基于CCD自动巡线智能小车设计

为实现小车的自动巡线,采用CCD摄像头识别不同颜色的跑道,在测试时选择了黑线。CCD具有128×1个像素,每次可采集128个线阵的数据,将其二值化后转换为128个8位二进制数,通过A/D接口输出,与STM32微处理器连接。用软件进行采集处理,采用中值算法,找到黑线两边的边缘,确定黑线的中心点。计算出小车的中心点与黑线的中心点之间的偏移量,控制小车的左转、右转还是直行。用编码器对车轮测速,用速度PID算法控制小车的行驶,以实现自动巡线。测试结果表明:该CCD巡线智能车能够实现自动巡线功能,不仅可自动循迹黑线,还可循迹其它颜色的线条,使得小车的巡线速度得以提高,为自动循迹小车提供了一种新方法、新思路。     

典型煤种的激波管热解动力学研究

通过对三种典型国产煤样在激波管所产生的高温条件下进行的热解过程研究(激波管内径70mm,采用 He/Ar 驱动,热解时间2ms 内,热解温度1700K),给出了三种煤热解析出的多种组分的时间历程,提出了相应的组分产量预测模型,并讨论了影响热解组分产量的环境压力、粒度和挥发组分的再分解等普遍关心的问题。     

民机后体试验技术研究

笔者给出了民机后体在低速风洞进行试验的一种新的和实用的试验方法。对试验设备、模型设计、支撑方式、天平的选择和角度控制精度等均进行了介绍,对试验方法和数据处理也给出了具体要求。　　在民机后体试验技术研究中,采用多种不同后体形状和有无尾翼模型进行试验。从试验结果可以看出不同后体阻力系数微小差别,可满足民机后体研制需求。     

小型CPT原子钟的数字电路优化研究CSCD

CPT原子钟是一种体积小、功耗低、指标优的新型原子钟。本文对小型CPT原子钟数字滤波算法开展优化研究,采用CIC滤波器前端滤波,低阶FIR滤波器后端滤波。新滤波模块在保证相同的噪声抑制比的情况下,节约逻辑资源,降低整钟功耗。基于以上方案实现的滤波模块,获得了55d B的滤波效果,同时节省了约42%的FPGA逻辑资源。     

“会学习”运载火箭的制导控制技术

“会学习”运载火箭具备“边飞边学”和“终身学习”的特征。对于“会学习”运载火箭制导控制技术具备的5个能力需求,即飞行状态在线辨识与感知、制导控制在线重构、经验知识自学习、“终身学习”和箭上强计算能力等进行了分析,研究了支撑“边飞边学”的在线辨识与控制重构、轨迹在线规划、目标在线变更等技术和支撑“越飞越聪明”的数据挖掘、自我学习、持续优化和决策评估等技术。最后,对“会学习”运载火箭的智能控制技术进行思考与展望。     

空间绳网捕获性能及误差影响分析

针对空间绳网的抓捕过程,确定了抓捕成功的评价标准,研究了多种非理想因素对绳网抓捕过程的影响。使用弹簧质点法建立了绳网的动力学模型,并建立了计入摩擦力的绳网碰撞动力学模型。以绳网边长为度量确定了抓捕目标的理论极限包络。提出了理想工况和非理想工况下界定绳网抓捕成功的判据,并重点研究了发射速度误差、发射同步性和抽出阻力差异对绳网抓捕性能的影响。结果表明:以展开率80%作为抓捕成功的界定标准过于严格,空间绳网具有较高的抓捕容错能力。     

一种再入类弹道模型的目标跟踪算法研究

针对当前机动目标跟踪算法中跟踪模型与再入目标实际运动差别较大,影响跟踪精度的问题,根据弹道导弹再入段的特点,分析目标运动状态,推导出一种基于再入类弹道目标模型的目标跟踪算法,并与基于CA模型的目标跟踪算法做了性能比较,结果表明,该算法具有可行性,可以提高对目标的跟踪精度。     

卫星通信系统邻星干扰分析方法研究

针对多星组网频率复用卫星通信系统的邻星干扰问题,对一种卫星通信系统邻星干扰分析方法进行了研究。首先计算地面站能否同时接收到邻星信号,若无,则不存在邻星干扰,若有,则需分析干扰的影响。其次计算邻星是否在接收天线主波束范围内,若不是,可认为两星的极化方式对接收系统无影响;若是,考虑双星完全重叠的极限情况,分析最严重的邻星干扰,并给出了综合考虑天线、降雨、倾角、冰晶等因素导致的去极化效应的信噪比计算模型。该方法已成功用于我国某卫星星座通信系统设计并通过了在轨测试,误码率满足系统设计要求。研究可为我国其他多星组网频率复用卫星通信系统的研究和设计提供参考。     

航空发动机主燃烧室火焰筒壁冷却的研究

概述了近年来国内外航空发动机燃烧室冷却方式的发展。重点论述了火焰筒壁温预测方法、三维壁温数值计算的控制方程、贴体正交网格和壁面函数的应用、计算辐射热流的蒙特卡罗法、三维计算域处理技术以及有高温涂层的壁温计算。调研表明,壁温预测技术对于未来高温升燃烧室设计而言,是有效、经济和实用的方法,对提高燃烧室寿命、飞行安全性具有重要意义。     

基于正交试验设计的进化算法初始种群生成法

针对进化算法求解多元优化问题时搜索空间较大、易陷入局部最优解等问题,提出了基于正交试验设计的进化算法初始种群生成法。采用正交试验设计思想,以搜索空间维数为因素,维数上分割的节点为水平,在满足约束条件的样本点邻域δ范围内按一定比例选择适应度较优个体,组合生成初始种群。与常规随机生成种群法对比,初始种群正交生成法在搜索空间内进行了大范围的拉网巡查,解决了初始种群生成较为盲目的问题,保证了种群的多样性,加快了算法的收敛速度,为更优初始种群个体的生成提供了保证。