巡航导弹最优地形跟踪H_∞控制器设计

设计了一种最优地形跟踪控制系统，它可以权衡巡航导弹的撞地概率与控制作用之间的关系。基于Ｈ∞优化理论的二自由度控制器由两个控制器组成，既实现鲁棒稳定的反馈控制器和提供良好跟踪性能的前馈控制器。对各信号的权函数选取后，仿真结果表明此Ｈ∞二自由度控制器具有良好的跟踪特性，干扰和噪声抑制特性。     

高精度室内定位系统的伪卫星布局研究

室内定位与室外GPS在误差源上有着明显的差别。文中针对某室内伪卫星定位系统精度达2cm的定位要求,在误差分析的基础上,提出三种伪卫星的布局。对其中两种布局进行HDOP仿真,并从布局的角度重点研究远近效应和多径效应,确定了在具体环境下伪卫星布局的最终方案。在此基础上进行发射天线的参数设计,为系统实现2cm的高精度定位打下基础。     

某型机进气道利用真空夹具加工的方法

真空夹具是飞机制造工艺中的一项特殊的工艺装备。它是利用真空吸附力来夹紧工件,特点是吸力均匀,单位面积上的压力不超过一个大气压。十分适用于加工大而薄、刚性差的飞机部分零件,如进气道、机翼壁板、中翼大梁、蜂窝块等。     

光学采样成像系统传递函数补偿的仿真研究

简要概述了光学采样成像系统组成及调制传递函数补偿（MTFC）概念；采用计算机仿真的方法模拟成像链路，MTFC是成像链路的一个重要环节，通过改变成像链路中的参数，研究链路中的混叠、光学遥感器噪声、量化、有损压缩对MTFC的影响。     

基于模糊评价与GIOWA算子的技术风险评估方法

将不确定多属性决策方法应用到风险评估当中,给出了一种定性与定量相结合的飞行器型号研制项目技术风险评估方法.采用基于广义导出的有序加权平均(GIOWA,Generally Induced Ordered Weighted Averaging)算子的模糊综合评价系统去处理风险评估中的专家语言信息,通过对风险概率与后果的分别量化并结合风险矩阵确定单个技术风险事件等级,从而进一步获得整个项目的风险状况.结合一个航空研制项目分系统的风险评估实例,阐述了方法的详细实施步骤与实用性,为型号研制过程中技术风险评估工作的开展提供了一种方法.      

基于最小割集排序的航天器故障定位方法

针对故障树分析结果,根据Fussel-Vesely重要度值在0.5附近的基本事件优先考察的原则,区分最小割集,并对它们进行失效影响概率排序.应用该方法可有效地反映各最小割集引起顶事件发生的可能性大小,达到指导故障隔离、修复,提高诊断速度和诊断效率的目的.     

面向火星自主漫游任务的视觉-惯性感知系统

精确的位姿估计以及对周围环境中的障碍物的实时感知,是探测器在火星表面进行自主漫游的基础.然而,火星探测器受到自身质量、体积和能源供应等因素的影响,计算资源和设备功率受到严格限制,这给感知系统的设计与实现提出了挑战.本文针对火星探测器计算资源严重受限的问题,设计了一种基于视觉-惯性多传感器滤波融合的智能感知系统,其主要包括两个模块:1)基于多状态约束卡尔曼滤波MSCKF(multi state constrained Kalman filter)算法的视觉-惯性里程估计模块,实现了相对误差小于1.5％的较高定位精度;2)使用GPU加速的高程地图构建算法,实现了稠密地形图的实时构建.其中,高程地图与机器人位姿采用概率最优的方式进行融合,保证了感知系统整体的概率一致性.相比于现有感知系统,本文所提出的方法可以仅使用双目视觉和IMU实现机器人的位姿估计和周围环境高程地图的构建,并通过合理的算法设计、GPU硬件加速等方法,最终整套系统在30W板载系统上实现了位姿估计输出频率400Hz、地图输出频率4.2Hz的实时运行效果,充分验证了本系统的轻量化特性,能够有效应用于火星车的自主探测任务.     

Time-optimal trajectory planning for underactuated spacecraft using a hybrid particle swarm optimization algorithm

A hybrid algorithm combining particle swarm optimization (PSO) algorithm with the Legendre pseudospectral method (LPM) is proposed for solving time-optimal trajectory planning problem of underactuated spacecrafts. At the beginning phase of the searching process, an initialization generator is constructed by the PSO algorithm due to its strong global searching ability and robustness to random initial values, however, PSO algorithm has a disadvantage that its convergence rate around the global optimum is slow. Then, when the change in fitness function is smaller than a predefined value, the searching algorithm is switched to the LPM to accelerate the searching process. Thus, with the obtained solutions by the PSO algorithm as a set of proper initial guesses, the hybrid algorithm can find a global optimum more quickly and accurately. 200 Monte Carlo simulations results demonstrate that the proposed hybrid PSO–LPM algorithm has greater advantages in terms of global searching capability and convergence rate than both single PSO algorithm and LPM algorithm. Moreover, the PSO–LPM algorithm is also robust to random initial values.