高精度微弱磁场信号采集系统的设计与实现

微弱磁场测量是研究物质特性和探索未知世界的重要手段之一。实现高精度的微弱磁场信号测量需要设计高精度的信号采集系统,而以模拟量输出的磁强计通常需要数字采集系统进行模/数转换。为此,文章设计开发基于Σ-Δ型模/数转换器(ADC)的高精度微弱磁场信号采集系统,包括系统硬件电路设计和系统核心控制器FPGA的功能设计,实现了FPGA对ADC的读写控制,以及ADC输出数据的接收和发送等。性能测试结果表明,该系统的有效采样位数可接近理论值(21位),输出噪声RMS值为1.9μV,磁场测量精度满足0.1 nT要求。     

基于模因算法的飞机装配序列规划

针对飞机制造的装配序列规划问题,提出一种基于模因算法的飞机部件装配序列规划方法。在装配优先约束矩阵和非正交干涉矩阵的基础上构建装配规划模型,以飞机零部件间的装配方向和装配工具的差异性来构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得较优的装配规划方案,通过二叉树中序遍历法将较优的方案转化为可行解,再经过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,最终获取较优的装配方案。以某型号的飞机舱门装配为例,通过与传统遗传算法对比,证实模因算法在飞机装配序列规划中的可行性和有效性。     

军航无人机与民航航班侧向碰撞风险评估

近年来无人机(UAV)已经成为新型作战力量。为解决军航UAV与民航航班之间的飞行冲突，确保飞行安全，对经典EVENT模型进行改进，提出适用于UAV的碰撞风险模型。着重研究了导航方式、人为因素、高空风对于UAV飞行的影响，并构建了相应的位置偏差模型。首先，利用蒙特卡罗法求解军航UAV与民航航班之间侧向间隔丢失的频率；其次，利用MATLAB进行算例仿真，验证模型的有效性，并得出了侧向碰撞概率随参数变化的关系；最后，通过计算不同安全间隔下的碰撞风险，对空域使用提出建议。      

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。      

机载托架自动校准系统的设计与实现

为了解决机载托架传统校准方法精度低、耗时、费力等问题,设计了一种高精度、高效率并且操作简单的成品托架自动校准系统。该系统运用调平精度较高的"循环多次"最高点不动调平方法,建立高精度机载托架校准的静力学数学模型,运用VC与Matlab的COM接口编程技术开发机载托架自动校准系统,并建立良好的人机交互界面。试验结果表明,利用该方法对机载托架进行校准,无论是校准精度还是校准效率都较传统方法有很大提高。     

GEO-UAV空天双基SAR二维分辨能力分析

收发平台分置于地球同步轨道（GEO）和无人机（UAV）的GEO-UAV空天双基合成孔径雷达（SAR）系统能够实现对重点观测区域高精度、高时相的观测，二维分辨能力为其重要的系统指标。针对GEO-UAV空天双基SAR的二维分辨能力进行了分析:首先，基于梯度法给出了空天双基SAR矢量化的二维分辨率的计算方法；其次，基于GEO-UAV空天双基SAR的构型计算了其距离分辨率、方位分辨率以及二维分辨矢量夹角；最后，基于系统的二维分辨能力提出了GEO-UAV空天双基SAR的构型设计准则，通过点目标仿真对该准则的有效性进行了验证。所提设计准则能够为GEO-UAV空天双基SAR的系统设计提供有力支撑。      

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

超前支护与强支撑在地下施工中的应用

本文介绍了在不良地质条件下进行隧道施工时，所采用的管棚，锚杆超前支护方法，并对开挖洞室进行系统锚杆加固和钢格栅、钢支撑加固及塌方处理方法做了简要论述。     

中华世纪坛旋转噪音测试方法的研究

着重阐述了中华世纪坛在实际工作中为解决噪音问题所采用的测试方法，寻求一种解决长时间、多数据测试分析的途径。