会走路的“树枝”竹节虫

在昆虫界中,善于伪装的比比皆是,然而,真正称得上是“大师”的唯有竹节虫目昆虫。它们生活在丛林中,没有利齿,没有锋利的尾针,身体脆弱,不能像蝗虫一样跳跃,也不能像蝴蝶一样飞翔,却靠着千万年来的进化本能惊险而顺利地度过了自己的一生,它们是昆虫学中解释”拟态”的经典案例。     

一种改进的无人直升机离合器接合控制方法

针对原控制方法的不足,探讨一种提高离合器接合品质的方式.基于某型无人直升机离合器的动力学特性研究,通过分析离合器接合过程对传动系统冲击及传动带寿命的影响,确定了离合器的控制要求.选取离合器主动轮与从动轮的转速作为基本输入参数,确定理想的转速曲线.接合过程的3个阶段依次采用开环控制、闭环控制、开环控制,其中闭环控制采用PID(比例-积分-微分)控制与模糊控制相结合的控制方法,以实现离合器的平稳、快速接合.分别进行原控制方法和改进控制方法的无人直升机离合器接合试验.结果显示:相比于原控制方法,改进控制方法的接合时间缩短了约1/3,最大冲击度减少了2/3以上,滑摩功减少了1/2以上.试验结果表明:采用改进的控制方法可改善离合器的接合品质.      

台阶流模型流场的局部DQ-Lagrange求解方法

以Lagrange多项式作为Differential Quadrature(DQ)方法的基函数,应用局部DQ-Lagrange方法对Navier-Stokes方程进行了数值求解,建立了基于局部迎风DQ-Lagrange方法的复杂台阶流流场求解模型.并在此研究基础上,提出了本质和自然边界条件的处理方法.分析了支持域的选择、边界条件处理方法、迎风机制等对求解精度的影响.结果表明:支持域较大时,Lagrange高阶插值易出现振荡现象,可以采用局部替代全局的插值方法;迎风支持域的加入可以提高求解精度;建模时速度支持域的选择应该大于压力支持域.      

一种基于非线性跟踪-微分器的角加速度估计方法

针对仅能获取角度信息的角加速度估计问题,基于卡尔曼滤波和非线性跟踪-微分器设计了一种角加速度估计算法。该算法利用卡尔曼滤波得到角速度的估计值,并以此为基础采用非线性跟踪-微分器对角加速度进行估计,通过对卡尔曼滤波与跟踪-微分器角加速度估计进行合理融合获得最终的角加速度输出。仿真结果表明,所设计的估计方法能满足视线角加速度的估计精度要求,具有一定的工程应用价值。     

进化算法在航路飞机排序中的应用

讨论了空中交通流量管理中在航路交汇点上的飞机排序问题。利用进化思想建立航路交汇点的数学模型,在遵循飞机尾流间隔要求的情况下,找到更合理的飞机通过航路交汇点的次序。算法采用特殊的进化算子和目标函数,以便能够满足空中交通管制实时性的要求。仿真结果表明,该算法排序效果好、效率高,达到了预期目的。     

基于进化神经网络和Monte—Carlo的疲劳可靠性分析

研究了进化神经网络技术,并采用进化神经网络模拟结构重要几何尺寸与载荷的分散性对危险应力的影响,考虑疲劳影响因素的随机性,运用Monte-Carlo方法仿真疲劳横向应力的分布,以获得结构的P-Sa-Sm-N曲面方程,并利用MTPMiner准则理论进行疲劳可靠性分析。实例表明该方法可以用于随机载荷下复杂结构的疲劳可靠性分析。     

固定鸭舵二维修正弹比例导引律参数优化

针对固定鸭舵二维修正机构控制力有限和比例导引法控制末段需用过载变化过大的问题,提出了一种基于重力补偿比例导引律的过载阈值控制策略。分析了固定鸭舵二维修正机构的控制力及力矩,以落点弹目距离最小为目标函数,选取纵向和横向平面导引系数及过载阈值为设计变量,在重力补偿比例导引律的基础上建立了导引律参数优化模型,并采用差分进化算法（DE）对其进行优化。最后通过外弹道仿真分别从控制段飞行稳定性、控制效率、控制机构过载及控制精度几个方面与传统比例导引律进行对比分析,同时使用蒙特卡洛法验证了控制策略的有效性。结果表明：与传统比例导引律相比,使用该控制策略提高了二维弹道修正迫弹的控制效率,有效降低了控制末段需用过载,弹道控制段飞行稳定性明显提高。     

一种基于偏好MOEA的卫星地面站资源多目标优化算法

随着中国航天事业的发展,卫星地面站资源匮乏问题日益突出,需要对其进行统筹优化使用。因此,卫星地面站资源规划问题得到了广泛关注。在分析问题特点的基础上,对用户规划结果的偏好信息进行建模表达,建立了涵盖用户偏好的多目标数学规划模型,提出了基于偏好多目标进化算法的卫星地面站资源规划算法。为了进一步提升算法性能,设计了基于领域知识的启发式策略,包括：任务扩充策略、冲突消解策略以及任务缩减策略等。实验结果表明,与现有算法相比,用户偏好信息的引入能有效提升问题求解针对性,在IGD-CF （Inverted Generational Distance based on Composite Front）指标上取得了更好的效果。     

基于递推差分进化算法的空间机器人参数辨识

针对空间机器人抓取未知目标时的特性参数以及关节摩擦系数的辨识和在线修正问题,提出一种基于递推差分进化算法的实时参数辨识方法。首先采用静态连续摩擦模型描述机器人的关节摩擦特性,并建立两关节空间机器人的非线性动力学模型,然后基于差分进化算法和递推最大似然估计法推导出递推差分进化算法,并用于空间机器人的参数辨识,最后仿真校验了该辨识方法的有效性。仿真结果表明,该算法的辨识精度优于遗传算法和最小二乘法,辨识速度较快,能满足遥操作的要求,且对于动态信息有较好的跟随性。     

挠性航天器姿态机动的变论域自整定模糊PID控制

建立了带有太阳翼的挠性航天器的姿态动力学模型,应用改进的罗德里格参数来描述姿态运动学模型。针对挠性航天器模型参数不确定性和环境干扰等问题,提出了变论域自整定模糊比例积分微分(PID)控制方案,构建了计算简单并且可以达到控制精度的伸缩因子。基于Matlab/Simulink进行了仿真验证,结果表明,变论域自整定模糊PID 控制响应速度比传统PID控制、模糊PID控制快350s,且无超调,不仅能够使航天器完成对目标姿态的机动,而且能够有效地抑制挠性太阳翼的振动。