基于改进A*算法的可行性路径搜索及优化

针对路径搜索和路径优化问题，提出了一种改进的A＊搜索算法。对估价函数予以加权处理，并引入“人工搜索标志”，避免重复搜索无效区域，能有效且快速地逃离障碍物陷阱，使得算法在未知环境中能有效准确地找到可行性路径，并对可行性路径进行了优化，得到最短路径。仿真实验证明了算法的有效性和适应性。     

平流层长航时气球轨迹控制系统研究

首先介绍了平流层气球的应用意义及进行轨迹控制的必要性,然后描述了一种基于不同海拔风速差的轨迹控制方法,简要说明了平流层风速随海拔的变化规律,在此基础上研究了包括超压气球和轨迹控制系统在内的气球飞行系统各部分特点,最后简单分析了整个飞行系统的建模与仿真中的要点问题。结果表明,这种轨迹控制方法是一种几乎不需要消耗能源的有效轨迹控制方法,具有较高的应用价值和推广价值。     

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。     

基于改进A^*算法的无人机快速轨迹规划方法

针对旋翼无人机在三维障碍物环境中自主飞行时路径搜索速度慢、轨迹生成通常忽略无人机动力学特性的问题,发展一种基于改进A^*算法并同时考虑无人机动力学特性和运动学性能的快速轨迹规划方法。首先,在三维障碍物环境中运用改进A^*算法通过剔除部分网格节点降低A^*算法的节点计算量,提升算法的路径搜索速度;其次,以最小化飞行轨迹的四阶导数作为目标函数,以路径点处的位置、速度、加速度等各阶导数作为约束条件优化飞行轨迹;最后,在三维障碍物环境中对比A^*算法改进前后的路径搜索结果,并对优化的飞行轨迹进行仿真飞行测试。结果表明:改进A^*算法大幅降低了A^*算法的节点计算量,显著提升了路径搜索速度;且无人机能够始终以较小位置误差沿优化轨迹光滑连续飞行。     

主动Lamb波监测技术中的传感元件优化布置研究

研究了应用主动Lamb波对复合材料结构试件进行损伤检测时的压电元件的布置优化问题.首先,通过实验选取了不同中心频率的激励信号对结构板进行激励,根据Lamb波响应信号的分析结果对各个压电元件之间的距离进行优化;其次,通过计算S0模式Lamb波的群速度获得边界反射的到达时间,将计算得到的边界反射信号的发生时刻与实际情况进行对比,结果吻合一致,据此可对压电元件进行抑制边界反射影响的优化布置.将压电元件的优化布置应用在具体的损伤检测实验中,实现了复合材料上的一维结构脱层损伤定位.     

采用基于神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法开发高载荷透平动叶片

为了提高透平的内效率及降低制造成本，采用基于神经网络及遗传算法的叶轮机械叶片三维优化设计方法，开发了一种高载荷动叶片。该叶片是以5个截面的重心沿径向积叠而成。每个截面的内背弧是以基于叶型中弧线的Bezier曲线来构造。三维流动分析表明，新叶片提高效率0．5％。通过减少叶片数约15％，新开发的高载荷动叶片不仅有效地提高了透平的内效率，同时降低了透平重量和制造成本。     

采用TLC方法的超机动飞行控制系统设计

基于轨迹线性化控制(Trajectory linearization control,TLC)方法,研究了超机动飞机飞行控制系统的设计问题。首先简要介绍了TLC方法的设计思想;然后根据奇异摄动理论,将超机动飞行控制系统分成快慢两个回路,并为其分别设计了轨迹线性化控制器;最后分别用所设计的控制器和已有的动态逆控制器对某型歼击机进行了赫布斯特机动仿真。仿真结果和对比分析表明,所设计的TLC控制器是有效的,且比动态逆控制器具有更好的控制跟踪性能。     

基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测

将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究。首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法。然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型。训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值。与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值。     

基于BP神经网络的内圆磨床主轴动态分析方法研究

通过对神经网络学习样本的选择问题的研究，本文提出了采用“多水平正交表”选取神经网络的训练样本的方法，建立了内圆磨床主轴系统的BP神经网络模型，并在试验的基础上借助于优化方法进行了模型修正和优化计算。该方法不仅计算方便、快捷，而且具有较高的计算精度。     

内圆磨床床身设计参数的灵敏度分析及动态设计

机床床身在固有下的动态特性，对机床的加工精度有很大的影响，本文通过对组成框架型内圆磨床床身和双W型内圆磨床床身的主要肋板的厚度。位置等设计参数的灵敏度分析，找出了对该类型机床床身结构动态特性影响较大的设计参数，使磨床床身的设计既能保证有较好的结构动态特性，又能达到使其重量最轻的目的。