航天器分布式智能计算体系的数学建模与调度算法研究

航天器对大容量高效计算的要求越来越高,现有的星载计算体系的能力已经难以满足其需求,需要建立具有自组织能力的智能计算体系,还要实现高效的任务调度.给出了航天器分布式智能计算体系的模型和任务调度问题的多目标优化模型,并根据该模型设计了改进粒子群算法和改进蚁群算法结合的DPSO-EACO算法,先利用粒子群算法生成初始调度方案,再用该方案初始化蚁群算法,利用蚁群算法生成最终调度结果.仿真结果表明,该算法的性能与改进粒子群算法和改进蚁群算法相比具有明显的性能优势.     

前飞时海豚旋翼桨叶的气动弹性稳定性

本文推导了海豚直升机旋翼桨叶在前飞时的挥摆耦合运动的非线性微分方程组,研究了前飞旋翼的两种不同平衡过程(真实前飞和风洞试验),运用多变量的Floquet-Liapunov理论对带周期系数的线性系统进行了稳定性分析。最后,探讨了桨叶根部的阻尼约束对海豚直升机旋翼桨叶气动弹性稳定性的影响。     

多点压力扫描阀测量系统在激波／湍流边界层干扰实验中的应用

多点压力测量是航空气动力研究及高性能流体机械研究中的重要测试手段。利用计算机和多点压力扫描阀系统，可以高效地完成这项任务，并可能在实验中实现数据采集及整个实验过程的自动化。我们利用ＨＰ１０００／Ａ７００计算机－ＨＰ２２５０－测控装置－压力传感器－高速扫描阀组成的测量控制系统，在超音速风洞内对激波／湍流边界层干扰产生的流场进行了快速多点压力数据采集，并取得了可靠的结果。本文对测试和校正过程中的程序设计、测试方法和应用经验进行了介绍。     

基于NIOSⅡ系统多串口通讯模块的设计与实现

介绍了基于NiosⅡ嵌入式系统多串口通讯模块的设计方案,阐述了多串口通讯模块的设计思路及实现的体系结构,从硬件和软件两方面论述了具体设计与实现过程。     

基于MAS和RL的舰船设备协同控制方法

在构建舰船设备协同控制多智能体系统(MAS)过程中,各Agent之间存在某种内在的冲突、联系和规律,为了有效地发现和消解这些问题,引入智能控制解决方案和强化学习方法,能为MAS系统的构建提供有效的技术保障.本文提出了基于强化学习(RL)算法即改进的遗传算法并辅之以贝叶斯学习算法,来解决舰船MAS中各Agent中的任务分配问题、实现设备协同控制的优化和学习,并以舰船运动目标下的设备协同控制来具体验证上述算法,从而体现舰船运动控制MAS的可行性.     

一种复合材料柔性梁的响应计算方法

建立了一种复合材料柔性梁的响应计算方法,将三雏非线性梁分析解耦为二维线性剖面分析和一维非线性梁分析两部分.引入Danielson-Hodges广义应变定义,采用中等变形梁理论,考虑横向剪切和三维翘曲的影响,对梁结构进行了有限元分析.通过与Princeton梁实验数据、Minguet实验数据和大变形梁理论计算结果的对比,验证了本文计算方法的正确性和适用范围.     

基于多Agent协商机制的冲突解脱方法

冲突解脱技术是自由飞行能否实现的关键技术。采用多Agent系统中协商机制能解决自由飞行的多架飞机之间的冲突解脱问题。将冲突问题中所涉及到的飞机抽象为多Agent系统中的飞机Agent,通过各飞机Agent间相互协商从而得到满意的解脱策略。实例验证了该方法的可行性。     

几何尺度对GAW-1两段翼型升力特性的影响

在大型飞机和高速飞机的起降过程中增升装置空气动力性能的好坏对飞机有着举足轻重的影响.飞机增升装置通常采用多段翼型形式.在飞机设计阶段,一般是采用风洞实验的方法对多段翼型的气动性能进行评估.由于风洞的尺寸和动力所限,实验的模型和实验雷诺数都小于实际飞行情况.在数据的使用时,一般认为实验数据进行雷诺数修正即可.通过实验研究发现,即使雷诺数相同,几何尺度对两段翼型升力特性的影响也是非常显著的.建议在风洞实验中重视几何尺度对气动性能的影响.该研究结果和研究思路可供增升装置的设计和实验研究人员参考使用.     

倾转旋翼飞行器的操纵策略和配平方法

根据倾转旋翼飞行器的构型特点,建立了倾转旋翼飞行器旋翼、机翼、短舱、机身、平尾(含升降舵)和垂尾(含方向舵)的气动力模型,研究了倾转旋翼飞行器的操纵策略以满足直升机模式的悬停/小速度飞行、直升机模式向固定翼飞机模式转换的过渡飞行和固定翼飞机模式的高速飞行,并运用最优方法研究倾转旋翼飞行器在不同飞行速度下作稳定对称飞行时的配平方法.最后以XV-15倾转旋翼飞行器为例,进行各种飞行模式的配平.结果表明:本文所述方法能合理地给出倾转旋翼飞行器在整个稳定飞行速度范围内的操纵量和姿态.     

多层设计参数的叶型气动优化

针对叶片型面的设计问题,提出一种基于遗传优化算法的多层参数化方法.这种方法类似多层网格法原理,利用Bézier曲线的递推算法进行各层之间的设计变量转化,使得优化迭代过程中,下层群体中得以保存上层的优秀个体.根据遗传算法固有的并行特性构建了局域网并行优化平台,并对基本遗传算法进行了改进,从而大大缩短优化时间、提高优化效率.最后设计了曲线逼近和叶型优化的算例,结果显示多层参数化方法能明显加速收敛,在个体数较少时,效果更为明显.