一种地理围栏内无人机航迹跟踪方法

针对UTM体制中无人机在地理围栏内的飞行监视问题,提出一种约束状态相关模态转换混合估计算法(CSDTHE)。采用随机线性混杂系统模型对无人机运动状态进行建模,利用CV、CT和CA三种模态描述无人机的飞行状态,以构建地理围栏内无人机运行的通用模态转换模型框架。利用飞行模态改变点(FMCP)定义相关模态转换参数,设计模态转换条件,生成模态转换概率矩阵,从而建立与状态相关的模态转换模型。运用约束卡尔曼滤波(CKF)方法对直线阶段和转弯阶段的无人机运动速度分别施加等式约束,并通过仿真实验验证了CSDTHE算法对无人机跟踪的有效性。     

基于反馈补偿K-means的救援物资需求预测

针对低空应急救援过程中救援物资需求的多样性与不确定性，提出基于反馈补偿K-means相似搜索的物资需求预测算法。通过比较非平稳数据处理方法，采用差分自回归平均移动模型（ ARIMA）对历史灾情数据进行平滑处理；将预处理后的灾情数据运用基于反馈补偿的K-means方法进行聚类分析；再对比夹角余弦，杰卡德相似系数以及相关系数这3种方法，搜索出相似度最大历史灾情案例，并线性求解当前低空应急救援所需物资量。实验结果表明，在基于反馈补偿K-means相似搜索的物资需求预测过程中，运用相关系数搜索的误差是最小的，方法不仅提高了大数据处理能力，而且在一定程度上提高了预测精度。     

基于GSPN的机载液压作动系统可靠性模型

机载液压系统具有余度降级、故障检测、隔离等动态时序过程,传统基于两元可靠性模型很难描述其动态行为和性能降级过程.针对这一问题,采用分层聚类和广义随机Petri网相结合建立了机载液压系统可靠性模型.利用该模型,详细分析了故障检测装置的故障检测率对系统可靠性的影响.分析结果表明,由于故障检测装置故障检测率的影响,机载液压作...     

Surface Roughness Effects on Vortex Torque of Air Supported Gyroscope

In order to improve the drift precision of air supported gyroscope, effects of surface roughness magnitude and direction on vortex torque of air supported gyroscope are studied. Based on Christensen’s rough surface stochastic model and consistency transformation method, Reynolds equation of air supported gyroscope containing surface roughness information is established. Also effects of mathematical models of main machining errors on vortex torque are established. By using finite element method, the Reynolds equation is solved numerically and the vortex torque in the presence of machining errors and surface roughness is calculated. The results show that surface roughness of slit has a significant effect on vortex torque. Transverse surface roughness makes vortex torque greater, while longitudinal surface roughness makes vortex torque smaller. The maximal difference approaches 11.4% during the range analyzed in this article. However surface roughness of journal influences vortex torque insignificantly. The research is of great significance for designing and manufacturing air supported gyroscope and predicting its performance.     

基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法(英文)

为避免翼型单点优化设计存在的非设计状态气动性能损失,改进对实际飞行环境中不确定性因素的适应能力,提出了基于神经网络的二维随机翼型优化设计方法。采用4个BP神经网络作为代理模型,用于预测翼型的气动系数与几何参数,以提供高效和可靠的分析。同时联合服从正态分布的概率密度函数和遗传算法构成了优化设计方法。采用该方法,对GA(W)-2翼型,在关于马赫数和迎角的二维飞行区域内进行了随机优化设计。通过与原始翼型和单点优化设计翼型的结果对比,表明该二维随机优化方法能够在指定飞行区域内改进翼型的整体性能,提高了翼型对多个飞行参数随机变化的适应能力。     

基于事件驱动的容积卡尔曼滤波定位算法

以网络化非线性滤波系统为研究对象,为了平衡系统的通信率和滤波精度之间的矛盾,引入随机事件驱动（stochastic event-triggered）的思想,并在此基础上建立了基于残差检测的事件驱动（detected event-triggered）模型。针对系统的强非线性,将线性随机事件驱动滤波系统中的更新结论推广至非线性系统,推导了两种事件驱动机制在容积卡尔曼滤波（CKF）算法框架中的滤波更新过程,得到了检测事件驱动CKF（DECKF）和随机事件驱动CKF（SECKF）两种算法。最后,通过天基平台空间目标跟踪问题对算法性能进行检验。仿真结果表明,当通信率下降20.64%时,DECKF算法的位置跟踪精度和速度跟踪精度相比标准CKF仅下降了5.50%和7.74%。此外,在通信率相同的情形下,DECKF比SECKF的精度高40%以上,证明检测事件驱动模式优于随机事件驱动模式。     

基于GSPN的飞机前轮转弯系统安全性评估

为解决在缺乏统计数据时无法对系统安全性进行评估的问题,提出将系统广义随机Petri网(GSPN,Generalized Stochastic Petri Nets)与经典评估相结合的方法.以某型尚处于设计阶段的飞机前轮转弯系统为研究对象,通过分析该系统结构功能图,建立出系统故障类型和影响分析(FMEA,Failure Modes and Effects Analysis)表;依照经典公式,求出系统各单元及其故障类型的故障率、维修度、平均无故障时间和平均维修时间等数据;将求得的数据与前轮转弯系统的GSPN模型相结合,利用TimeNET软件求得系统各故障类型的稳态失效概率;联立经验公式及危险度矩阵图对系统的安全性进行评估.经测评,该型飞机前轮转弯系统安全性符合设计要求.      

Research on the Plane Multiple Cracks Stress Intensity Factors Based on Stochastic Finite Element Method

Taylor stochastic finite element method (SFEM) is applied to analyze the uncertainty of plane multiple cracks stress intensity factors (SIFs) considering the uncertainties of material properties, crack length, and load. The stochastic finite element model of plane multiple cracks are presented. In this model, crack tips are meshed with six-node triangular quarter-point elements; and other area is meshed with six-node triangular elements. The partial derivatives of displacement and stiffness matrix with respect to all the random variables obtained by Taylor SFEM are derived. Meanwhile, the mean and variance expressions of SIF under uncertain factors are also derived. Parallel double-crack illustrative example of using the proposed method is given. The calculation results indicate that the uncertainty of SIF is influenced by the distance of the cracks, the smaller the distance of cracks is, the greater the SIF uncertainty is, and the uncertainties of material elastic modulus, load and crack length markedly affect the uncertainty of SIF; and the Poisson ratio of material has little influence. Among the variables, the elastic modulus has the greatest effect on SIF uncertainty. The next is external load. The crack length has lower effect on SIF uncertainty than both the elastic modulus and external load.     

基于TheoH方差的陀螺随机误差系数动态提取

针对运用动态Allan方差提取陀螺随机误差系数时,用截断窗截取原始信号造成方差估计置信度降低的问题,提出运用混合理论方差(Theo H方差)来代替Allan方差对截断窗内的数据进行分析,并提取出随时间变化的陀螺随机误差系数。Theo H方差改善了Allan方差计算时相关时间只能达到信号总时间的二分之一及长相关时间下方差估计置信度降低的问题,其计算的相关时间可以达到数据总时间的四分之三,有效改善了动态算法因数据截取造成误差系数估计置信度下降的缺陷。从对仿真信号和光学陀螺实测数据处理结果上来看,本文方法既能准确地对动态条件下陀螺量测信号的随机误差进行细化辨识,又能大幅提高中、长相关时间下方差估计的置信度。