亚轨道飞行器任务中止再入轨迹优化设计

针对亚轨道飞行器上升段由于动力故障任务中止时再入返回的问题,考虑飞行模型简化和故障后的燃料处理方案,通过遗传算法优化设计最优返回轨迹,优化时选取经向飞行航程最远作为性能指标,并采用遗传算法,解决用于再入轨迹优化所涉及的关键问题,并进行仿真。仿真结果表明,方法不但满足飞行器返回过程中加热率、过载、动压约束以及终端状态约束,能够通过飞行航程最远消耗飞行器能量从而安全着陆,而且可以较快地搜索到全局最优解,能够用于亚轨道飞行器故障再入轨迹的优化设计。

退化系统任务中止策略研究综述

对退化系统的任务中止策略展开研究。首先,将退化系统分为普通退化系统和随机过程退化系统,从多部件、多阶段、多状态等角度对普通退化系统提出的中止策略进行论述,从Wiener、Gamma等过程具有的不同性质对随机过程退化系统提出的中止策略进行论述;然后,通过讨论退化系统任务中止策略模型的实际应用可知,无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)是目前被应用最多的领域;最后,采用CiteSpace软件对这一领域的研究热点、趋势、前沿进行分析,结果表明,基于随机过程建立退化模型,并在制定任务中止策略的同时考虑预防维护、最优检测、任务冗余以及完美或不完美维修的联合优化模型虽然难度很大,但却具有相当大的发展空间。

载人登月任务中止轨道问题综述

任务中止轨道是载人登月飞行过程中发生故障后,航天员安全返回地球的通道.在总结国内外对任务中止轨道研究的基础上,首先从整体上分析了任务中止的基本要素;然后,结合载人登月飞行过程,重点讨论了各飞行阶段对任务中止轨道的要求及如何合理选择中止轨道的问题.并针对飞行时间和能量消耗两个关键因素,提出任务中止优化的一般途径.最后,对我国载人登月任务中止问题的研究提一些建议.

载人登月轨道设计方法及其约束条件概述

轨道设计问题是载人登月任务面临的一个最基本的问题,设计的优劣直接影响任务执行的效果、甚至成败。总结了国内外载人登月轨道设计的方法以及相关的研究成果,分析了载人登月自由返回轨道、混合轨道和任务中止轨道等三种类型轨道的特性,详细介绍了直接转移轨道设计的多种设计方法、约束条件、优化原则和飞行模式。

Application of predictive control scheduling method to real-time periodic control tasks overrun

Based on the abort strategy of fixed periods, a novel predictive control scheduling methodology was proposed to efficiently solve overrun problems. By applying the latest control value in the prediction sequences to the control objective, the new strategy was expected to optimize the control system for better performance and yet guarantee the schedulability of all tasks under overrun. The schedulability of the real-time systems with p-period overruns was analyzed, and the corresponding stability criteria was given as well. The simulation results show that the new approach can improve the performance of control system compared to that of conventional abort strategy, it can reduce the overshoot and adjust time as well as ensure the schedulability and stability.

南太平洋上的波涛——随“远望2号”赴南太平洋考察散记

今年2月,我作为新闻记者随“远望2号”船赴南太平洋,参加我国新一代气象卫星“风云二号”和新一代通信卫星“东方红三号”的发射任务。原定时间是5个月,后因“风云二号”气象卫星在西昌发射过程中发生重大意外事故,任务中止,提前回来。这样,我从出海到归来,共在船上生活了58天。这58天船上生活是艰辛、闭塞和枯燥的,但对没有过远洋经历的人来说却是新鲜的,船上也不乏有一些趣事轶闻,写在这里与读者共享一下远洋生活。“交公粮”船上的人。