基于改进RRT算法的无人机航路规划与跟踪方法研究

为了使航路规划算法在三维动态环境下能够快速规划出较优可行航路,基于快速扩展随机树算法(RRT),对规划航路点进行了无人机飞行动力学约束,并且设计了局部航路动态优化策略。针对传统的航路跟踪控制律跟踪较为曲折的航线时跟踪误差较大的问题,通过将规划算法得出的姿态指令引入姿态控制回路的方式,提高了航路跟踪控制算法的快速性与准确性。在此基础上,搭建了无人机验证平台,利用该验证平台完成了无人机自主避障飞行试验,对算法的有效性进行了验证,并对算法性能进行了评估。     

基于正激波位置计算的进气道/发动机系统实时仿真模型

研究了超声速条件下,基于进气道内正激波位置计算的进气道/发动机系统综合仿真问题。提出了将超声速进气道分为内、外两部分独立计算的方案,外部通过斜激波计算公式获得进气道内部的边界条件,对进气道内部采用准一维CFD模型模拟背压对正激波位置的影响。相比二维CFD计算,在保证参数精度要求的前提下有效缩短了计算时间,提高了仿真实时性。进一步将进气道模型与发动机部件级模型匹配运行,构建了进气道与发动机综合实时仿真模型。进气道/发动机综合模型的仿真表明,其能够准确模拟进气道正激波位置对涡扇发动机的动稳态影响,当来流发生扰动时,通过喷管喉道面积和压缩部件导叶角的快速调节,能够抑制正激波位置的变化,并使推力下降量减少50%。      

永磁同步直线电机建模及混沌搜索优化设计

建立了永磁同步直线电机的电磁场有限元物理模型,以此对气隙磁密波形畸变率进行了深入的分析。通过电机参数样本空间设计,利用正交试验设计方法进行非线性回归建模分析,给出了气隙磁密波形正弦度可行的电磁方案。基于混沌搜索理论和适应函数对永磁同步直线电机结构参数进行优化。仿真结果表明,在此结构参数基础上,电机磁极偏移后其三相反电势依然有较好的对称性,为永磁同步直线电机及其他的电磁工程设计提供了一种新的思路。     

深空大规模天线组阵布局设计

针对深空测控通信背景下大规模组阵的天线布局优化问题,给出了优化目标(即单元波束内合成波束附近的旁瓣最小化)以及优化边界条件(包括天线数、天线口径、工作频段、最小间距和最大布局范围等),并在此基础上建立了优化模型,理论分析表明,布局优化后的归一化旁瓣峰值比布局随机化的归一化旁瓣峰值低lnN/N(N为天线数)。最后基于梯度优化算法给出具体的优化流程并进行了仿真,仿真结果表明,在给出的优化边界条件下,优化后的合成波束方向图旁瓣峰值降到约-10dB,与理论分析结果基本一致。     

现代步兵的必要装备——小型无人兵器

“机器人必须先进去”，这是2002年美军82空降师指挥官在阿富汗搜索塔里班分子盘据的地洞时下达的命令。无人兵器或称机器人(Robot)，具有相当程度的自主辨识与运动能力，能横越地表或飞至山丘后方，运用携带工具或装备执行任务。     

自组织时分多址甚高频数据链的延时分析

时隙预约方法对自组织时分多址系统的延时性能有很大影响.针对动态时隙分配方案中典型的回溯搜索算法,分析了时隙空闲概率及预约冲突概率对报文延时的影响,并采用概率周期分析方法,通过引入时隙处于空闲和忙状态的概率,详细分析了报文延时与用户数和发报率的关系.最后,提出了一种新的时隙选择算法——序贯搜索算法.仿真结果表明,该算法的延时性能比回溯搜索算法优越.      

航空发动机一维数值仿真

分析了航空发动机一维气动热力数值仿真模型,此模型能够用于航空发动机整机数值仿真.进行了整机性能数值仿真,求解过程考虑了粘性效应以及气体流动损失对于整机性能的影响;采用了具有TVD性质的高阶精度Godunov格式,此格式具有良好的数值稳定性和激波捕捉能力;应用了时间推进法,交替使用显/隐格式.计算了某型带加力的混排涡扇发动机的速度特性以及节流特性并且与设计数据进行了比较分析,数值仿真结果与设计数据比较吻合.分析了典型工作点的计算过程,模型收敛速度较快.     

深度卷积神经网络在轴承多故障复合诊断中应用研究

基于深度学习具有强大的自特征提取能力和较优的分类能力,将深度卷积神经网络引用到轴承的故障诊断中,提出了基于一维深度卷积神经网络的轴承复杂工况故障诊断方法。在提出的方法中,将轴承的多故障振动信号作为模型的直接输入,通过训练深度卷积神经网络模型,利用模型中多个卷积层和池化层对输入的振动信号进行自特征提取,并进行故障分类。从而以基于数据驱动的方式形成端到端的故障诊断。研究表明,在一维深度卷积神经网络中直接输入轴承振动信号进行故障诊断,与提取时域和频域特征结合支持向量机进行故障诊断的方法相比,深度卷积神经网络可以更好地反映时域振动信号与特征间的关系,获得了比传统智能诊断方法更高的识别效率。     

基于动态扰动策略的人工搜索群算法

为了提高人工搜索群算法(ASSA)的整体性能,提出一种基于动态扰动策略的人工搜索群算法.为了增加算法的种群多样性,在算法初期,通过Tent映射的混沌策略产生初始种群.结合反向学习策略,算法在进化过程中对种群进行反向学习扰动,从而增加算法跳出局部最优解的可能性.算法采用动态步长的方式,在初期时能够扩大最优解的搜索范围,在...     

基于蚁群算法的月球软着陆轨迹优化

针对基于最省燃料的月球软着陆轨迹优化问题进行了研究。首先通过改进的函数