基于STM32F429的全向运动平台的运动控制

全向运动平台系统是可以实现人体在各个方位行走的2D运动平台。针对实现人体在全向运动平台稳定行走的运动控制,采用加入观测器的一阶控制算法对平台运动控制进行探究。先通过MATLAB软件进行算法的仿真,验证方法的可行性；再通过现场测试,验证控制算法的有效性。最终试验表明,加入观测器的一阶控制算法可对全向运动平台实现有效的运动控制。此运动控制策略的探究为全向运动平台的运动控制提供了一种可行的控制思路和方案。     

摆线桨非定常动态失速的三维效应

对摆线桨三维全尺寸模型进行了非定常数值模拟。验证了两种嵌套网格方法的可靠性与适用性,针对二维/三维情况下摆线桨非定常涡流动特性及诱导分离特性开展了数值分析,重点研究了展向气动力随方位角的分布与全局流场的诱导速度分布,并分析了尾迹捕捉精度与涡量耗散特征。结果表明:受摆线桨切向速度、展向诱导速度等三维效应影响,两种计算结果的瞬态气动力极值差值达到44%。三维动态失速涡的产生、脱落与再附明显弱于二维翼型情况,这对于摆线桨非定常气动特性有较大影响。      

磁选态单束铯束管束光学参数的模拟计算和设计

为提高铯束管跃迁信号强度,在束光学参数设计中,用蒙特卡罗方法模拟计算铯原子通过率和未跃迁比例。通过改变模拟计算中的束光学参数,分析铯原子通过率、未跃迁比例和倍增器首极电流的变化趋势,得到了主要束光学参数的合理取值范围。在铯束管实际装配和试验中使用束光学参数设计结果,有效地增加了倍增器首极电流。     

表面介质阻挡放电对扩散火焰燃烧特性的影响

针对表面介质阻挡放电（SDBD）在激发等离子体时具有显著的气动效应和化学活化效应，为分析表面介质阻挡放电对空气/甲烷同轴剪切扩散燃烧的助燃效果，实验使用高频交流电源，基于等离子体诱导射流逆向激励对火焰施加控制。根据获取的射流流场纹影图像、火焰图像和CH*自发辐射，研究了等离子体对不同燃烧条件下火焰燃烧特性的影响。结果表明:受等离子体气动激励作用，火焰上游细长剪切层的空气/甲烷掺混得到增强，从而扩大了剪切层燃烧宽度，同时燃烧释热速率会明显提高，这主要与等离子体活化效应有关，并且该效应显著增强了位于喷嘴出口火焰基的燃烧强度。在空气流量较低时，等离子体气动激励可有效增大火焰下游湍流度和射流角，使火焰高度降低、宽度增大，且作用效果随放电电压提高逐渐增强。      

面向增材制造的飞行器结构优化设计关键问题

围绕飞行器复杂结构整体构型研制的高性能、轻量化苛刻需求,着重介绍了面向增材制造的结构优化设计面临的系列关键问题以及相关研究成果。分别从面向增材制造的结构多承载环节整体优化建模与性能分析、整体结构多学科性能与功能综合设计方法、跨尺度结构-微结构性能表征与尺度效应的影响机理,以及增材制造工艺对整体结构件性能的影响机理和制造工艺约束4个方面,阐述如何从结构力学与工艺力学角度科学实现最优性能设计与先进增材制造技术的完美匹配与融合。     

海上双馈电机开路故障容错性能评估

海上风电机组面临故障率高、停运损失大等问题,迫切需要及早发现运行故障、及时提供容错机制。构建基于西蒙决策理论的双馈风力发电机开路故障容错设计方案,选取电能质量和风力发电机组可靠性作为典型评估指标。结合双馈风力发电机组机侧变流器单相开路故障容错案例,给出量化的容错性能指标。结果表明及时有效的故障容错机制能够提高海上风电场的可用率,避免故障恶化,降低故障带来的经济损失。     

基于L_1自适应的超低空空投抗侧风控制律设计

针对超低空空投过程中侧风干扰与装备投放过程相耦合,影响载机飞行安全和空投任务的完成等问题,提出了基于L_1自适应的控制律设计方法。利用最优控制对系统线性部分做状态反馈并确定匹配参考模型,在此基础上,考虑系统的匹配和非匹配不确定性,设计L_1自适应控制器实现姿态保持,结合外环PID侧向轨迹控制器实现对航迹的稳定和保持。仿真结果表明,控制器具有优良的控制性能,对复杂侧风干扰和系统非线性不确定性具有很强的鲁棒性,且在高自适应增益下能有效抑制输入信号高频抖振。     

一种修正的Osher通量在高阶WCNS中的特性

将一种基于多维修正的Osher通量运用于高阶加权紧致非线性格式(WCNS)中,该修正通量主要在垂直于激波面的界面上增加耗散,能够改善Osher通量的激波捕捉稳定性,同时对边界层和接触间断的分辨率影响非常小。对修正的Osher通量在高阶WCNS中的特性进行研究,通过数值模拟测试了基于Osher通量的WCNS的激波稳定性、热流预测精度、边界层模拟能力、激波边界层干扰模拟能力,并与Steger-Warming通量和Roe通量进行了对比。结果表明修正后的Osher通量比Harten修正的Roe通量具有更好的激波捕捉鲁棒性,而边界层、驻点热流值和激波边界层干扰的模拟则明显优于Steger-Warming通量。上述结果说明了基于修正的Osher通量的高阶WCNS具有较好的激波捕捉特性、热流预测精度和边界层计算能力。     

基于YOLO智能网络的红外弱小多目标检测技术

复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。