神经网络自适应控制在攻击直升机中的应用

研究了神经网络自适应控制在直升机飞行控制系统中的应用。首先将直升机姿态角系统划分为快慢回路 ,并分别采用动态逆方法进行设计 ;针对动态逆方法的优点和不足 ,提出了小波神经网络自适应逆控制方案 ,把BP小波神经网络和基于李亚普诺夫稳定的小波神经网络分别应用于直升机飞行控制系统中 ;最后对典型机动飞行进行了仿真 ,说明小波神经网络方法应用的正确性和有效性。仿真结果证明 ,本文采用的小波神经网络自适应控制方法效果好 ,具有工程应用价值     

数字化组合测量辅助飞机装配质量检测技术

针对单独使用激光跟踪仪测量大型飞机壁板类组件装配质量时存在曲面数据细节信息不易采集、测量效率低等问题,提出基于激光跟踪仪和关节臂测量仪的大型飞机壁板类组件数字化复合测量方法.在保证测量精度的前提下,将关节臂测量仪(AACMM)融入到激光跟踪仪测量场中,使用两种设备进行集成检测,对大型飞机部件成形细节信息进行全面采集.同时根据飞机部件装配过程测量环节的测量特征,在Spatial Analyzer软件基础上开发了飞机壁板类组件数字化复合测量工具集,实现了对测量过程中所涉及到的设备、数据的集中管控.通过实例,验证了测量方法的有效性和效率.      

质心标准研究CSCD

工程实践中通常采用标准件作为质心标准。理论研究发现,质心标准件存在较大的不确定性,采用质心标准件校准的质心测量设备量值准确度存疑。在实践中,通过研究创建了全新的质心标准,利用该质心标准对质心测量设备进行了校准,并对两种方法校准的结果进行了比较。应用实践表明,新的质心标准比质心标准件准确度高。     

基于有限元方法的场磨式电场传感器标定装置优化设计

场磨式电场传感器常被用来测量特高压直流(HVDC)输电线路下地面合成电场强度.传统对其标定的方法存在标定装置体积较大、户外标定移动不方便的缺点.针对此问题研究了一种应用于特高压直流输电线路下地面合成电场测量的电场传感器便携式缩尺标定装置.基于有限元方法建立了传感器的三维电场模型,基于该模型对便携式标定装置的尺寸、结构等关键参数做出了模拟分析,在此基础上进行了便携式标定装置的结构参数的优化设计.将便携式缩尺标定装置与标准的标定装置进行了实验比较.仿真及实验结果表明该标定装置能够方便、准确地对场磨式电场传感器进行标定.      

飞行器雷达隐身测试评估技术及发展

武器装备全面隐身化,隐身性能指标成为装备最重要的战技指标之一.隐身测试评估是实现装备隐身性能的关键指标和不可缺少的重要环节,涉及隐身装备从方案设计验证、研制方案筛选、部件和整机隐身效果评估、使用维护检定等全生命周期.综述了飞行器雷达隐身性能试验测试体系和测试评估方法,介绍了国内外典型的测试场及测量技术进展,详细分析了低散射诊断实验测试技术的最新成果,展望了飞行器隐身电磁特性测试技术未来发展趋势.      

基于光外差法的宽带示波器滤波器频响测试技术研究CSCD

分析了光外差测试频响的原理,提出了采用光外差法测试宽带示波器滤波器频响的方案,分析了偏振态和波长稳定性对于测试结果的影响。实验结果表明,光外差法测试宽带示波器光电模块频响方案可行,9.953Gbps滤波器下测试,3d B带宽频率处频响重复性小于0.1d B。     

相对测量不确定度在微波功率计量中的应用CSCD

本文探讨了相对测量不确定度在微波功率计量中的相关应用,通过微波功率计量中的两个实例,分析了相对测量不确定度的数学模型及评定过程,规范了其表述规则,全面概括了实际应用中的注意事项。     

导弹增量式自适应容错控制系统设计

导弹在实际飞行中存在气动参数不确定、执行机构故障等问题,从而对导弹飞行控制系统稳定性与操控能力造成严重影响。为此,设计一种增量式自适应容错控制方法,在实现导弹安全控制的同时,兼顾姿态控制算法时效性与可靠性。建立面向控制的三通道耦合姿态动力学模型;考虑系统不确定性和执行机构故障,基于增量式动态逆方法设计导弹被动容错控制律;基于自适应滑模控制与增量式动态逆方法,设计增量式动态逆自适应容错控制律,并对系统残差进行分析比较;通过某典型全弹道姿态跟踪任务,验证舵面故障下的姿态跟踪特性。仿真结果表明:所提方法在故障未知的情况下,能够保证飞行控制系统的鲁棒性与容错能力,实现导弹的安全可靠控制。      

基于GMF方法的捕风一号风速反演分析

全球尺度高时空分辨率海面风场探测是当前全球气象研究及预报预测领域的关注热点之一,传统海面风场探测技术存在测量区域有限,且受天气环境限制明显等问题.基于全球导航卫星系统-反射(GNSS-R)测量技术风速反演原理,以捕风一号1级数据产品为输入,欧洲中期天气预报中心再分析风速数据为参考风速,采用地球物理模型函数(GMF)方法...     

基于障碍物代价势场的移动机器人避障算法

移动机器人所处的环境通常是动态的,机器人需要及时做出响应,同时保证路径的平滑度及与障碍物间的安全距离。针对此问题,提出了一种基于障碍物代价势场的移动机器人动态避障算法。通过建立静态栅格地图及障碍物的代价势场,获得动态场景下的等势线及经过起点、终点的切线,求解最小生成树获得初始候选路径,针对路径的长度、障碍物距离及平滑度对候选路径锚点进行调整。通过引入障碍物速度对代价势场的影响,使得机器人能对移动中的障碍物做出及时的响应。为验证所提算法的有效性,在分辨率为1 200×1 000 m的栅格场景下分别对静态场景和动态场景进行仿真,结果表明：所提算法能够在保证路径具有较高的平滑度且与障碍物间保持安全距离的条件下使路径尽可能得短;同时在动态障碍物场景下依然能保持路径的平滑和避障的安全性,满足动态场景下移动机器人路径规划的要求。