摘要：为了适应未来大型复杂系统设计与功能分析需求,在火星维护与管理装置设计中引入了基于模型的系统工程(model-based system engineering,MBSE)方法。首先,基于MagicDraw系统建模工具,利用SysML建模语言,以火星表面维护与管理装置为例,从概念层、逻辑层和物理层逐层分解,对火星维护与管理装置进行总体设计,提出火星车和智能机器人两种物理实现方案。随后,为对设计方案进行追溯性验证,建立了从用户需求到系统逻辑架构和指标能力的需求精化映射矩阵。结果表明,火星维护与管理装置的MBSE功能架构设计方法充分保证了用户需求和装置功能架构的紧密结合,提高了系统设计的可追溯性,可为MBSE方法在航天器总体设计提供应用参考。

摘要：基于传统小卫星对轨道和姿态参数确定采用分别计算的复杂模式,提出了一种利用地磁场和天文信息同时确定卫星轨道和姿态参数的新方法。首先通过分析小卫星轨道动力学J2模型和卫星姿态动力学模型,建立系统状态方程。其次将三轴磁强计与地磁场模型参考值的矢量作差,分析微分差值与状态变量的数学关系,建立定位/定姿观测方程。利用星敏感器提供的高精度姿态信息,建立定姿观测方程,同时利用星敏感器间接敏感地平观测折射恒星,建立定位观测方程。最后提出基于信息融合的先进滤波算法,并通过对多种导航模式进行数值仿真及结果分析,论证所设计一体化方法提高了系统定轨/定姿的精度和可靠性。

摘要：为了实现大椭圆轨道(HEO)卫星高精度自主导航,提出一种将直接敏感地平天文导航与全球定位系统(GPS)相结合的组合导航方法.首先,分析卫星轨道??2运动模型及其所受空间摄动,建立卫星轨道动力学模型;然后,分析单一使用天文导航和GPS的优缺点,根据HEO卫星对GPS的可见性,提出在远地点只采用天文导航,而在近地点采用以天文导航为主、适时引入GPS信号进行位速测量辅助修正的方法.通过计算机仿真和结果分析表明了所提出的设计方法导航精度比单一天文导航提高72.4%～85.6%.

摘要：随着社会信息化的快速发展,指挥信息系统逐渐成为作战的核心要素,所面临的数据安全问题也随之增加。传统的中心化数据保护方式易出现单点失效和数据篡改等问题,难以有效保障系统的数据安全。针对这些问题,结合区块链去中心化、不可篡改、可追溯审计以及可编程等优势,提出了一种基于联盟链的指挥信息系统数据保护方案,分析了指挥信息系统的节点功能,利用多通道结构对节点权限进行了划分,设计并实现了基于混合加密的数据保护智能合约,保证链上数据分布式存储、不可篡改、完整性可验证,支持数据的授权共享,并对非授权节点保密。测试结果显示,系统能够细粒度地对用户数据进行有效保护,系统响应延迟较低,节点容器内存开销较小,保证该系统能够在资源受限的平台上运行。

摘要：为了验证石墨烯空间辐射探测传感器的性能,结合石墨烯的能带结构和电场效应,分析了二维石墨烯材料的辐射探测原理,研究了基于石墨烯的空间辐射探测方法,研制了具有体积小、分辨率高、抗辐射性能好等特点的新型空间辐射传感器样件。利用质子、电子对辐射传感器进行了空间环境辐照试验,性能测试表明,辐射传感器样品的电学特性满足设计要求。研制的石墨烯空间辐射探测传感器有望应用在空间站辐射环境、月球辐射环境监测等方面以及脉冲星导航等领域。

摘要：设计了由负轴棱锥、折射率匹配液、正轴棱锥组成的浸液式组合轴棱锥.理论分析表明:浸液式组合轴棱锥系统与传统轴正棱锥等效,同时可有效提高最大无衍射传输距离;系统产生的最大无衍射距离与负轴棱锥的底角、折射率,匹配液的折射率,正轴棱锥的底角和折射率这五个量有关,极大地增加了系统设计的灵活性,拓展了光学材料的选择范围,降低了光学元件的加工难度.

摘要：高超声速边界层转捩是高超声速飞行器设计的关键基础问题之一.为了研究高超声速边界层转捩,在风洞中,对平板模型进行了M=5的实验,在模型中心沿流动方向使用PCB脉动压力传感器对脉动压力时间序列进行采集.文章将本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)方法引入高超声速脉动压力数据处理中,发展了单点POD分析方法.经验证,使用该方法重构数据的均方根(root mean square,RMS)峰值位置可表征转捩位置,实用性强.

摘要：针对各高校实验室开展的开放性实验项目时出现的实验材料存取杂乱无章等问题,开发设计了智能人机交互的器件存取管理系统。此管理系统采用模糊逻辑控制与校验检错等算法,分别对每一种器件编码,并结合器件与储物柜的相对体积比,设计出"一柜多物多码"的系统管理方案。此系统的使用方便了实验室内不同物品的分类和管理,同时使物品的存放更加安全可靠。该智能管理系统的推广和使用将有效解决"实验室物品的管理与分类"的难题。

摘要：基于文本的行人检索任务旨在以文本为查询在大规模数据库中检索出目标行人的图像,在处理社会公共安全问题中具有较高的实用价值.不同于常规的跨模态检索任务,该任务中所有的类别都是行人,不同行人之间的外观差异较小,难以辨别;此外由于拍摄条件的限制图像质量通常较差,因此如何有效地提取更鲁棒、更具有判别性的视觉特征是该任务的一项重要挑战.为了应对这一挑战,设计了一种基于自监督学习的文本行人检索算法,以多任务学习的形式将自监督学习与基于文本的行人检索任务相结合,对两种任务同时进行训练,共享模型参数.其中,自监督任务作为辅助任务,旨在为行人检索任务学习到更鲁棒、更具有判别性的视觉特征.具体来说,首先提取视觉和文本特征,并以图像修复作为自监督任务,旨在学习更丰富的语义信息,且对遮挡数据具有更好的鲁棒性;基于行人图像的特殊性,进一步设计了一种镜像翻转预测任务,通过训练网络预测图像是否经过了镜像翻转学习具有判别性的细节信息,以帮助行人检索任务更好地区分难分样本.在公开数据集上进行的大量实验证明了该算法的先进性和有效性,将行人检索的Top-1准确率提升了2.77%,并且实验结果显示两种自监督任务存在一定的互补性,同时使用可以实现更好的检索性能.

摘要：随着航天器小型化的发展,微推进技术研究具有十分迫切和重要的意义.基于微机电系统(MEMS)的固体燃料微推进器(MSPT)具有诸多优点,已成为微推进技术研究热点.介绍了MSPT的研究背景及优势,综述了国内外基于MEMS的固体燃料微推进器的结构与装配、点火部分研究、推进剂研究、推力测试装置设计、模型及数值模拟方面的研究进展.分析了目前研究中存在的问题和不足之处,并展望了未来研究的重点和改进方向.