模块化飞机结构优化设计的等效多工况法

随着航空科技的发展,追求飞机任务的多样化和低生命周期成本成为一大趋势,其中模块化飞机设计对于未来飞机设计的多用途以及经济性具有实际意义。针对模块化飞机结构优化设计的特点,提出了等效多工况(EMCO)法,将模块化结构优化问题分解为通用模块的多工况优化问题和各专用模块的独立优化问题。通用模块等效为承受多工况载荷的结构,并按多工况优化方法进行优化设计,使通用模块质量最轻。各型号的专用模块在此基础上分别进行独立的优化设计。通用模块和专用模块交替优化,直至目标函数值收敛。最后,分别通过模块化桁架结构和机翼结构优化实例展示了该方法的运用效果,并与单独优化结果和加权单目标优化结果进行了对比。结果表明该方法降低了计算规模,收敛效果较好。     

集群化多功能载人月面着陆/上升器概念设计

针对未来载人月球探测器的的高可靠、低成本、可拓展任务等要求,提出了一种新型的集群化多功能载人月面着陆/上升器方案,采用集群模块化设计,将原本单一的登月舱进行解构,划分为指令舱、服务舱、运载航天员的登月舱以及功能模块,其中功能模块包括探测舱、仪器实验舱、通讯舱、能源舱以及包含燃料、食物和水等的后勤舱。对飞行器总体模块划分、着陆/上升飞行程序、补给方案等进行了分析,结果表明:模块化设计可实现各个模块最优着陆方案,保障航天员生命安全的同时达到解决控制难度和燃料消耗的问题;与此同时,功能模块的相互独立,有利于提高整体工作的执行效率,提高整体可靠性。该方案可为实现更多的月面任务提供足够的空间。     

面向突发任务的空间站任务重规划方法

针对空间站在轨运营出现突发任务的情况,提出一种基于启发式规则的任务重规划方法,满足了方案重规划的快速响应需求。根据任务执行的连续性特点和冲突状态,建立了空间站突发任务规划领域模型。考虑重规划过程中任务包含活动间复杂约束关系传播的影响,提出了时间回溯迭代冲突化解策略,同时依据任务执行时间间隔,提出针对间隔插空的时间冗余启发式规则。基于时间回溯迭代冲突化解策略和时间冗余启发式规则,对原任务执行计划进行实时重规划,实现了突发任务的快速响应。应用算例分析表明,提出的重规划方法可以成功地满足空间站突发任务规划需求,实现实时更新空间站在轨任务执行详单的目的。     

主供模式下飞机模块化装配工艺设计探析

针对主供模式下飞机研制存在的各类瓶颈问题,借鉴汽车、船舶行业模块化装配的思路,提出飞机模块化装配的思想,并对实现飞机模块化装配的工艺设计进行分析。在设计数据结构模块化、系统模块化、功能模块化和接口标准化的基础上,通过全机顶层模块化装配工艺设计,辅以优化分工、细化交付状态、集成装配等方法扩大飞机总装装配平行作业面。充分发挥主供模式优势,通过总装工作适量前置降低总装阶段工作难度,最大限度提高飞机装配工作效率,从而缩短型号研制总周期,确保型号研制节点。     

车载实时控制模块设计与实现

随着车载任务系统综合化的不断提高,对实时控制模块要求控制处理的内容也越来越多,不仅需要控制许多端口,还要进行算法的解算。介绍了一种高性能的实时控制模块的设计方案,方案包括了车载实时控制模块的系统结构、硬件设计及其软件配置。在硬件设计中详细描述了各个功能模块实现的方法。该系统基于美国模拟器件公司最先进的Tiger Shark 201 DSP处理器,该模块支持PCI、CPCI总线、A／D转换、数据存储等功能。     

基于FTCS软件的民用飞机试飞任务优化研究

民用飞机试飞任务优化对提高试飞任务执行效率、缩短试飞取证周期具有重要意义。基于民用飞机试飞规划与管理软件,对人机交互任务单编制、单个任务单优化以及多个任务单优化进行了研究,探索出一条民机试飞任务优化的有效方法。结果表明,FTCS软件可极大降低试飞工程师的工作量,并提高试飞任务单的编制质量。     

