基于民机维修文本数据的故障诊断方法

在民航检修与维护过程中积累了大量蕴含丰富故障特征的文本维修记录，然而由于维修文本本身存在复杂性，其还未实现智能诊断，数据利用率低。提出一种不断修正迭代的基于预训练语言模型双向转换器编码表示（BERT）及轻量级梯度提升机（LightGBM）的飞机维修记录的故障原因分析方法，求解文本形式的维修记录中的故障原因，用以辅助维修人员进行正确的维修决策。首先，在基于BERT的故障诊断模型Transformer特征提取架构中引入多头注意力机制，以充分捕捉融合上下文的双向语义、更加关注于重点词汇；其次，为了提高诊断速度减少模型的参数并融合LightGBM模型来实现维修文本的故障原因分类；最后，将改进的模型与其他常用文本分析模型进行对比实验，在基于民机维修文本的故障诊断中该模型的准确率比TextCNN模型、LSTM模型和BiLSTM模型分别提升了38.99%、22.98%和18.16%，且BERT-LightGBM模型比BERT模型诊断速度提升了0.91%。表明所提方法在实现飞机维修文本故障诊断方面的有效性及优越性。     

复杂动态环境下无人飞行器动态避障近似最优轨迹规划

针对复杂动态环境下无人飞行器的动态障碍规避问题，基于合理假设建立了无人飞行器和动态障碍的运动学模型，并综合考虑无人飞行器飞行过程中的终端约束、控制输入约束、安全避障约束等，以能量最少为性能指标构建动态避障问题数学描述。之后，针对终端约束和控制输入约束，依据优化模型预测静态规划算法(OMPSP)生成初始轨迹；针对动态避障问题的不等式约束，引入松弛变量并结合滑模变结构控制方法设计松弛变量动力学，实现对一个、多个或同时多个动态障碍的安全规避；最后，依据有限时间微分动态规划(RHDDP)算法进行轨迹优化，获得满足上述各种约束并能规避动态障碍的近似最优轨迹。     

小尺寸Schmidt-Boelter热流传感器的研制

为满足常规高超声速风洞试验的热流测量需求，研制了一种小尺寸Schmidt-Boelter热流传感器。建立了传感器仿真模型并基于该模型对其结构尺寸开展了优化设计。根据优化结果，制作了尺寸为Φ 3×10 mm的传感器样件。在弧光灯热流标定系统上进行了性能测试，试验结果表明:该传感器灵敏度系数大于30 μV·m2/kW，响应时间约50 ms。     

基于鸽群优化算法的实时避障算法

为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置，提出一种在改进版圆形扩张（CSE+）法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制，在障碍分布密集时选择最安全的路径，在障碍物分布稀松的环境中，利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外，还引入了搜索树，可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能，在障碍物分布稀松时效果更加明显，且可实现死角检测并能通过狭长通道。      

CFRP反射器型面主动控制和作动器位置优化

研究了运用压电陶瓷作动器对碳纤维增强复合材料（CFRP）格栅反射器的型面主动控制。首先，采用了一种具有独立电压自由度的梁单元，以及考虑高阶剪切变形的板单元，对主控格栅反射器进行有限元建模；运用能量变分哈密尔顿原理推导了主控格栅反射器的有限元控制方程，并给出了反射面型面残余均方根（RMS）误差最小的电压最优控制方法。然后，研究了在典型载荷下，反射面残余RMS误差最小的PZT作动器位置分布的优化配置问题；提出了一种将遗传算法和梯度投影方法相结合的改进优化方法，用来求出在限定作动器数量的条件下，作动器几何位置的优化配置，使控制后反射面的残余RMS误差最小；给出的数值算例验证了方法的正确性和有效性。最后，研制了格栅反射器型面主动控制的实验样机，针对反射器的初始制造误差进行了型面主动控制，验证了控制方法的可行性和有效性。     

一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

在群智能算法的改进中，常利用优秀个体加速算法收敛，但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此，提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先，在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛，并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡，因此，优秀个体与普通个体的信息都能得到利用，进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次，通过对等级更新参数进行动态优化，加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后，经过时间复杂度与收敛性分析，证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。      

基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法

在机器人自动制孔过程中，制孔点位信息通常从待制孔工件工艺数模上获取，而待制孔工件安装过程中会出现位置偏移和变形，由工艺数模得到的点位信息无法直接满足孔位精度要求。为了保证自动制孔的孔位精度，提出了一种基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法。利用制孔区域边角基准孔建立双线性Coons误差曲面模型，通过模型计算出待制孔的误差补偿向量，并补偿至理论制孔位置。针对误差曲面切矢模长无法确定的情况，利用制孔区域内的基准孔构建遗传算法模型，计算出切矢模长最优值，使拟合的误差曲面更符合实际制孔区域曲面。通过试验对算法的有效性和精度进行验证，结果表明:采用基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法，可以使孔位误差得到有效的补偿。补偿后的平均孔位误差仅为0.195 6 mm，与传统的插值曲面方法相比，孔位误差降低了5%~10%。      

面向战略导弹的新一代惯性系统

自主式惯性制导系统是战略导弹"威慑可信、反击可靠"的保障,针对我国已装备的战略导弹惯性系统在高精度、高可靠、实战化等方面存在的不足,系统阐述了位置捷联、位置平台和速率捷联的工作特点和局限性,首次提出了一种可同时满足高精度、全姿态、小型化的新一代惯性系统——速率平台.该惯性系统既具备速率捷联系统小型化、全姿态的特点,又兼顾了位置平台系统隔离角运动的功能.针对战略级惯性系统冗余不足引起的可靠性问题,在速率平台的基础上从智能化的角度提出了具备导航级故障诊断和自主重构的新体制惯性系统,该惯性系统将首次具备了自主导航、自主控制与自主重构的能力.     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。