基于改进A^*算法的无人机快速轨迹规划方法

针对旋翼无人机在三维障碍物环境中自主飞行时路径搜索速度慢、轨迹生成通常忽略无人机动力学特性的问题,发展一种基于改进A^*算法并同时考虑无人机动力学特性和运动学性能的快速轨迹规划方法。首先,在三维障碍物环境中运用改进A^*算法通过剔除部分网格节点降低A^*算法的节点计算量,提升算法的路径搜索速度;其次,以最小化飞行轨迹的四阶导数作为目标函数,以路径点处的位置、速度、加速度等各阶导数作为约束条件优化飞行轨迹;最后,在三维障碍物环境中对比A^*算法改进前后的路径搜索结果,并对优化的飞行轨迹进行仿真飞行测试。结果表明:改进A^*算法大幅降低了A^*算法的节点计算量,显著提升了路径搜索速度;且无人机能够始终以较小位置误差沿优化轨迹光滑连续飞行。     

基于立体视觉的孔探分析系统及其应用

孔探分析在现代航空发动机故障诊断中一直发挥着重要的作用，开发基于立体视觉的孔探分析系统，对提高故障诊断水平和预测准确度，节约发动机维护成本有着重要的现实意义，系统利用立体视觉技术以及图像处理技术，完成了对双目视觉左右图像的标定和匹配，实现了对实体表面的三维测量和立体重建，本文介绍了基于立体视觉的孔探分析系统的基本原理与主要功能，并结合应用实例验证了系统的有效性。     

激波过弯道绕双圆柱流场

采用单曝光光栅干涉或双曝光光栅干涉，研究激波过弯道绕双圆柱传播的微波流场。采用单曝光法，成功显示入射激波到第一圆柱上的反射、绕射，到达第二圆柱上的反射、绕射。在同一底片上采用双次曝光，第一次脉冲记录直道上的平面波，第二次脉冲记录激渡过弯道绕双圆柱流场。这些照片对于研究反射、绕射及它们边界的相互作用是很有用的。     

拉形条件对镜面蒙皮成形质量的影响

在充分考虑滑移带出现与成形件贴模度的基础上,通过分析拉形速度、毛料几何尺寸、模具几何参数、润滑方式对成形质量的影响,确定了合理的飞机镜面蒙皮拉形条件.结果表明,改善板料变形的均匀性,延缓滑移带出现,增加成形面内材料的变形程度,是制定最优工艺参数、提高成形质量的主要措施.     

防静电白色热控涂层的空间环境性能试验

通过在氧化锌晶格中掺入重金属离子，得到具有防静电功能的白色颜料，再以丙烯酸树脂为粘合剂制备出空间飞行器外表面用的ACR－1防静电白色热控涂层；研究了空间环境效应（包括紫外辐照，电子和质子辐照）对该热控涂层太阳吸收率的影响并与有机硅白色热控涂层进行了比较，地面模拟空间环境试验研究结果证明，ACR－1防静电白色热控涂层具有良好的空间稳定性。     

一种利用ILSP的同步DS-CDMA信号快速盲解扩算法

针对同步DS-CDMA信号的盲解扩问题，本文提出了一种基于迭代最小二乘投影算法(ILSP)的快速盲解扩算法。本算法首先通过对截获信号的协方差矩阵进行特征分解，估计出由各用户扩频序列张成的信号子空间，然后结合扩频码序列的有限符号集特性，利用ILSP算法消除由特征分解产生的酉矩阵模糊问题，得到扩频序列的精确估计，最后利用估计得到的扩频序列对截获信号解扩得到信息码序列，完成DS-CDMA信号的盲解扩。仿真结果表明本算法在低信噪比条件下具有良好的盲解扩性能，且相较传统算法本文提出算法大大降低了计算复杂度 。     

平台摇摆对卡尔曼滤波跟踪精度的影响

通过建立目标相对运动坐标系和目标相对运动观测模型,研究了在平台摇摆影响下,跟踪系统观测到的目标运动状态的变化。在分析捷联垂直基准补偿原理的基础上建立了捷联垂直基准平台摇摆角补偿模型,建立的模型结合捷联垂直基准系统的测量能力对其补偿算法进行了理论推导,使模型适用于实际捷联垂直基准系统。通过建立模型以及仿真研究了平台摇摆作用下卡尔曼滤波跟踪精度的变化,指出了摆造成卡尔曼滤波跟踪精度降低甚至离散的主要原因在于模型误差增大。设计仿真实验验证了结论的正确性,为进一步改进跟踪手段提供了理论参考。     

可控曲率半径的圆柱形叶片逐点绘型方法

针对中低比转速离心泵,根据叶片进出口边界条件,以逐点绘型方法为基础,提出了一种新的曲率半径可控的叶片绘型方法。该方法的主要特点是曲率半径比值可作为设计常量由设计人员根据需要事先给定,随后分析了曲率半径及比例因子对叶片安放角、叶片包角、相对速度及速度矩等的影响。结果表明,不同曲率半径比值下的叶型参数及流动参数变化范围很大,曲率半径比值较大时,节流损失较大,泵扬程较低,曲率半径比值较小时,脱流损失较大,泵效率较低,存在较优的曲率半径比值区间[1.4,2.4],使叶片安放角平滑变化,泵的综合性能较优,在该优化区间内,取较大的曲率半径比值有利于获得较优的汽蚀性能,比例因子为0时叶片安放角的变化较为平稳,可用于开展离心泵的初步设计。     

A new dynamic pushback control method for reducing fuel-burn costs: Using predicted taxi-out time

Long departure-taxi-out time leads to significant airport surface congestion, fuel-burn costs, and excessive emissions of greenhouse gases. To reduce these undesirable effects, a Predicted taxi-out time-based Dynamic Pushback Control(PDPC) method is proposed. The implementation of this method requires two steps: first, the taxi-out times for aircraft are predicted by the leastsquares support-vector regression approach of which the parameters are optimized by an introduced improved Firefly algorithm. Then, a dynamic pushback control model equipped with a linear gate-hold penalty function is built, along with a proposed iterative taxiway queue-threshold optimization algorithm for solving the model. A case study with data obtained from Beijing International airport(PEK) is presented. The taxi-out time prediction model achieves predictive accuracy within 3 min and 5 min by 84.71% and 95.66%, respectively. The results of the proposed pushback method show that total operation cost and fuel-burn cost achieve a 14.0% and 21.1%reduction, respectively, as compared to the traditional K-control policy.(3) From the perspective of implementation, using PDPC policy can significantly reduce the queue length in taxiway and taxi-out time. The total operation cost and fuel-burn cost can be curtailed by 37.2% and 52.1%,respectively, as compared to the non-enforcement of any pushback control mechanism. These results show that the proposed pushback control model can reduce fuel-burn costs and airport surface congestion effectively.