后缘小翼型智能旋翼桨叶模型设计分析与试验研究

提出了一种基于推挽式双X压电驱动机构的后缘小翼型智能旋翼方案,开展了后缘小翼型智能旋翼模型的设计分析与试验研究.空载试验主要用于验证驱动机构的驱动特性,测试了压电堆和驱动机构的静态输出;为了验证悬停时小翼在铰链力矩作用下驱动机构能否有效驱动后缘小翼,进行了加载试验.试验采用线性霍尔传感嚣对推挽式双X型驱动机构在不同电压和频率驱动下小翼的偏转角度进行了测量.理论分析与试验测试结果基本吻合,压电驱动机构能够有效驱动后缘小翼,该智能旋翼方案是合理和可行的.     

国防军工计量科研项目管理等系统获计算机软件著作权

由二中心自主开发的国防军工计量科研项目管理系统、实验室管理信息系统、计量管理信息系统、科研生产管理系统四款计算机软件获国家版权局颁发的计算机软件著作权登记证书。     

基于变换域优选的航天器多域联合智能抗干扰决策方法

利用传感器采集航天器飞行参数,构建航天器多传感器分布式通信网络,并利用全局奖励确定最佳通信信道。通过变换域优选方法对信道频域实现抗干扰处理,在干扰较为严重时使用Stackelberg的功率域抗干扰方法,确定最佳传输功率,完成航天器多域联合抗干扰。实验结果表明,该方法可以针对不同干扰类型做出抗干扰决策,令航天器通信网络维持在稳定通信状态。     

低温推进剂加注液位信号智能处理技术研究

低温加注系统是运载火箭发射场地面支持设备的重要组成部分,包括低温介质的储存、运输、供给、控制以及安全等内容。由于低温推进剂本身存在低温沸腾、易挥发的特性,其加注过程十分复杂,为满足新一代运载火箭推进剂精准的加注要求,需要实时准确监测加注过程中贮箱内的液位高度。本文针对火箭地面加注过程的液位信号数据,对其三角波电压和线性波电压的特征进行分析、提取,基于BP（Back Propagation,反向传播）神经网络算法完成对不同加注状态的识别检测,并应用于传感器节数判别,优化了液位计算算法,降低了节数人为干预需求,提高了液位测量准确性。经实验测试验证,该方法可有效识别低温加注状态,识别准确率达到90%以上,用于液位信号处理中可显著提升液位高度计算的准确性。     

基于强化学习的航空器机场智能静态路径规划

随着人工智能迅速发展以及“智慧机场”的提出,研究人工智能在机场如何有效地辅助机场管制人员,驾驶员指挥航空器在地面滑行具有重要意义。本文提出一种基于强化学习的滑行路径规划方法,构建航空器机场地面强化学习移动模型,并以海口美兰机场为案例采用 Python 内置工具包 Tkinter 进行场面仿真;在此基础上,考虑机场航空器滑行规则,采用 Off-Policy 中 Q-Learning 算法求解贝尔曼方程,实现航空器在 Model-based 环境中进行静态路径规划。结果表明：本文所提方法能够实现停机位到跑道出口智能静态路径规划     

NNW-TopViz流场可视分析系统

流场可视化技术采用图形图像直观地表现CFD数值模拟的计算结果,使用户能够方便地对这些数据进行分析、比较和研究。然而,CFD数值模拟的流动复杂,其产生的流场数据规模巨大、数据类型复杂、特征提取困难,传统的串行可视化软件效率低、交互手段单一,难以满足数据分析的需求。国家数值风洞（NNW）工程研制了一套流场数据处理可视化软件系统（NNW-TopViz,简称TopViz）,具有对流场数据处理与特征提取、几何图形绘制等可视化与交互功能。根据可视分析效率需求,TopViz实现了线程并行,在多核计算环境下有效提高了可视化计算和交互效率;针对流场特征提取困难、常规方法效率低的问题,TopViz实现了基于卷积神经网络的流场旋涡特征提取方法,提升了特征提取准确率和效率;为提高软件交互效率并提供便捷的交互方式和体验,基于头戴式显示设备和体感控制器构建沉浸式虚拟显示与交互平台,TopViz实现了手势和眼球凝视2种交互方法,提供沉浸式环境下多视图、多角度流场探测方式。     

VTS雷达站选址问题优化模型

船舶交通管理系统（VTS,Vessel Traffic Services）雷达站选址方案对整个系统的功能正常发挥有重要影响.首先运用多层次模糊综合评价方法对雷达站候选点进行初选;然后建立了雷达站选址双目标优化模型,第1目标为总成本最小,包括雷达站的建设成本和雷达站与VTS中心的线路铺设成本,第2目标为被多重覆盖的水域单元权重之和最大;最后针对模型设计了遗传算法.算例分析显示,模糊综合评价可能去掉一些候选点,使得目标函数值变差,但是增加了方案的实际可行性.将程序运行10次,计算结果具有稳定性,本算法是收敛和稳定的,模型是可行的.