基于OMNeT++的卫星姿态控制系统仿真

针对三轴稳定卫星的姿态控制系统,在离散事件仿真平台OMNeT 的基础上,建立了一个以星敏感器和陀螺为敏感器,反作用飞轮为执行机构的闭环控制仿真系统。采用双矢量定姿算法和PID控制算法,对该卫星在对地定向模式下的控制精度进行了仿真。仿真结果清晰地反映了星敏感器和反作用飞轮输出延时对控制精度的影响。整个仿真系统符合面向对象和模块化的程序设计理念,并实现了仿真程序的重用。     

模糊逻辑方法用于气固两相流动PTV测量中的颗粒识别过程

采用人工智能中的模糊逻辑方法进行气固两相流动PTV测量中的颗粒识别,因更多地模拟人脑的思维过程使得识别效率得到大幅度的提高,同时,在识别过程中可以获取大量有关颗粒本身的信息,如形状和尺寸等,由此可将气固两相流动中的不同尺寸的颗粒区分开,从而可实现对气固两相流动的测量。     

悬停状态电控旋翼噪声主动控制试验

为研究电控旋翼襟翼高阶谐波噪声控制规律,在电控旋翼综合试验台上进行了悬停状态下的噪声主动控制试验。首先搭建了用于旋翼噪声测量和襟翼控制的测控系统,基于该系统,施加了不同谐波阶数下的襟翼幅值、相位控制,通过对试验数据的分析表明:旋翼转速为500r/min时,旋翼噪声声压级最多可降低4dB;最佳的旋翼噪声控制襟翼谐波阶数为2/rev,襟翼谐波的最优控制幅值小于6°,最优控制相位在180°~300°之间。     

民机工艺标准体系构建探讨

分析了民机研制过程中工艺标准的国内外现状,提出了民机工艺标准体系构建的原则,确定了民机航空行业级工艺标准体系框架并简要介绍了体系包含的主要内容,提出了基于5个维度的标准项目确定方法,研究了民机工艺标准化工作的应对策略,同时分析了标准制定时可能存在的问题及解决途径。     

一种太赫兹机电波导开关的设计

针对太赫兹频段卫星通信系统对信号传输及切换的需求,设计了一种工作于114 GHz～173 GHz频段的无间隙C型机电波导开关。首先,采用等效电路理论进行传输线匹配设计,并分析了波导口宽边和窄边错位对电压驻波比的影响;之后,依据导体损耗理论分析了金属壁电导率对插入损耗的影响,并运用HFSS软件对通道长度、表面粗糙度等因素进行参数敏感性分析;最后,提出了一种新型扼流槽加载方式。结果表明：开关的驻波比与弯曲半径成正比,考虑到定子强度及小型化设计,应选择合适的弯曲半径;采用银镀层有利于提高插损指标,且在太赫兹频段,为降低插入损耗,微波通道的表面粗糙度应优于0.8 um。最终,在114 GHz～173 GHz频段,开关的电压驻波比小于1.1,插入损耗小于0.45 dB,隔离度大于80 dB,耐功率为3000 W,满足设计要求。     

基于多Agent的柔性作业车间动态调度方法研究

为提高调度策略对工件到达密度变化的适应能力,对柔性作业车间内的动态调度方法进行了研究。首先根据调研结果以及Agent建模方法构建了基于多Agent系统的柔性制造动态调度系统;然后结合柔性制造背景下的复杂结构件加工特点对调度过程中任务分解、机床选择、任务分配3个步骤的运行机制进行了改进,形成了基于工序块的任务分解机制、基于加工精度的机床选择机制以及基于调度规则的动态时间窗调度方法;最后通过试验验证了该动态调度方法在工件到达密度变化场景下的可行性,对当前实际的柔性作业车间生产活动具有一定的指导意义。     

航天型号现用钢丝螺套型面检测方法分析

概述对钢丝螺套型面尺寸检测的技术要求,分析现行的两种钢丝螺套型面检测方法 (上、下环检测和B值检测)存在的问题,提出调整公差及其分配等措施以解决型面尺寸检测中的问题。     

近距空战训练中的智能虚拟对手决策与导引方法

针对近距空战训练中智能虚拟对手攻防博弈的自主决策与占位导引问题,提出了基于动态贝叶斯网络(DBN)和约束梯度法的智能虚拟对手决策和导引一体化方法。结合空间占位态势、火控攻击区和机动动作识别结果等信息,建立近距空战决策动态贝叶斯网络模型,实现根据战场动态环境变化的占位导引指标决策。针对在线识别的各类目标机动动作,建立轨迹预测模型,实现目标轨迹的实时预测。根据占位导引指标和目标预测轨迹,考虑飞行性能约束,采用约束梯度法计算智能虚拟对手的优化占位导引量。实现了近距空战智能虚拟对手空间占位决策与导引量计算的无缝结合。近距空战仿真实验结果表明:所提方法能够实现智能虚拟对手的合理化自主决策和占位导引,克服了传统方法实现机动动作方式固化的问题,具备较好的实时性和优化性。      

基于迁移学习的暴恐图像自动识别

利用人工智能和深度学习技术自动化地分析互联网海量图片,快速、准确地识别有害的暴恐图像并及时处置是反恐工作的重要手段之一。研究了利用深度学习和迁移学习技术对暴恐图像进行分类识别。首先,定义了暴恐图像的主要概念特征,并针对性地构建数据集;其次,针对暴恐图像正样本较少的问题,设计深度神经网络模型和迁移学习方式;最后,基于构建的训练数据集进行模型训练和测试。结果显示:所提方法可以快速、准确地对互联网图片进行分类识别,平均分类准确率达到96.7%,从而有效降低人工检测的劳动强度,为反恐预警工作提供决策支持。      

Blasius边界层C－型失稳的理论分析

本文用空间模式的二次失稳理论分析了Ｂｌａｓｉｕｓ边界层转转捩实验￣［１］中Ｃ－型失稳后扰动演化过程。其幅值演化曲线与实验曲线符合较好。