分析,考察了美国各州人工智能专利的时空分布特征以及人工智能各细分领域的变化趋势;运用标准差椭圆方法精确揭示美国人工智能专利的扩散方向及集聚程度;利用探索性空间数据分析方法,计算Moran’s I指数以分析美国各州人工智能专利分布的空间相关性与集聚演化特征,并就中美人工智能专利区域分布状况进行对比;最后对我国人工智能技术发展提出政策建议。