航天器推进系统模块化建模方法

为了研究由复杂增压气路和推进剂供应管路组成的航天器推进系统的动力学问题,基于AMESim软件平台,构建了模块化、可扩展的航天器推进系统仿真模型UPSSim.模型中,增压气路采用分段集中参数模型,推进剂供应管路采用分布参数模型,并考虑了系统各组件与环境的换热.对某型轨控发动机的变轨过程进行了仿真,UPSSim能准确模拟该发动机变轨过程中系统参数的变化,计算结果与设计性能参数、飞行遥测数据吻合较好.仿真结果表明,本文所采用的模块化建模与仿真方法适用于复杂管网的建模,在航天器推进系统仿真建模与仿真领域具有较好的应用前景.     

复杂系统可靠度的CLTM建模与递归综合算法

针对大型复杂系统可靠度模型及其综合计算的特点,提出了一种一体化建模方法———"复合逻辑树模型"(CompositeLogicTreeModel,简称CLTM),阐述了其基本思想和原则,给出了相应的可靠度递归调度算法,并设计实现了基于CLTM的可视化建模与综合计算软件。该方法与软件已成功应用于某大型航天系统分析任务。     

双正交重叠变换系数基于上下文的算术编码算法

提出了一种双正交重叠变换(LBT)系数基于上下文的算术编码算法.针对二进整数LBT在DSP实现过程中出现的精度和计算复杂度问题,提出了一种适于DSP并行处理的LBT定点实现方法.编码算法包含60种上下文概率模型,熵编码采用MQ编码,并根据并行处理的需要,将MQ编码从位平面扫描过程中分离,根据分离后的结构特点,设计了改进的MQ编码器.并对算法的DSP实现进行了研究.实验结果表明,本压缩算法压缩性能和SPIHT相当,稍逊于JPEG2000,算法容易并行,硬件计算复杂度很低.     

两人分布动态决策系统建模研究

本文提出的建模方法之原理为：两人决策时每人的内部功能是主体基础,人员队中协作为外表行为,人对目标（任务）的比较选择过程为直观的快速估算（简称：内主、外协、快速估算）。这是两人队决策建模方法的新创造。新建成数学模型的有效性与水平都作了检验与评价,结果令人满意     

电磁发射用脉冲功率电源放电建模分析

为高效研究电磁发射用脉冲功率电源放电性能,为电磁发射提供技术支持,降低研发成本,电磁发射过程的相关建模与仿真工作需要重点研究。对弹丸在轨道中实际运动物理过程建立数学模型,对脉冲功率电源建立电路模型,采用联合两种模型的方法对脉冲功率电源放电系统进行研究,提出一种基于发射过程多物理现象的脉冲功率电源放电系统仿真模型。通过实验验证了提出方法的有效性,为后续脉冲功率电源放电研究提供了依据。     

间接边界元法模拟含裂纹介质中弹性波的传播

介绍了间接边界元法的基本理论,利用二维弹性动力边界积分方程解决了地震波在含裂纹介质中的散射问题。编写了地震波在二维非均匀介质中传播的数值模拟程序,模拟了爆炸点源在含裂纹介质中的传播情况,分析了裂纹的分布及填充物对波传播的影响。结果表明,边界元法是研究含裂纹介质中弹性波传播的有效工具。     

气动弹性影响下高超声速飞行器动力学建模与分析

高超声速飞行器通常采用轻质材料和细长升力体设计,导致受控刚体运动频率与结构振动频率趋于接近,给飞行器制导控制系统设计带来了巨大挑战。基于假设模态下建立了考虑变截面效应的高超声速飞行器自由梁结构动力学模型,对比了横截面梁和变截面梁模态振型和频率;考虑变截面效应后,振型变化较大,同时二、三阶模态频率均变小。给出了耦合气动弹性和飞行动力学的高超声速飞行器运动方程。在典型工况下,对比分析了刚体、常截面梁和变截面梁高超声速飞行器的平衡和动态特征,结果说明:变截面梁在平衡状态下附加攻角更大,系统在平衡点处开环不稳定性更大,同时非最小相位行为基本不变。     

计及技术风险的复杂系统多分辨率风险评估方法

针对技术风险难以直接度量、模型参数设定主观性较强等问题,利用技术成熟度的规范化方法评估系统组成的技术实现条件和难度;通过矩阵化的系统描述及关联关系推理,建立各分系统技术成熟度与系统过程模型动态参数之间的量化关系;采用系统过程建模仿真的间接方法,计算进度或费用超出可承受范围的不确定性,用以评估复杂系统研制的技术风险。通过多分辨率建模方法提高系统分析粒度,使该方法具有随系统演化过程对技术风险评估保持更新和分析粒度提升的能力。     

基于BOM的组件并行仿真引擎研究与实现

在组件化建模与仿真领域内,基于BOM规范的组件建模与仿真环境KD-SmartSim得到了广泛应用,它通过RTI实现了组件仿真系统的并行运算,但是其运行性能较低.讨论了KD-SmartSim系统存在的不足,在继承其基于BOM规范组件建模的基础上,提出了新的支持组件并行化计算的结构,设计了SPMD运行模式的并行组件仿真引擎...     

一种面向个性化服务的无需反例集的用户建模方法

随着WWW信息的快速增长 ,查找用户感兴趣的信息变得越来越耗时耗力。个性化服务能为不同的用户提供有针对性的服务 ,日益受到研究者的重视。用户建模是实现个性化服务的关键技术。传统的需要正、反例集作为训练例集的用户建模方法容易干扰用户的正常浏览 ,或者由于推断失误而引入噪声。基于遗传算法和k近邻方法提出了一种无需反例集的用户建模方法 ,该方法被应用于个性化信息过滤中。实验结果表明 ,基于无需反例集的用户建模方法的信息过滤算法可以达到 73 91%的过滤率和 94 4 4 %的过滤精度。无需反例集的用户建模方法是一种可行、高效的用户建模方法