基于新型自适应遗传算法的混合可靠性优化模型

提出一种新型的自适应遗传算法。结合Logistic函数和余弦函数,对交叉、变异算子曲线进行非线性化处理,实现了交叉算子和变异算子的非线性自适应调整。用新算法求解测试函数,结果表明新算法能够提高收敛速度和精确度,有效地跳出局部收敛,避免早熟现象发生。并基于提出的新型自适应遗传算法,研究了截尾随机-模糊-区间变量的混合可靠性模型的优化问题,建立了以混合可靠性指标作为优化约束条件的混合可靠性优化模型。以某型飞机变速箱同步器系统的优化设计为例,验证了该模型在工程应用中的有效性。     

适于时变幅值分析的直升机黏弹减摆器模型

针对现有适于宽幅值范围的黏弹减摆器模型一般含有动幅值参量,不便用于幅值变化的直升机旋翼/机体耦合动稳定性时域分析的问题,给出了小摆振阻尼比时,黏弹减摆器在单频及双频条件下动幅值参量的计算方法,运用该方法计算系统在收敛、中性稳定及发散3种情况下的幅值曲线,较好地反映了响应幅值在时域上的变化趋势。将改进的黏弹减摆器模型用于直升机地面共振非线性时域分析,为准确获取旋翼摆振后退型响应,给出了所需桨叶激振力矩的计算方法,在不同转速不同复模量状态下,采用该方法确定的激振力矩对桨叶进行激振激出的响应幅值与预期值误差不超过6%。对摆振后退型响应进行分析可知,系统稳定时,与线性化结果相比,计入黏弹减摆器非线性后,旋翼摆振后退型响应衰减更快,其模态阻尼在时域上呈增加趋势。      

一种可变形桁架避障规划方法*

摘要： 为解决VGT的避障规划问题,给出一种等效机械臂模型并分析单级VGT正向递推运动学中的冗余问题.针对等效模型,利用遗传算法设计避障规划算法得到等效模型变量,再反算VGT各级可调杆长度得到VGT的避障算法.所得结果使得VGT等效机械臂模型各级具有相同的移动关节长度,且相邻两级转动关节角度变化较小.对避障规划结果和VGT到等效模型的变换进行仿真验证对比,验证算法有效性.     

一种非合作卫星目标立体视觉测量技术

针对空间非合作卫星近距离的相对位置和姿态测量问题,提出一种立体视觉测量技术.使用激光雷达为双目立体视觉提供先验距离信息和粗略姿态,在双目相机左右图像特征提取时增加视差范围约束,限定左右图中同名特征点提取的范围,可避免杂光条件下局部复杂纹理的干扰,有效降低计算复杂度,提高图像处理的速度.通过地面闭环试验对测量技术进行了验证,实验结果表明方法的有效性和先进性.     

一种快速全天星图识别算法

对星敏感器全天识别算法进行了研究,综合考虑三角形匹配识别法和四面体识别法的优缺点,提出一种改进的快速全天星图识别算法.该算法通过优化导航星对角距筛选方法,节省存储空间;同时引入K矢量法用于加快星图识别中角距匹配的速度;在三角形识别不唯一时,引入第四颗观测星进行四面体识别,提高识别成功率;并在三角形识别结束后增加投影验证功能以避免误识别.仿真结果表明,该算法合理有效,可节省存储空间,减小星图识别时间,提高识别正确率,具有很好的实用价值.     

烧蚀滞后效应引起的钝锥滚力矩

当有迎角钝锥相对于风坐标转动时,由于烧蚀滞后效应将产生滚转力矩。本文基于适当的力学模型和近似分析导出了该滚转力矩系数的解析表达式,表明该系数与α＾２ｓｉｎε成正比。根据结果得到的系数模数的量级是１０＾－６。文中还分析了它与各主要物理量的关系。     

基于无监督聚类与LSTM网络的航天器健康状态预测方法

健康状态预测是从系统层面保证航天器在轨安全稳定运行的关键技术.针对机电类关键部件存在性能退化过程的特点,提出一种基于无监督聚类与长短时记忆(LSTM)网络的航天器健康状态预测方法.该方法首先提取航天器单部件多维参数的高维时域特征,通过PCA方法将高维特征融合为反映部件运行状态的健康因子,再结合无监督聚类算法识别出故障的不同演化阶段,最后采用LSTM网络分别对各退化阶段构建其健康状态演化预测模型,实现对航天器部件健康状态预测.本文以控制系统关键部件控制力矩陀螺(CMG)为例对上述算法进行试验验证,验证了方法的有效性.     

系外行星成像星冕仪模块光学基板结构优化设计与分析

为确保星冕仪的成像性能,文章针对中国空间站巡天空间望远镜（CSST）系外行星成像星冕仪（CPI-C）的光学基板结构进行优化设计与分析。首先,通过数值仿真分析方法获取光学基板的最优结构设计方案;然后,对优化设计方案进行动力学性能仿真分析评估;最后,对试验工装夹具进行设计,并试验测试加工完成的光学基板的力学性能。结果显示：优化后的光学基板重8.6 kg,轻量化率为70.19%,一阶固有频率为322.46 Hz;试验工装和光学基板耦合后的一阶固有频率为269.63 Hz(>150 Hz)。以上表明光学基板的性能满足设计指标要求,能够用于CPI-C模块。     

关于飞机尾翼压力中心位置的计算讨论

本文介绍了一种基于全机压力分布数值计算(以下简称CFD计算)的飞机尾翼压力中心位置的计算方法,设计目的是为了和飞机设计规范中的估算方法进行对比分析和讨论。目前,我国飞机尾翼压力中心计算所参考的规范和方法主要有FQG (S) 《飞机强度设计规范》(1975年版)、《尾翼强度设计指南》以及CFD计算积分法,选取不同的规范和方法计算得到的尾翼压力中心位置不同,所得到的尾翼载荷大小也有所区别。本方法关于飞机尾翼压力中心位置的计算讨论,对尾翼气动力设计优化有重要的反馈评估作用。     

非结构化数据的多粒度集成分类方法

深度学习模型已经在文本和图像等分类任务上取得了不错的效果,然而深度学习模型很难为分类结果提供可解释性。本文提出一种非结构化数据的多粒度集成分类方法,与其他学习方法相比,多粒度集成分类方法能够保留数据的上下文信息。在多粒度集成分类方法中,数据被划分成不同的粒度,用于训练不同的基学习器,这些学习结果为集成模型最后的分类提供了可解释性。基学习器根据它们在验证集上的精度被赋予不同的权重,从而构造出一个较好的集成学习器。在实验中,本文验证了所提出模型在3种非结构化数据类型（文本、医学图像和时间序列）上的有效性。实验结果表明, 本文的模型比现有的基准方法简单,具有较好的分类精度,并且能够为数据的分类提供可解释性。