改进的遥感卫星成像任务单轨最优团划分聚类方法

针对遥感卫星成像任务规划时对点目标的聚类效果不佳的问题,提出了一种改进的单轨最优团划分聚类方法。根据聚类约束条件,构建任务聚类图模型,并为图模型中的每一条边赋权值;根据图模型中边的权值,构建权值矩阵P;以卫星单轨姿态机动的最大次数作为聚类任务的数量限制,由P依次计算每个聚类任务所有可能的最优聚类方案,并生成对应的收益矩阵M和终点矩阵N;通过循环遍历的方式计算各个聚类方案下的总收益,其中总收益最大的方案即为最优团划分聚类方案。仿真结果表明:提出的改进的团划分聚类方法,能将点目标有效聚类,与传统任务聚类方法相比,可明显提高遥感卫星对点目标的观测效率。研究结果可为我国遥感卫星自主任务规划技术研究提供参考。     

T1航站楼改扩建初期暖通施工管理

正T1航站楼位于现有机场进场路西端,二期工程建筑群北侧,正立面正对现有机场主进场路,位于航站区居中位置;主楼北侧建有综合办公业务楼;主楼南侧与陆侧交通中心、新塔台毗邻;主楼东侧为T2航站楼正立面,楼前设有高架桥,服务出发旅客。T1航站楼建筑面积13.2万m2(含共同沟),其中地下室面积2.1万m2。T1航站楼地上3层(局部6层),地下1层,主体结构为钢筋混凝土结构,屋面为异型桁架结构。航站楼幕墙系统为单片玻璃     

航天器电源智能判读规则框架构建与应用

规则判读是航天器地面测试与在轨异常检测的重要手段,具有机理清晰、结论明确、易于工程实施的优点。目前,判读规则制定缺乏指导性框架与模板,不利于规则的有效推开。针对该问题,文章基于航天器电源设计机理与判读方法论,从工作模式分析、冗余遥测一致性、遥测参数功能关联、能源趋势分析4个方面出发,设计了航天器电源智能判读规则框架,并在航天器测试与在轨监测中进行了实例化应用。应用结果表明：智能判读规则框架能提升航天器电源系统异常的实时检测能力,可作为国内航天器电源健康状态监测的技术参考。