多梁复合结构的动力学建模及全局解析振型分析

多梁复合结构广泛用于工程领域，其动力学特性对相关装备的工作状况有着重要影响，建立准确适用的动力学模型对后续的动力学响应参数影响规律研究有决定性作用。针对工程中常见的多梁复合结构，给出了位移场的一般表达式，利用哈密顿原理得出多梁复合结构的运动控制方程和边界条件，对其全局解析振型进行理论计算，给出了计算多梁复合结构数值振型的一般过程，基于数值分析和实验分析以L型梁和Z型梁为例利用频率相对误差、振型定性比较和MAC定量分析说明了全局解析振型的求解验证方法，利用伽辽金方法和全局解析振型给出了截断原系统得到离散系统运动方程的一般形式。提出的多梁复合结构的建模方法和全局解析振型求解验证方法，对工程中此类结构动力学响应的参数影响规律研究有重要意义。     

拉扭疲劳试验机同步校准技术研究

介绍了一种新型力值、扭矩多分量传感器，在此传感器的基础上，研究力值、扭矩两参数同步校准技术，从而实现了对拉扭疲劳试验机的系统校准，解决了以往分参数校准存在不可靠性的难题，保证了拉扭疲劳试验机各参数整体系统的准确性。     

抗多径效应的全范围多员出舱通信方法

针对载人航天器规模大和出舱活动范围广的现状,提出一种抗多径效应的全范围多员出舱通信方法,以解决传统出舱通信方法测控覆盖率低、多径效应影响严重的问题。通过在载人航天器外侧等间隔布置多副天线,实现相对于载人航天器360°范围内的出舱活动测控全覆盖。通信体制采用前向与返向频分双工体制(FDD),各出舱航天员之间采用直扩码分多址(DS-CDMA),对各出舱航天员设计不同的扩频码,解决多人出舱带来的通信互扰问题。为解决由于载人航天器遮蔽、反射带来的多径效应问题,前向链路和返向链路分别采用时间分集技术和空间分集技术的通信方式。仿真结果表明:同样满足10~(-5)误比特率的指标,全范围多员出舱通信方法比传统的单天线和三天线出舱通信方法的信噪比优化1.1~4.5dB,并且能实现全范围出舱活动的测控覆盖和通信连续。     

基于发布订阅的进程间通信设计与实现

航天器的每一种行为都需要多种信息的综合，这使得有效传递传感器数据成为关键问题.机器人操作系统(ROS)将基于主题的发布订阅作为内部的一种通信机制，解决消息的传递问题.由于ROS使用C++编写，无法直接应用在嵌入式平台中.本文利用C语言实现了ROS中基于发布订阅的通信机制，将信息的传递过程虚拟化成很多节点，每个节点可以选择自己感兴趣的话题成为发布端或者订阅端.发布端/订阅端并不需要知道其他节点的信息，实现功能解耦.目前，该方法在Windows平台上进行了单机和多机间的测试，通信效果良好，完成了进程间数据的传递.     

一种针对局部结构的有限元模型修正方法

针对实际结构有限元模型（FEM）的建模误差通常仅存在于局部区域，提出了一种对局部结构单独进行模型修正的方法。首先，根据频响函数（FRF）解耦理论得到由残余结构频响函数与包含待修正参数的局部结构动刚度所重构的整体结构频响函数的拟合值，然后通过迭代优化使其与测量值的残差最小化，从而得到参数的极大似然估计。在此基础上，将残差关于参数的灵敏度以局部结构动力学矩阵表示，建立了模型修正的基本方程，利用整体结构的测试数据即可直接对分离出来的局部结构进行模型修正。最后，对喷气式飞机和三角机翼飞机分别进行了数值模拟和实验研究，验证了所提方法的可行性和有效性。结果表明，所提方法可以成功地用于仅局部区域含有建模误差的实际结构有限元模型的修正，修正后的有限元模型的动态特性与实际结构有较好的一致性。     

多臂空间机器人的视觉伺服与协调控制

针对多臂空间机器人自主目标抓捕任务，首先建立多臂空间机器人的运动模型和其与目标的相对运动模型，采用Kane方法建立多臂空间机器人的动力学模型；其次，研究基于视觉伺服的机械臂在线轨迹规划算法，并引入零反作用机动，消除机械臂运动对平台姿态的扰动；再次，在不使用零反作用机动功能时，分别使用基于角动量前馈补偿的协调控制算法和逆动力学方法设计了协调控制器，在机械臂运动时保持平台姿态和相对目标的位置。最后，开发了基于Matlab的仿真软件MASS（多臂空间机器人仿真），仿真结果校验了上述方法的有效性。     

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究，将干扰资源调度建模为多目标优化问题，以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型，利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿，以最优解集代替最优解，再根据战场实际情况选择最佳调度方案，使决策方案更加科学合理。实验结果表明，MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷，有较高的搜索效率，算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。