边缘计算智能装备技术在飞机检修行为识别领域的应用

本文描述了基于神经网络深度学习的边缘计算智能装备,及其应用于飞机维修检查行为识别的技术和场景,可实现飞机航线定检维修流程跟踪管控、提升维修检查作业的安全质量和降本增效,减免人为因素所导致的不安全事件和运行事件,避免经济损失.     

基于自抗扰技术的挠性航天器高精度指向控制

针对存在外部干扰和模型不确定性的挠性航天器,提出了一类新颖的基于自抗扰技术的控制方案,实现无姿态角速度反馈的航天器对目标高精度姿态指向控制。对目标相对姿态指向控制系统进行建模,引入一光滑连续秦函数,构造三阶扩张观测器,观测系统姿态角速度和总扰动,并利用其实现动态补偿线性化及扰动抑制。针对单框架控制力矩陀螺群作为执行机构常存在的奇异,引入零空间空转指令设计了一类奇异避免操纵律。将控制系统方案用于某挠性航天器模型,仿真结果验证了方案的有效性、合理性。     

基于群体进化策略的电磁态势预测

针对战场电磁态势预测问题,基于群体智能优化算法的可靠性与全局性等特点,提出了一种利用融合Cholesky因子更新的CMAES算法优化的RBF神经网络方法,利用在CMAES算法中添加Cholesky的秩-μ更新来提高算法的速度和准确度,提高网络学习的效率与预测精度。仿真实验验证了该方法可以有效提高电磁态势的运算速度与精度。     

基于高阶相关的盲突发信号检测技术

盲突发信号检测在非合作通信领域具有十分重要的意义,但是传统的时域算法对于信噪比较低情况的适应性较差。提出了一种基于高阶相关的盲突发信号检测技术,利用高阶相关的方法提高了传统时域检测算法的低信噪比适应性,自适应门限算法解决了传统时域检测算法判决门限选取存在困难的问题。仿真结果表明,该算法有着较好的低信噪比适应能力,较同类型算法在低信噪比条件下有着更高的检测正确率和更低的虚警率。     

基于串级线性自抗扰的四旋翼姿态控制方法

针对四旋翼无人机姿态调整过程中,由于参数不确定性及外界环境干扰,往往给姿态控制带来一定困难。本文研究提出一种基于串级线性自抗扰的四旋翼姿态控制方法。首先建立四旋翼无人机的动力学姿态模型,提出采用串级PID双环路控制架构,将姿态控制任务分解为内外两个环路。采用Levant微分器提取控制参量,以强化跟踪能力。此外,对原线性自抗扰控制器进行优化,旨在更好地消除外界随机扰动对系统的影响。利用MATLAB Simulink环境对提出的控制方法进行模拟,结果表明相比传统方法,该方法能更好地抑制系统受扰动引起的影响,增强系统对期望信号的跟踪能力,从而明显提高了四旋翼无人机姿态调整的精度与稳定性,以及四旋翼无人机姿态控制的精度和鲁棒性。     

基于DDPG的航天器性能-故障关系图谱推理方法研究

对深度确定性策略算法进行改进,结合图注意力网络,提出将知识与人工智能结合的航天器故障推理方法.在构建航天器部件级知识图谱的基础上,根据航天器知识图谱的结构、语义配置强化学习的环境,设置独特的奖励函数、策略网络与价值网络.针对航天器知识图谱的图结构数据特性,引入图注意力机制进行更为准确的故障定位.模拟故障发生情况进行实验验证,实验结果表明该方法能够由测点与测点特征出发进行反向故障推理,获得故障路径,快速自主定位发生故障的功能模块与故障模式.     

非水体系合成多种形貌氮化硅基纳米孔材料

分别以乙腈、氯仿和甲酰胺为溶剂,十八胺为模板剂,通过非氧化物溶胶-凝胶过程合成了多种形貌的氮化硅基纳米孔材料。利用X射线衍射(X-ray d iffraction,XRD)、透射电子显微镜(T ransm iss ion e lectronm icroscope,TEM)、N2吸附-脱附和电子能谱(Energy d ispers ive spectroscope,EDS)对样品进行了表征。XRD结果显示产物是层间距为4.7 nm和3.6 nm的层状相材料。TEM照片表明,在乙腈、氯仿和甲酰胺溶剂中分别得到花状、片状和核-环状形貌的氮化硅基材料。N2吸附-脱附分析表明,产物具有较高的比表面积和窄的孔径分布。EDS分析证明,产物含有S i,N,C,C l元素而不含有O元素。非水体系中表面活性剂自组装形成的介观相可以作为模板来指导具有特殊介观结构和形貌的纳米材料的合成。     

POD-BPNN预测模型及结冰条件不确定性量化

当前,数值模拟作为研究飞机结冰的主要手段之一,在计算结冰冰形时会引入大量参数不确定性,并影响数值模拟的精度和可信度。发展不确定性量化方法,科学量化这种不确定性对评估数值模拟结果具有重要意义。针对传统参数不确定性量化方法难以解决高维输入到输出的问题,基于本征正交分解和误差反向传播神经网络,提出了一种结冰冰形预测代理模型。以水滴中值粒径和温度为例,验证了代理模型单输入参数和双输入参数情况下的精度和泛化能力。最后,在代理模型计算的冰形基础上,结合蒙特卡洛采样,利用2σ准则确定结冰范围,发现水滴中值粒径不确定性主要影响明冰的冰角生长,而温度和水滴中值粒径不确定性的叠加主要作用于霜冰厚度。该研究为后续多结冰条件的影响分析和多维输入到输出的不确定性量化提供了思路。