飞向Halo轨道的太阳帆航天器轨迹优化设计

研究了太阳帆航天器从地球同步轨道飞向日-地第2Lagrange(L2)点Halo轨道时其转移并入轨的轨迹优化设计问题。提出了分3阶段优化设计的方法:首先调整航天器逃离地球的飞行轨迹,使其比较接近目标Halo轨道的不变流形;再借助不变流形,用遗传算法求解相应的最优控制,使其转移到目标Halo轨道的不变流形上;最后航天器将沿流形飞行完成入轨。数值仿真结果表明,提出的方法可以得到相当好的转移轨道。由此显示:将转移轨道分为若干阶段,借助不变流形,用遗传算法求解最优控制问题的轨道优化设计方法对于此类小推力变轨问题是切实可行的。     

多颗小行星探测顺序确定及轨迹优化

小行星探测日渐成为深空探测领域的一个研究热点。考虑小行星Kepler轨道以及小推力航天器的特点,从能量和相位的角度推导出多颗小行星探测顺序的确定准则,并利用优化算法对航天器的飞行轨迹进行了全局优化设计。算法在满足约束条件的前提下,使得航天器剩余质量与飞行时间的比值达到最大,并通过数值仿真算例验证了算法的可行性。结果表明:该算法综合利用遗传算法和局部优化算法具有精度高、计算简单的特点,可用于小行星探测的轨迹优化设计问题。     

洪水三要素的蒙特卡洛模拟

应用蒙特卡洛法对吉林省境内的３种不同类型的小流域的洪水三要素进行了模拟，得出洪水三要素的理论值。     

现代体育教学方法及其发展趋势

本文采用文献资料研究法 ,对现代体育教学方法进行分析的基础上 ,对体育教学方法的发展趋势进行了探讨。     

赛罕乌拉探大鸨

大鸨，又名地鵏（音：bu）、老鸨，是一种大型地栖鸟，在我国主要分布于内蒙古，黑龙江的齐齐哈尔、明水、肇东和大兴安岭，吉林的白城，辽宁的本溪和锦州等地。它栖息于广阔的草原、半荒漠地带及农田草地，通常成群活动，十分善于奔跑：食性复杂，不但吃植物的嫩叶、嫩芽、种子以及散落在农田地上的谷粒，     

航天器姿态机动的敏捷性评估

利用最优控制提高传统卫星的敏捷性收益巨大,但风险并存,为了量化敏捷性的改善程度,评估不同航天器的敏捷性,该文提出了一种评估方法。首先,对航天器传统机动和时间最优机动进行了分析。其次,以姿态机动的时间为中间量,构建了近似角加速度包络和等效敏捷包络。然后,引入了敏捷因子和敏捷性曲线的概念,对姿态机动的敏捷性进行定量评估。最后,给出了仿真算例验证方法的可靠性。仿真结果与前人的研究相印证,准确地预估了航天器的平均机动时间。结果表明:该方法可以定量地评估航天器的敏捷性,广泛适合于有角速度、角加速度等各种约束的情况。     

关于(α,m)-凸函数乘积的Hermite-Hadamard型不等式

Hermite-Hadamard型不等式是积分不等式中的一类重要不等式.在控制理论等领域内有广泛的应用,关于(α,m)-凸函数的Hermite-Hadamard型不等式已经得到.本文基于(α,m)-凸函数的定义,利用H(o)lder不等式得出了一些新的关于(α,m)-凸函数乘积的Hermite-Hadamard型不等式.     

退化羊草草原浅耕翻处理植物群落恢复演替的研究

对退化羊草草原浅耕翻处理后植物群落恢复演替动态的研究结果进行了报道．１１年的变化结果如下：处理群落种的丰富度增加．群落种多样性指数在１１年中的分布符合方程Ｄ＝２．４３－０．４９ｔ＋０．０４ｔ２,均匀性指数分布符合方程Ｅ＝１．４３－０．８５ｔ＋０．０２７ｔ２．群落密度和生物量均较处理前有显著的增加．羊草是造成群落密度和生物量变化的最主要种群,其重要值在１１年中分布符合方程Ｉ＝２０２．９－７８．４／ｔ－０．２２／ｔ２,表明在演替开始的前几年羊草恢复较快,随着时间的延长,增加变缓并保持在一定的水平．１１年的恢复过程可划分为羊草＋少年生杂类草、冰草群落（１—４年）;羊草群落（５—８年）和羊草＋冰草＋多年生杂类草群落（９—１１年）三个群落阶段．１１年的恢复处理群落并未恢复到原生羊草草原群落的水平、演替将继续进行     

内蒙古羊草草原退化系列上群落生物量组成特征的研究

通过对羊草草原退化系列上四个退化梯度植物种类组成、不同生活型和水分生态型的绝对和相对生物量以及群落的多样性指数的比较发现,随着退化程度的增强,物种的数量逐渐减少.禾本科在群落中的作用逐渐下降,而其它科,尤其是菊科的作用逐渐增大.群落科组成的多样性随着群落的退化先降后增,水分生态类型的多样性则逐渐下降.旱生植物的生物量逐渐增加,其作用随着群落的退化也逐渐增强,整个群落逐渐向旱生方向发展.多年生根茎禾草在群落中的生物量逐渐降低.群落生活型组成的多样性先降后增.在重度退化群落,多年生根茎禾草和多年生丛生禾草的相对生物量均有所下降,小半灌木和多年生草本的相对生物量有所升高,四种植物在群落中优势度较为平均,打破了原生群落中多年生丛生禾草和多年生根茎禾草占优势的局面.