机场道面聚丙烯腈纤维混凝土性能分析

对素混凝土和聚丙烯腈纤维混凝土的抗疲劳性能、弯曲韧性和抗冲击性能进行了试验研究,并分析了聚丙烯腈纤维对机场道面分类值PCV的改善效果。结果表明,掺入聚丙烯腈纤维后,混凝土各项性能指标显著提高,道面PCV值增加8.4％,大大提高了机场道面的承载能力。     

可展桁架天线形面精度理论分析

针对可展桁架天线杆件多和转动铰多的特点, 研究杆件加工公差和转动铰间隙对天线反射面精度和重复展开精度的影响. 根据杆件加工公差和转动铰间隙发生的随机性, 建立相应的随机数据模型和Monte-Carlo随机有限元模型, 计算杆件加工公差和转动铰间隙所引起的天线反射面精度误差. 研究表明, 间隙所引起的反射面精度误差远大于杆件公差所引起的误差, 并且天线重复展开精度差值不宜忽视.      

基于可通过性的月面巡视探测器路径规划算法

应用于行星探测车的路径规划算法需要根据地形环境信息和车体的越障能力两方面进行考虑。结合月面巡视探测器移动子系统的通过特性以及地形信息将地图栅格进一步细分,使用了四个安全性指标描述车体静止或运动时的通过性,并将其引入到A~*与D~*两种规划算法的代价当中,给出了算法的流程,并通过仿真进行了验证。     

结构可靠性分析的拟蒙特卡罗方法

由于蒙特卡罗(MC)方法具有程序结构简单,收敛速度与问题维数无关等优点,故其在结构可靠性分析中得到了广泛应用。但是对于小失效概率等问题,计算效率低这一主要缺点限制了该方法的应用范围。为了解决MC方法存在的问题,通过引进单位超立方体中不同的低偏差点集代替伪随机数序列,并结合了重要抽样技术建立了结构可靠性分析的拟蒙特卡罗(QMC)方法。该方法不但可以大幅度减少抽样点数目,还能够得到确定性的估计值, 避免传统MC方法只能得到概率意义下误差的缺陷。通过数值算例可以看出本文方法具有较高的计算精度和效率,因此适用于结构可靠性分析问题。     

飞机最短时间爬升轨迹的格点搜寻算法

以飞机在垂直平面的运动方程为基础,采用线性时间负荷控制的飞行模式,提出了求解飞机最短时间爬升轨迹的格点搜寻算法.该方法视飞机为一质点,以此为基础计算出每个相邻格点的时间间隔,最后用h×Ma格点数搜寻法求出飞机最短时间爬升的最优轨迹.数字仿真表明,在规定的爬升范围内用格点搜寻算法可以实现快速的时间响应,得到的最优轨迹能够准确地跟踪设定的性能指标.     

月面巡视探测器行为控制初探

阐述了月面巡视探测器几种行为控制结构的特点,详细阐述了巡视探测器的导航运动控制方式,研究了国外巡视探测器的导航运动控制特点;并以此提出了巡视探测器基于模糊逻辑的分层行为控制模式,举例说明了巡视探测器的行为描述方式。     

改良点云过滤技术在汽车冲压件逆向中的应用

点云数据一般是由非接触式三坐标测量系统获取,得到的结果需要进行点云过滤.由于一般扫描的点云数据量比较大,单是过滤点云就要化费大量的时间.为此利用点云数据过滤原理,并结合逆向工程设计软件Image ware与设计软件CATIA,改进了原来的过滤技术,缩短了逆向设计的时间,提高了工作的效率.     

轨道拦截预警算法研究

针对空间轨道拦截作战模式,提出了一种拦截预警的计算方法.推导了求解轨道交点位置的表达式,然后结合拦截卫星的末端威胁距离给出了判断拦截是否发生的地心距判据和时间差判据,最后通过仿真算例验证了交点表达式以及判据的正确性,并讨论了拦截卫星的威胁距离与时间差门限的关系.     

基于ICP算法的手术导航三维配准技术

针对计算机辅助手术三维导航技术中术前CT图像与术中实际空间的配准问题,提出一种基于最近点迭代(ICP,Iterative Closest Point)算法的特征点云配准技术.利用医学图像空间和实际空间特征区域的两片点云坐标进行三维配准.对CT图像进行重建、分割及交互式操作得到医学图像特征点云;利用光学定位仪实时采集实际空间中对应区域的点云;通过主元分析(PCA,Principal Component Analysis)获取两组点云数据的特征向量进行初配准;进行最近点迭代使配准矩阵收敛到一个最优解,其中采用k-d tree寻找邻近点加速迭代过程.以塑料脊柱模型骨为对象进行了脊柱手术导航配准精度实验,进一步对实验中的点云数据加入高斯噪声以进行误差分析.结果表明这种配准方法简单可靠,在模型骨情况下配准精度在1mm以内.     

无人机舵面负载模拟系统的小脑模型控制

为解决无人机舵面负载模拟系统中非线性和多余力矩扰动问题,利用小脑模型神经网络非线性逼近能力强、结构简单、适于实时控制等特点,采用小脑模型和传统PD(Proportional-Derivative)控制结合的复合控制策略,由小脑模型实现前馈控制,PD控制实现反馈控制,以保证在系统运行各阶段的控制精度.分析讨论了复合控制的不稳定性问题,研究了基于可信度分配和学习率自适应调整的改进型小脑模型的应用情况,提出一种适用于单输入单输出系统的简化小脑模型复合控制设计方法.仿真结果表明该方法有效地解决了小脑模型和PD复合控制的不稳定问题,改善了系统动态加载性能,并具有很好的抗干扰性能.