联立法求解月面上升段最优轨迹的快速收敛控制技术

为了更好地解决复杂约束下的航天器月面上升段在线轨迹规划问题,提出了一种求解最优轨迹的联立框架。首先利用有限元正交配置法将状态变量和控制变量完全离散化,得到一个非线性规划命题。考虑到命题中含有较多的不等式约束并且会随着有限元的增加而增加,故采用内点算法对非线性规划命题进行求解。离散化后的非线性规划命题的规模大幅度增加,导致了优化计算难度的加大和求解时间的增加,为了便于联立法的在线应用,采用收敛深度控制策略从平衡解的精度和计算效率的角度来改进优化算法的实时性。以某航天器载人返回任务月面上升段场景为算例进行仿真,结果表明基于联立法求得的最优控制量序列得到的飞行轨迹满足轨道根数的精度要求,同时利用收敛深度控制策略可以实现快速收敛控制。     

孔挤压强化对2124铝合金疲劳寿命及微观组织的影响

采用疲劳试验、透射电镜、扫描电镜及X射线衍射仪等方法研究了2124-T851铝合金厚板不同参数孔挤压强化后疲劳寿命与显微组织的变化。结果表明：孔挤压强化后试样的疲劳寿命先随挤压量的增大而升高,随后又迅速降低,挤压量为0.4 mm时疲劳寿命达到峰值,较未强化增加12.66倍;组织观察结果表明孔挤压强化后,在孔壁强化层内形成了位错胞状结构和残余压应力,并且随挤压量增大先迅速增加然后趋于平缓,强化层的形成可以有效延缓疲劳裂纹的扩展速率;同时,适当的孔挤压强化可改善表面粗糙度,降低裂纹萌生几率,从而提高材料的疲劳寿命。     

圆弧形榫连结构低循环疲劳试验与寿命分析

针对大涵道比涡扇发动机采用的圆弧形燕尾榫连结构,设计了缩尺的双榫头疲劳试验件及其试验夹具。开展了不同载荷水平下的低循环疲劳试验,并对比了表面强化对试验件疲劳特性的影响,给出了可初步用于设计的疲劳寿命S-N曲线。研究表明:圆弧形燕尾榫头试件的疲劳失效形式为微动磨损导致的疲劳断裂;相同疲劳载荷水平下,表面强化试验件的疲劳寿命比未强化试验件的高40%~65%;不同载荷水平下的试验结果基本符合Miner累积损伤准则。     

基于自适应动态规划的航空航天飞行器鲁棒控制研究综述

自适应动态规划方法(ADP)是一种基于强化学习框架的智能控制方法,通过函数近似技术,最终得到动态规划问题的近似最优控制策略.本文对ADP方法在航空航天飞行器鲁棒控制的研究进行综述.首先,介绍了ADP方法基本结构框架与典型算法实现原理.进一步,对于ADP方法在高超声速飞行器系统,导航制导系统以及无人机系统在鲁棒控制中的相关研究进行介绍.最后,对未来航空航天飞行器领域ADP方法的发展前景进行了分析.     

基于生成对抗网络的零样本图像分类

在图像分类任务中,零样本图像分类问题已成为一个研究热点。为了解决零样本图像分类问题,采用一种基于生成对抗网络（GAN）的方法,通过生成未知类的图像特征使得零样本分类任务转换为传统的图像分类任务。同时对生成对抗网络中的判别网络做出改进,使其判别过程更加准确,从而进一步提高生成图像特征的质量。实验结果表明:所提方法在AWA、CUB和SUN数据集上的分类准确率分别提高了0.4%、0.4%和0.5%。因此,所提方法通过改进生成对抗网络,能够生成质量更好的图像特征,从而有效解决零样本图像分类问题。      

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.     

影响二语词汇习得的负面因素及应对措施

词汇习得是二语习得中的一个重要环节,学习者词汇学习能力对第二语言学习效果有决定性的作用,而学习者学习能力的提高与学习者对词汇记忆效率有着不可分割的联系.通过分析国内外学者所做的有关二语词汇习得的研究,针对二语词汇习得的特点,在着力阐述影响二语词汇习得的负面因素的基础上,提出了如何克服负面因素的影响,提高第二语言词汇习得效率的方法和策略.     

低Re数管内强化对流传热实验研究

分别应用螺旋线圈和扭带作为插入物，在Ｒｅ≤２．０×１０３下，研究管内水与管壁的传热强化，与光管传热作了比较分析。并归纳出强化传热Ｎｕ数及流动阻力系数ζ随Ｒｅ的变化规律，反映出螺旋线圈和扭带在低Ｒｅ下有不同程度的强化传热效果，但也相应地增加了流动阻力。文中对两种强化传热元件也作了相应的比较。     

高强度钢内螺纹冷挤压成形与强化试验研究

内螺纹冷挤压成形是提高内螺纹疲劳强度的有效方法.作者研制出挤压扭矩和温度的测量系统,并从理论上证明了挤压变形区金属在挤压过程中受到三向压应力的作用,这可以大大增加金属的塑性,改善内螺纹的成形条件.高强度钢内螺纹成形与强化的关键在于挤压丝锥结构的优化设计以及工件底孔尺寸、挤压速度和冷却润滑液的合理选择.疲劳对比试验结果表明:在两个不同应力水平下,用挤压丝锥挤压强化的300M高强度钢螺纹,其寿命是切削螺纹的4～30倍.     

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合,反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹,神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明,该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动,具有良好的鲁棒性和控制性能。