变形翼的分布式协同控制方案

搭建了一个基于相互作用的智能体阵列的变形翼模型。针对该模型,提出了一种分布式协同控制方案,以驱动翼面准确平滑地变形至期望翼型。分析变形翼系统在采样通信约束下的稳定性,给出了基于Lyapunov-Krasovskii稳定性理论的稳定性判据。利用锥补线性化方法,提出了控制器设计的算法。最后使用Matlab进行变形翼的仿真,结果证明了提出方法的可行性。     

智能飞机机载烟雾探测器检测系统研究

国内对民用飞机机载烟雾探测器的故障检测仍处于较低水平,烟雾探测器的故障检测技术完全依赖于国外。本文基于神经网络算法,分析机载烟雾探测器的故障诊断方法,实现对机载烟雾探测器故障的测试与定位,测试平台经调试运行可以达到实际应用水平。     

含损伤SMA增强智能复合材料的一维增量本构关系

基于对马氏体相变热流-温度曲线的唯象模拟．以及马氏体体积分数与热力势对温度偏导数之间的线性关系。提出了一种新的马氏体相变动力学模型。借助细观力学模型，研究了纤维断裂和剥离对宿主材料刚度和热膨胀系数的影响．并给出了相应的数学表达式。引入了纤维断裂损伤度、纤维剥离损伤度和界面影响系数等表征损伤程度的物理量。并最终建立了考虑这些损伤影响的形状记忆合金增强智能复合材料的一维增量本构关系。本文的结果为进一步研究智能材料结构的损伤及失效问题提供了相应的理论支持。     

智能结构及其在空间飞行器中的应用

介绍了作为近年来国际上研究热点之一的智能结构的概念、原理、分析方法、及主要应用情况。从技术应用的角度，提出当前国内在空间飞行器结构设计应用中应该重点发展的几项关键技术，最后给出了一个具体的实例，一种集成有位移传感器和力致动器的低电压压电主动(智能)单元结构，用这种主动结构来实现空间精密分段反射镜的低量级振动及形状控制。     

群智能机制启发的传感器网络能量感知服务质量路由树

提出一种理论优化路由树的启发式算法,实现地理信息辅助的传感器网络服务质量数据收集架构.算法采用群智能蚁群优化机理进行设计:首先通过构造基于流量的能量有效性权将网络划分为不同的功能区域,使得路由的选择过程能够低延时地自适应网内不均衡性的能耗状况;然后,设计了新颖的启发式因子和信息素更新规则,赋予人工蚂蚁代理感知网络局域能量状况和逼近理论优化树的能力,从而提高路由构建的自适应性和能量有效性.仿真实验结果表明,本文提出的路由机制能够在数据收集的应用背景下,有效提高收集质量和降低传输时延,并在健壮性和节能效果方面优于许多经典的传感器网络路由算法.     

基于物联网的智能交通系统的构建

物联网在城市交通的应用是未来智能交通发展研究的重要方向。针对现在智能交通系统的现状及存在的问题,在充分理解动态感知、主动管理、人-车-路协同概念基础上,构建基于物联网的智能交通系统。论文中给出了物联网智能交通系统的构架及其各项功能。     

网络系统的容错控制、优化与博弈研究综述

网络系统是一类由多个子系统通过机械或通信相互耦合所构成的系统。该系统由于其结构复杂、耦合机制多变,具有较高发生故障的概率。随着近几年人工智能的快速发展,网络系统除了可能发生物理故障,还可能存在恶意决策,为系统的安全性带来了新的威胁。本文首先针对网络系统的物理故障,从容错控制和容错优化两个角度总结和梳理当前国内外相关的研究成果。接着,沿着容错博弈控制技术发展的脉络,从博弈控制到分别面向物理故障和恶意决策的容错博弈控制,总结了相关的研究成果。进一步,梳理了当前博弈论在集群飞行器中的应用现状,并以此抛砖引玉,希望推动容错博弈成果在航空航天领域中的应用。最后给出了几个未来值得探索的研究方向。     

基于神经网络的风洞尾支杆减振系统

风洞试验时,由于气流的影响,测试用悬臂式尾支杆容易产生大幅度低频振动,这会严重影响测试精度,甚至损坏自身结构。为了有效抑制尾支杆的振动,本文设计了基于压电组件的主动减振系统,并将人工神经网络应用于PID控制,提出了神经网络PID智能控制算法。对尾支杆进行有限元分析,获取其模态参数。然后设计试验测试减振系统的性能,将神经网络PID与经典PID的控制效果进行对比。试验结果表明:在连续载荷的作用下,采用经典PID控制算法与神经网络PID均可达到有效控制(减振幅度70%以上),且神经网络PID在保证减振效果的情况下实现控制参数自整定,具有良好的鲁棒性。     

固体动力智能化发展技术展望

固体火箭发动机的智能化发展可使其具备自感知、自适应的特点,从而满足推力可调、可多次启停、跨域长时间工作的未来飞行器动力需求.综述了三种具有智能化特点的固体动力研究进展,通过对多模态跨介质组合动力、固体火箭超燃冲压发动机、智能可控固体发动机的工作原理及性能优势进行分析,明确了其未来发展的关键技术,并对其未来发展趋势和应用...     

滚动轴承支承下的转子碰摩故障动力分析、特征提取与智能诊断

针对滚动轴承支承下的转子碰摩故障诊断问题,考虑滚动轴承非线性赫兹接触和轴承径向间隙,建立了含不平衡-碰摩耦合故障的转子-滚动轴承系统动力学模型.应用三维谱图分析碰摩诊断依据和确定频段特征,利用仿真数据获取结构最优的神经网络模型,并对试验碰摩故障数据进行诊断,识别率高达90%以上.计算结果充分表明了建立的动力学模型的有效性,同时,研究结果为有效结合故障机理分析与故障智能诊断提供了新的方法.