飞行员导航专家系统

论述一个飞行员导航专家系统方案。此系统包括二次通道：飞行员助理（ＰＡ）通道和飞行员助理学习（ＰＡＬ）通道。ＰＡ通道完成导航计算、形势判断和决策，通道还将显示出当前形势及给飞行员提出的建议。ＰＡＬ通道完成知识库（ＫＢ）的更新，包括：对飞行员完成的操作作出评价、综合归纳知识和规则以及知识库的修正更新。对系统所涉及的一些原则方法和算法进行了研究。     

自冲铆连接工艺数值模拟及优化研究进展

自冲铆接技术作为新型连接技术,在薄板材料的连接中具有优异的连接性能。其接头质量受连接的可行性和连接参数的影响,而接头质量主要由接头的力学性能来表征,因此接头的质量和力学性能已成为目前自冲铆技术的主要研究方向。随着数值模拟技术的发展,它在自冲铆连接技术上的应用成为一种研究趋势。对近年来自冲铆数值模拟技术的发展进行系统阐述,从自冲铆接头成形质量的数值模拟技术出发,对自冲铆数值模型建立、自冲铆影响因素研究、数值模型优化和数值预测模型4个方面进行说明,综述了材料连接的可行性和连接参数对接头性能的影响,对接头力学性能进行模拟,并对接头力学强度和疲劳寿命进行预测,为自冲铆工艺的研究和发展提供新的方向。     

基于MHSA和C- BiGRU的航班延误预测研究

针对普通神经网络预测人为因素造成的航班延误能力不足的问题,提出了一种基于多头自注意力机制和卷积双向门控循环单元的预测模型(MHSA-C-BiGRU)对航班延误问题进行研究。模型采用卷积双向门控循环单元(C-BiGRU)提取局部信息和上下游数据的时序信息,利用多头自注意力机制(MHSA)的并行能力从不同位置提取数据内部之间的特征,强化重要信息的权值,使模型聚焦到对当前任务更重要的信息,从而增强模型分析人为因素造成的航班延误的能力。研究使用2018年上海浦东机场的航班数据和气象数据。结果表明,预测模型相对于基础模型的预测准确率提高了4.4%,各项宏平均值有8%的提高,各项权重平均值有5%的提高。     

一种数字电路电磁传导发射多源模型提取方法

基于电磁干扰要素理论,提出一种数字电路电磁传导发射多源模型提取方法,用于解决数字电路电磁传导发射的建模问题。以电磁干扰要素理论为出发,综合考虑数字电路模块特点,将数字电路电磁传导发射模型划分为若干基本要素和扩展要素。针对数字电路时钟信号特征,选取梯形脉冲序列为基本要素形式,提出一种改进的联合估计算法用于提取基本要素参数及对应扩展要素系统传递函数模型;针对数字电路多源共存的情况,提出一种基于自相关函数的多源辨识分离方法,从而实现从一组测试数据中识别出多个基本要素及对应扩展要素,并最终完成数字电路电磁传导发射的建模。仿真及实验结果验证了所提方法的可行性和准确性。      

箭载SINS快速自对准技术

为适应运载火箭快速发射需求,捷联惯导系统采用自对准技术逐渐取代了复杂的光学瞄准系统。针对初始对准中Kalman滤波器收敛缓慢的问题,提出了基于低通滤波的运载火箭快速自对准方法。该方法基于凝固惯性系自对准算法,采用移动窗双矢量构造方案,实现了自对准实时解算。通过在凝固惯性系间姿态转换矩阵后端引入低通滤波器,降低杆臂效应引起的有害加速度影响,保证自对准精度。该方法不需要进行复杂的Kalman滤波运算,能够快速收敛,工程实现简单。数字仿真和试验数据表明,采用基于低通滤波的凝固惯性系自对准方法可以达到Kalman滤波对准同等级精度的同时缩短对准时间到5min以内,验证了该方法的有效性。     

新建自激反激变换器方程及其解析解

本文的目的是寻找自激反激变换器运行状态特征参量 (运行频率、磁通密度等 )与设计这种变换器所用的基本物理参量之间的函数关系。所用方法与传统方法不同 ,不用电磁学中定义的电气特征参量L ,而基于磁路参量及磁能密度表征变换器输入能量 ,建立了自激反激变换器运行状态特征参量应满足的方程并得到所需的解析解。这个新的结果不仅使设计这种变换器十分简便 ,而且揭示了这种变换器的许多运行特性 ,其中有些是前所未知、意外且十分重要的     

空间细胞机器人系统关键技术及其应用

针对传统空间操控装置难以适应未来大型空间设施在轨建设的问题,提出一种能够实现多层次自重构的空间细胞机器人系统,并对其概念体系以及设计理念进行了分析。介绍了空间三角桁架装配场景下的空间细胞机器人系统硬件设计。提出了空间细胞机器人系统关键技术,包括多智能体协同不确定行为规划、多层次机器人系统构型决策、多智能体协同无环境地图自主导航以及多智能体分层协同分布式控制等。最后结合空间细胞机器人系统的特点与优势,对其应用前景进行了展望。     

基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。      

航空发动机过渡态试验进气压力线性自抗扰控制方法

航空发动机高空模拟试车台过渡态试验中进气控制系统受扰严重,常规方法难以有效提升进气压力控制品质,提出了一种基于线性自抗扰的进气压力控制方法。采用机理建模和系统辨识手段搭建高置信度进气仿真平台,设计线性自抗扰控制器,实现对发动机扰动影响的实时预估和补偿,形成具有主动抗扰机制的进气压力控制方法。考虑实际使用中存在控制器手/自动及控制器间的切换问题,设计实用型无扰切换方法。仿真环境下,将该方法与比例积分微分(PID)进行对比,结果显示进气压力最大偏离值由7.69kPa缩小至0.9kPa,且能够快速收敛趋于稳定,表明了该方法无需发动机信息即可实现进气压力的有效控制,通用性高,抗扰性优,能够大幅提升发动机过渡态试验中进气系统的调节品质。