类IXV飞行器初期再入制导与姿态控制方法研究

摘要： 针对类IXV飞行器无翼式升力体构型及采用RCS/尾襟翼组合控制特点，研究其初期再入段的高精度制导与姿态控制方法.设计带过程约束的数值预测 校正制导律以提高制导系统的鲁棒性及精确性；根据其执行机构配置特点，设计基于RCS的航向控制律及基于RCS/气动舵的纵、横向复合控制律，并采用鲁棒伺服LQR技术进行控制参数快速设计.通过蒙特卡洛打靶仿真来验证算法的精度及鲁棒性.     

基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载控制方法研究

介绍了一种基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载的控制方法，通过监测砝码的移动量和参考力传感器叠加系统的力值量，实时调整加卸载机构的加卸载速度，以实现对被检力传感器的平滑加卸载的目的。该方法有效解决了吊挂在加载过程中产生较大摆动，影响力标准机复现力值准确度的问题，同时也消除了力值过冲现象，避免了因逆程效应而导致的力传感器输出偏差。     

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征；其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力；最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。     

基于eN转捩预测方法的翼型低雷诺数气动性能分析

小型无人机由于尺寸较小,飞行速度较低,使得绕其机翼的流动雷诺数一般较低,处于低雷诺数范围。由于在低雷诺数流动中容易产生层流分离并转捩为湍流,故准确预测层流分离并预测转捩的发生对气动特性特性的计算至关重要。文章采用基于e~N转捩预测方法的XFOIL软件对两种较为常见的微小型飞行器的共四种翼型在低雷诺数流动中的气动性能进行了计算分析,结果表明CLARKY翼型比Benedek 10355B翼型更适合小型侦察机,而MH114和MH115两种翼型均比较适合小型载重机。     

一种基于元路径拥塞模式挖掘的移动对象位置预测方法

路网上移动对象位置预测是许多位置相关服务的基础。目前移动对象位置预测方法没有充分考虑到轨迹数据中所蕴含的道路拥塞信息,而路网上的道路拥塞状态对移动对象的位置更新会产生巨大影响。提出基于元路径拥塞模式挖掘的方法(Meta-congestion-pattern mining,MCPM)。在离线挖掘阶段,从历史轨迹的频繁路径(元路径)的紧集中挖掘当地的拥塞模式,并对运动模式进行建模,其中采用基于k均值的聚类算法解决数据稀疏性问题。在线预测阶段根据挖掘的拥塞模式和运动模式依概率进行预测。最后通过理论分析和实验验证得出了算法的有效性,与相同条件下的精度预测(WhereNext,WN)方法相比,平均预测准确性提高了近20%,预测时间平均缩短了近50%。     

预测-五阶容积卡尔曼滤波方法

为适用于强非线性、非高斯过程噪声系统，结合预测滤波（PF）与高阶容积卡尔曼滤波（HCKF），提出一种预测-五阶容积卡尔曼滤波（P5thCKF）方法。通过预测滤波方法对系统模型中的过程噪声及其方差阵进行实时调整，进而将新模型代入到五阶容积卡尔曼滤波框架中进行实时递推状态估计。推导了五阶球面单形-径向积分准则，采用五阶球面单形积分准则处理球面积分，广义高斯-拉盖尔积分准则处理径向积分；描述了预测滤波方法并对模型误差调整量进行了推导。通过2个仿真实验验证了本文方法在强非线性、非高斯过程噪声系统中的可行性以及应用于工程实践的可能性。     

单级轴流压气机纯音噪声实验与数值分析

为了探索转/静干涉纯音噪声与静子前缘上洗速度之间的对应关系，使用已发展的风扇纯音噪声混合预测方法对一台单级、低速压气机实验台（TA36）节流过程中的转/静干涉纯音噪声进行了预测，并与实验结果进行了对比验证。为了准确获取作为转/静干涉纯音噪声声源的静子叶片表面非定常压力脉动，首先比较了不同计算网格与时间步长设置对叶片表面非定常压力脉动计算的影响。随后，比较了静子叶片来流上洗速度和纯音噪声随质量流量的变化规律。研究表明：设计转速下，静子前缘70%、80%以及90%叶高的3阶叶片通过频率处的上洗速度幅值随质量流量的变化规律与混合预测方法估计的进气管道壁面声压级的变化趋势一致，并且与实验测量值的变化规律也保持了良好的一致性。此外，管道外远场声压级指向性的结果也表明：该实验台远场声辐射具有明显的指向性，并且不会随着节流过程产生明显的变化。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。