复杂任务场景无人机集群自组织侦察建模与仿真

基于agent的作战建模与仿真是无人机集群侦察效能评估的重要方法,但以往方法中agent行为机制 和模型结构难以描述复杂任务场景下的自组织侦察行为。以反海盗侦察任务为例,提出一种面向集群自组织 侦察的作战建模与仿真方法。设计多agent分层复合行为机制和可组合模块化agent模型结构,通过简单行为 的组合描述复杂行为;通过信息素图模块与航路管理模块的交互,实现自组织航路规划与飞行控制;并通过仿 真算例,来验证方法的可行性,对比分析不同航路规划方法的侦察效能。结果表明:自组织航路规划对中断航 路侦察的动态事件的适应性更强;对于大区域、长时间、低目标密度的区域覆盖侦察任务,仅通过改进航路规划 方法来降低访问间隔难以显著提高目标发现概率。     

无人作战飞机自主控制分级递阶控制结构

把智能控制领域的分级递阶控制结构应用于无人作战飞机(UAV)自主控制的结构设计,根据"精度随智能降低而提高(IPDI)"的原则,把该控制系统分为3个层次:执行级、协调级和组织级。执行级完成高精度的局部控制任务;协调级产生航迹及导航信号,并对子系统的工作进行协调;组织级提供决策支持。提出了通过内外回路的方法来实现整个控制系统的硬件。根据每一级的功能需求,提炼出在多任务模式下各级的关键技术,进行了模块化分解,并分析了它们之间的逻辑关系。重点阐述了协调级和组织级的约束条件及实现过程。     

模块化设计中的模块创建策略

针对模块化设计中的方案设计阶段讨论了模块的特性,在此基础上提出了模块创建的策略,并讨论了模块创建策略的实现方法.基于这种方法构建了模块创建子系统,并用实例说明了模块创建的过程.     

模块化空中运输概念

目前的模块化空中运输（CAT）概念即由大型翼身融合体母机携带单个或多个大型可拆卸的人员／货物运输模块或任务载荷，可用于执行运输、作战、指挥、空中加油等多种任务。     

基于WKR结构片上多处理器系统任务分配策略

对现有CMP系统研究现状进行了研究，结合WKR结构模块性良好的特点，设计了基于WKR结构的16核CMP系统框架，在此基础上以提高任务的并行度为目标提出了静态任务层次分配策略。策略分为任务和线程两层分配过程，任务层分配定义任务的并行度，采用LDL胛算法将任务分配到以子WKR结构互连的内核子集上；线程层分配以减少核间通信和均衡核间负载为目标，通过TAGM算法完成任务内的线程在内核子集内的分配。仿真试验表明，静态任务层次分配策略能够实现负载较为均衡的分配，且与类似算法相比具有明显的时间开销优势。     

Coactive design of explainable agent-based task planning and deep reinforcement learning for human-UAVs teamwork

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are useful in dangerous and dynamic tasks such as search-and-rescue, forest surveillance, and anti-terrorist operations. These tasks can be solved better through the collaboration of multiple UAVs under human supervision. However, it is still difficult for human to monitor, understand, predict and control the behaviors of the UAVs due to the task complexity as well as the black-box machine learning and planning algorithms being used. In this paper, the coactive design method is adopted to analyze the cognitive capabilities required for the tasks and design the interdependencies among the heterogeneous teammates of UAVs or human for coherent collaboration. Then, an agent-based task planner is proposed to automatically decompose a complex task into a sequence of explainable subtasks under constrains of resources, execution time, social rules and costs. Besides, a deep reinforcement learning approach is designed for the UAVs to learn optimal policies of a flocking behavior and a path planner that are easy for the human operator to understand and control. Finally, a mixed-initiative action selection mechanism is used to evaluate the learned policies as well as the human’s decisions. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed methods.     

基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制

针对四旋翼无人机在编队飞行执行任务时可能遭遇障碍物问题,考虑多无人机避障及机间避撞的需求,提出 1种基于零空间方法的四旋翼无人机避障与协同编队控制算法。首先,建立四旋翼无人机动力学模型,并建立虚拟控制量简化控制模型;其次,基于零空间方法进行避障与协同编队控制算法研究,将无人机任务执行分解为目标趋向任务、避障避撞任务和协同编队任务,并根据优先级进行任务融合得到期望速度;再次,基于 PID方法设计控制律;最后,通过仿真验证所提控制算法的有效性。所提方法可保证四旋翼无人机在编队飞行中遭遇障碍物时的飞行安全。     

