基于迭代学习控制的飞机全电刹车系统的研究

通过对飞机全电刹车系统模型的分析,结合迭代学习控制的特点设计出一种新的全电刹车系统的控制律。通过在matlab/simulink中仿真,取得了理想的效果,表明控制律的设计基本合理、可行。     

近地小推力转移轨道的加权组合制导策略

 研究了近地小推力转移轨道的制导问题，给出了一种基于局部最优控制律的自主制导算法。推导出了各改进春分点根数对应的局部最优控制律；通过最优推力分配和目标偏差两个策略，对各局部最优控制律进行动态加权组合，从而有效减少了制导律的设计参数。在此基础上，针对燃料最省转移轨道，定义了一种新的发动机开关函数。采用遗传/逐次二次规划混合优化算法计算了最优制导参数。与传统算法相比，该制导算法是一种闭环制导算法，能够实现飞行器的自主制导，并且制导过程中无需对制导参数进行更新。以地球低轨到高轨的小推力转移为例，采用该方法分别求解了时间和燃料最省转移问题，并与传统算法进行了比较分析。数值结果验证了该算法的有效性。     

在学习中实践航空运输市场监管

民航体制改革后,笔者从过去的民航山东省局党委宣传部调到了民航山东监管办市场处任处长,成为一名国家公务员。做为一名从事宣传工作多年、且熟悉宣传工作的宣传干部,面对全新的航空运输市场监管工作,感觉一切都是陌生的,既要学习航空运输知识,又要学习市场监管方面的法律法规,     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

望眼欲穿“隼鸟”难觅回家路

“隼鸟”号小行星探测器是日本于2003年5月发射升空的，目的是探索太阳系和小行星诞生之谜。而这对防范小行星可能对地球的撞击是非常有帮助的，它是日本深空探测计划的重要组成部分，是今后更大规模空间探测和样本返回的验证机。经过两年多的飞行，“隼鸟”号于2005年9月接近了其目标——丝川小行星。[编者按]     

机器人运动的学习控制

机器人学习控制旨在采用简单的控制器结构和易于实现的控制算法,提高机器人轨迹动态跟踪精度。本文讨论了机器人控制研究中存在的困难,简要回顾了早期学习控制思想的形成和发展,重点介绍了近年来国内外有关机器人学习控制研究的现状。     

世界航天工业状况

巴黎欧洲咨询公司（Ｅｕｒｏｃｏｎｓｕｌｔ），最近发布了１９９９年版世界３２个国家、地区空间机构或政府团体有关民用和军用空间计划，及其相应空间活动的定期调查报告。从报告中可以了解到全球航天工业和航天经费的开支情况。１　商用空间市场迅速增长１９９８年除商用通信和电视广播卫星外，世界各国空间计划耗资总额大约为３４２．６亿美元，这个数值与１９９７年所耗资的３４４．９亿美元基本持平。不过，这个总数应该增加一些小国家正在开发的许多小型空间计划的预算，他们主要花费在卫星导航系统和遥感数据应用领域，而外界对这些…     

网络环境下应用型本科院校大学生自主学习能力的培养研究

计算机与互联网通讯技术的快速发展为高校教学改革提供了契机,提出了基于网络环境的教学方法,冲击着传统的学习方式。应用型本科院校以培养直接面向生产、建设、管理、服务第一线的高级应用型人才为目标,重点培养学生利用网络工具进行自主学习进而获得独立解决问题的能力。因此对充分利用网络教学资源以培养大学生的自主学习能力的研究与探讨就显得尤其重要与迫切。针对信息时代背景下大学生自主学习过程中面临的问题,提出了相应的对策,并提出应用型本科院校应对大学生的自主学习能力水平进行监控与评价。     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点，提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验，并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解，提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明，所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%，相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%，并具有良好的泛化能力。