深度确定性策略梯度算法用于无人飞行器控制

对深度确定性策略梯度算法训练智能体学习小型无人飞行器的飞行控制策略进行了探索研究。以多数据帧的速度、位置和姿态角等信息作为智能体的观察状态,舵摆角和发动机推力指令作为智能体的输出动作,飞行器的非线性模型和飞行环境作为智能体的学习环境。智能体在与环境交互过程中除了获得包含误差信息的密集惩罚外,也有达成一定目标的稀疏奖励,该设计有效提高了飞行数据的样本多样性,增强了智能体的学习效率。最后智能体实现了从位置、速度和姿态角等信息到控制量的端到端飞行控制,并进行了变航迹点、模型参数拉偏、注入扰动和故障条件下的飞行控制仿真,结果表明智能体除了能有效完成训练任务外,还能应对多种训练时未学习的飞行任务,具有优秀的泛化能力和鲁棒性,该方法具有一定的研究价值和工程参考价值。     

舵机特征模型及其故障检测方法

舵机故障诊断对于提高飞行安全十分重要,传统方法面临着载荷时变不确定及自身存在速率饱和非线性等难题,往往会给诊断结果带来影响,导致虚警。为解决该问题,提出了一种舵机特征模型及其故障检测方法。首先根据舵机通频带和饱和速率2个外特性建立诊断用特征模型,然后采用状态观测器计算舵机转速和位置的响应参考值,最后根据转速和位置实际值与参考值的残差是否超过预设阈值来判断舵机的电机和驱动器是否发生故障。该方法可以有效避免因舵机载荷不确定及自身速率饱和所引起的虚警,同时,由于特征模型仅与通频带及饱和速率有关,故该方法具有简单、实用性强等显著优点。     

强激光辐照下圆柱薄壳非线性振动分析

为了研究强激光辐照下的圆柱薄壳的动力响应,运用傅立叶级数展开法导出了强激光辐照下圆柱薄壳的温度场,在此基础上进行了圆柱壳的振动分析,计算中考虑了初始热应力与热软化对其固有频率和振动模态的影响,并与无激光束作用下的情形进行了比较。计算结果表明,激光照射区域产生的材料热软化是导致圆柱薄壳固有频率下降的主要原因。     

一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法

水下监控视频中的珊瑚礁鱼检测面临着视频成像质量不高、水下环境复杂、珊瑚礁鱼视觉多样性高等困难,是一个极具挑战的视觉目标检测问题,如何提取高辨识度的特征成为制约检测精度提升的关键。提出了一种时空特征聚合的水下珊瑚礁鱼检测方法,通过设计视觉特征聚合和时序特征聚合2个模块,融合多个维度的特征以实现这一目标。前者设计了自顶向下的切分和自底向上的归并方案,可实现不同分辨率多层卷积特征图的有效聚合;后者给出了一种帧差引导的相邻帧特征图融合方案,可通过融合多帧特征图强化运动目标及其周边区域的特征表示。公开数据集上的实验表明:基于以上2个模块设计的时空特征聚合网络可以实现对水下珊瑚礁鱼的有效检测,相比于多个主流方法和模型取得了更高的检测精度。      

基于静动态特性的偏置动量轮轮体结构优化

对最高转速7000 r/min的3N·m·s偏置动量轮轮体综合其静动态特性建立结构优化数学模型,进行优化设计.依据人工材料变密度法,对轮体进行三维静动态拓扑优化,得到趋于4根工字梁辐条结构的概念模型;并提出工字梁与矩形辐条两种模型,采用ANSYS零阶方法分别进行尺寸优化,所得体积均为1.51×10-4m3,但工字梁辐条轮体一阶弹性频率(1468.0 Hz)高于矩形辐条轮体(1413.5 Hz),结构更优,进而验证了拓扑优化结果的合理性.研究方法对减小设计质量、降低轮体振动水平等具有借鉴作用.      

基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测方法综述

航空发动机故障诊断与预测是航空发动机健康管理的重要内容,基于数据驱动的故障诊断和预测技术是航空发动机故障和预测领域广泛应用的方法。本文总结了基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测的主要方法及特点,展望了航空发动机故障和预测方法的未来发展方向。     

某型无人直升机前飞段仿真建模与试飞验证

针对某型无人直升机无铰式旋翼技术验证和飞行试验需求,建立了能够用于实时仿真的非线性飞行动力学模型,并基于经典PID控制算法完成了飞行控制律设计。为验证理论模型准确性和控制参数合理性,相继开展了盘旋飞行和大速度飞行的半物理仿真和飞行试验,并基于飞行试验控制效果评估完成了部分控制参数的优化设计。数据分析表明:半物理仿真和飞行试验的时域响应和配平特性均吻合较好,验证了非线性飞行动力学模型的准确性;飞行试验中无人直升机姿态和速度响应均能够较好地跟踪其设定值,所设计的飞行控制参数能够满足某型无人直升机稳态飞行控制要求。     

基于BP神经网络的核事故多核素源项反演方法

核事故发生后,为快速评估事故严重程度,需要对源项释放率进行估算。本文选取I-131,Cs-137,Xe-133和Kr-85四种核素的释放率为目标信号,利用Matlab建立基于BP神经网络的核事故四核素源项反演模型。计算结果表明,在单隐层节点数为5~60范围内,训练均方差 随节点数增加先减小后增大,在节点数为25时达到最小值41.1%。学习速率在0.01~0.2范围内时,增大学习率可减小训练均方差与各核素相对误差。对单隐层节点数为25,学习速率为0.2的训练结果进行测试,4种核素的源项估计相对误差分别为56.7%,49.1%,92.4%和92.0%。     

基于程序行为累积分析的软件故障定位方法

软件出现失效后,如何根据软件运行时的输入以及运行行为来快速定位引发失效的故障是一个非常有价值的研究问题.提出了故障定位的锥状框架,并基于其将故障定位问题表示为一个分层细化的过程.在软件输入层,利用程序行为累积分析技术对软件的行为进行建模分析,得到了统计故障定位模型,从而解决了软件输入层的故障定位问题.为了检验故障定位模型的效果,选择了5个软件进行实验,对其中4个设计并植入故障,另外1个为真实软件,实验获得了平均0.803的定准率和平均0.697的定全率.在此基础上,如何应用程序行为累积分析技术在软件设计模块层解决故障定位问题得到了进一步的分析.      

面向空间废物处理的微生物燃料电池隔膜材料

为了寻求可提高微生物燃料电池（MFC,Microbial Fuel Cell）产电性能的隔膜材料,对碱性电池隔膜纸、锂离子电池隔膜纸及两种不锈钢活性炭隔膜材料进行了系统的分析和比较.结果表明,碱性电池隔膜纸虽然有良好的质子透过性,但其水分渗透性和氧扩散较高,有待进一步的改进;辊压活性炭和涂刷活性炭隔膜的功率输出均优于目前MFC常用的阳离子交换膜,这是由于前两者的隔膜阻力小;而辊压活性炭和涂刷活性炭隔膜的特点接近,且涂刷活性炭隔膜的成本更低,是较为理想的MFC隔膜材料.