Task allocation and reallocation for fault tolerance inmulticomputer systems

The goal of task allocation in a set of interconnected processors (computers) is to maximize the efficient use of resources and thus reduce the job turnaround time. Proposed is a simple yet effective method to allocate the tasks in multicomputer systems for minimizing the interprocessor communication cost subject to resource limitations defined by the system and designer. The limitations can be viewed as results from the load balancing since the execution time of each task, the number of available processors, processor speed, and memory capacity are known to the system or designer. As the number of processors increases, the probability of a failure existing somewhere in the systems at any time also increases. Very few established task allocation models have considered the reliability property. In multicomputer systems, we define system reliability as the probability that the system can run the tasks successfully. After the (nonredundant) task scheduling strategy is defined, tasks are then reallocated to processors statically and redundantly. This is a form of time redundancy, in which if some processors fail during the execution, all tasks can be completed on the remaining processors (but at a longer time). Due to static preallocation of tasks this method is simpler and thus more practical than well-known dynamic reconfiguration and rollback recovery techniques in multicomputer systems. We demonstrate the effectiveness of the task allocation and reallocation for hardware fault tolerance by illustrations of applying the methods to different examples and practical communications network multiprocessor system     

基于等倾角进动的自旋卫星姿态控制方法

姿态控制是自旋稳定卫星控制的基本任务之一,其控制方法有多种,本文主要针对等倾角法进行研究。首先介绍等倾角法姿态控制的基本原理,然后详细地给出姿态控制前需确定的理论执行角、实际执行次数和时延等控制量的具体计算方法,最后进行了姿态机动仿真控制。仿真结果表明,控制量的计算结果准确,控制过程的预测结果与实际控制过程一致。此方法已在多颗自旋卫星发射中得到应用和验证。     

多星多任务运控系统可靠性优化模型

多星多任务运控系统任务需求是根据实时执行的各种任务而不断变化的,因而其在不同的任务状态下系统具有不同的可靠性结构。首先,给出了系统任务阶段分解的方法;然后,利用连续马尔可夫链理论建立了基于多星多任务运控系统的可靠性模型,给出了固定费用投资下对系统进行可靠性优化设计的边际分析算法;最后,通过案例分析,验证了模型的可行性与实用性。     

基于蚁群算法的无人机航路规划

为了提高无人机(UAV)作战任务的成功率，在敌方防御区域内执行攻击任务前必须规划设计出高效的无人机飞行航路，保证无人机能够以最小的被发现概率及可接受的航程到达目标点。针对这一问题，对新近发展的蚁群算法进行了讨论，提出了适用于航路规划的优化方法，并对无人机的攻击任务航路进行了仿真计算。仿真结果表明，该方法是一种有效的航路规划方法。     

嫦娥探测器分段渐倾转移机构设计

巡视探测器转移机构是在地外空间环境执行巡视探测器转移释放任务的空间机构。与美国、苏联转移任务不同,中国探月工程（CLEP）二期着陆器采用腿式着陆缓冲机构及巡视器顶部搭载方式,转移任务沿着陆器周向展开距离及巡视器释放高度增加,转移难度增大。在设计阶段,转移机构是否符合探测任务严苛的工程约束及设计指标;在执行阶段,转移机构能否在月面非确知环境下正常展开、转移过程是否稳定可靠,是嫦娥探测器顺利完成探测任务的关键。为保障月球后续任务及火星探测任务中转移机构的设计需要,根据巡视器转移系统特点,以探月二期工程中首次探索并成功自主设计定型的嫦娥分段渐倾转移机构为例,对巡视器转移系统的组成、任务需求及设计约束予以阐述,并结合参研人员经验,对机构研制方案的选取、关键环节设计、工程状态及任务验证情况进行说明,以为后续工作及相关工程提供参考。     

一种基于实时性考虑的对称多处理机任务调度策略的设计

针对机载设备强实时性的特点,设计了一种对称多处理机任务调度策略.重点需要解决的问题是:就绪队列的设计和任务的分配.同时考虑多机带来的任务绑定,cache有效利用等问题.为了实现良好的系统性能,采取多种技巧提高系统的实时性,利用线程代替进程提高程序的并行度,运用代码的可重入性实现内核数据的完整性.     

实时高可用测控集群关键技术研究

针对实时测控信息类型复杂、信息处理和控制方法多样、对实时性和可靠性要求高等特点,构建了一种基于集群计算平台的实时、高可用测控系统,在此基础上提出了一主一备双工热备节点的分布式集群管理控制模式,即在系统运行过程中任务除在一个节点上进行处理外,另一节点同时运行该任务处理(但不输出处理结果),在此基础上设计了任务故障监测的心跳机制、任务故障迁移和恢复的分配方法。通过实验证明,该方法能在一个处理周期内发现任务故障,并实现故障任务的迁移和恢复,不仅减少了系统建设成本,而且缩短了故障任务迁移和恢复时间,提高了测控系统的实时性、可靠性。