自主虚拟人智能驾驶行为模型的研究和实现

描述了自主虚拟人的分层驾驶行为及对虚拟世界的感知.在对自主虚拟人的驾驶行为进行研究的基础上,结合导向行为与专家经验,建立了基于产生式规则的智能行为模型,并给出了规则的具体实现.通过虚拟现实技术对该智能模型进行了验证,证明了其可行性.      

某型发动机复合材料外涵机匣静应变测量技术

对某型发动机复合材料外涵机匣静应变测量进行研究,论述了测试中遇到的几个技术问题及其处理方法。     

光栅式长度仪表示值误差检定系统

介绍了光栅式长度仪表示值误差检定系统的基本工作原理以及关键技术的解决。本系统具有测量精度高、重复性好、智能化、操作简单、用户可自由扩展等优点。     

基于分层式强化学习的移动机器人导航控制

针对未知环境下的移动机器人导航问题,本文提出了一种基于分层式强化学习的混合式控制方法。利用栅格-拓扑相结合的环境表示及地图学习方法,通过分层式强化学习在不同控制层次的扩展设计移动机器人的反应式和慎思式导航控制,实现了全局导航和局部导航控制的协调优化。实验及测试结果证明,该控制方法能实现导航任务的全局优化,避免陷入局部极小,并对未知动态环境具有较强的适应性。     

表贴式永磁电机的两种充磁方式

研究了表贴式永磁电机的两种充磁方式。首先利用已有文献电机参数验证了有限元模型的正确性,对比分析了两种充磁方式下电机磁密和磁钢磁势的分布特点,研究表明内转子结构平行充磁方式具有提供更大的气隙磁通潜力,而外转子结构则相反。接着研究了两种充磁方式,不同气隙下气隙总磁通随极对数和磁钢厚度的变化规律。同时明确了两种充磁方式各自使用场合,给出了最佳磁钢厚度的取值范围。本文工作有助于正确选择表贴式永磁电机的充磁方式和磁钢厚度,以发挥磁钢潜力,改善电机性能。     

ADI-FDTD在激励源和完纯导体边界处的精确格式

证明了当采用交替方向隐式时域有限差分法(AD I-FDTD)计算时,完纯导体和激励源处的算法格式与无源空间的算法格式不同,并推导了AD I-FDTD算法在源和完纯导体所在网格处的精确格式。利用常规的FDTD、无源空间的AD I-FDTD以及在源和导体处采用精确格式的AD I-FDTD,分别计算了点源激励的在自由空间传播的二维TE波、TM波垂直入射于金属条带FSS的散射场。计算结果表明,如果计算域中包含导体或激励源,直接采用通常的AD I-FDTD格式会带来很大的计算误差,而采用该精确格式后,计算结果与FDTD的计算结果吻合,从而证明了本文导出的AD I-FDTD在导体和激励源处的精确格式的正确性和使用的必要性。     

低能量冲击对碳/环氧复合材料缠绕压力容器的结构损伤及强度影响分析

碳/环氧复合材料缠绕压力容器对外界冲击非常敏感,较低能量的冲击就有可能造成容器结构的严重损伤,进而导致爆破强度的显著降低。国外在碳/环氧复合材料缠绕压力容器低能量冲击研究方面取得了一些试验结果,在对这些试验结果进行综合分析,提炼出了影响冲击损伤效果的相关因素,并分析了这些因素对损伤效果的影响趋势进行了。另外对我国今后开展这方面的相关研究工作提出了一些建议。     

基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测

将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究。首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法。然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型。训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值。与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值。     

浮动壁火焰筒壁温试验和计算分析

对某浮动壁火焰筒的壁温进行了试验和计算分析。该火焰筒应用了新型的浮动壁结构和高效的冲击/发散复合冷却技术。壁温分布试验在全环形燃烧室试验台上进行,采用热电偶和示温漆测量。计算采用了稳态导热问题的有限元求解方法。研究分析表明,火焰筒壁温在材料的长期许用温度范围内,壁温计算反映了火焰筒壁温的分布规律和趋势。冲击/发散复合冷却方式的轴向壁温梯度小于缝槽气膜冷却方式,对降低热应力水平,延长火焰筒使用寿命有利。     

基于分解模型的航班起降架次预测及修正

航班起降架次对民航整体运行发展和决策至关重要,为合理评估事件影响并展开预测,基于包含新冠疫情影响的月度数据,采用X-13ARIMA模型和genhol程序进行春节效应修正、序列分解。同时基于增加特征的思想,将序列滞后项及时间趋势、季节虚拟变量用于支持向量机回归中,再引入疫情恢复修正因子对预测值进行修正。结果表明,采用支持向量机回归预测分解后的主序列时,滞后项为2及季节虚拟变量时精度最佳,通过疫情修正各模型误差均有显著降低,表明组合模型的有效性。