长板件数控加工技术的探索与研究

结合某型机板件在数控加工中的研制生产状况和存在的问题,论述了实现各种长板件类结构零件装夹定位、刀具及其参数、加工方案及程编策略.通过这些技术措施的实施,在一定程度上解决了在加工长板类零件装夹和定位时出现的零件变形、让刀效率低、质量不稳定等问题.     

自适应遥测信道速率的分包遥测调度方案

在卫星分包遥测静态分配适应单一遥测信道的方案基础上,提出了一种改进型动态自适应遥测信道速率的遥测分包方法,将包传输的控制参数由绝对参数优化为相对参数,从而满足不同信道速率、不同包源速率下的包传输适应性.该方法通过将遥测包周期计数与遥测包静态分配的传输周期的比值作为遥测包传输等待迫切比例系数,用相对的传输迫切比例系数值对全部遥测包进行排序,从大到小组入遥测信道下传.通过这种遥测包调度策略解决了遥测信道速率变换对包传输控制的影响.此外通过调节遥测包传输比例系数也能很好地解决遥测包数据率变化对信道传输的适应能力的影响,如数据率增加时整体降低包传输频率、数据率减少时整体加快包传输频率.     

基于卫星和星敏感器的冗余激光惯组在轨标定

采用高精度卫星导航速度、位置信息以及星敏感器提供的姿态信息设计十表冗余捷联惯组的标定模型,包含陀螺和加速度计的零次项和标度因数,对卫星和星敏感器辅助的冗余激光陀螺捷联惯组进行实时在轨标定.利用标准Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波作为估计算法,对十表冗余捷联惯组参数进行在线估计.数值仿真结果表明:参数标定精度均在7％以内,是一种实时的在轨标定方法,满足误差补偿要求.冗余惯组在轨标定方法为航天器高精度定姿和定轨提供了一种理论参考.     

基于自适应网格的超声速液体射流破碎过程研究

为研究超声速气流中液体横向射流的破碎过程,采用脉冲背景光方法和VOF方法开展了实验和数值研究。为提高液体横向射流中气液界面和气流场特征捕捉的精确性,采用自适应网格技术对于气液界面、激波出现位置进行网格细化,计算得到了较为精细的气液界面、激波特征及涡系结构。研究结果表明:在低成本仿真模拟条件下,利用自适应网格计算得到的射流轨迹和轮廓与实验吻合较好,射流轨迹的最大误差为10%;射流初始段在超声速气流条件下,仍然存在一段高度约为1.9倍喷孔直径且圆柱形态保持较好的连续光滑液柱。随着喷注压降的升高,液柱的长度逐渐增大;主流气体流经液柱发生三维绕流,在射流附近和近壁面区域形成不断演化的反转涡对,反转涡对的形成加速了液体射流一次破碎过程。     

三维自适应终端滑模协同制导律

针对多枚导弹协同作战的问题,且多枚导弹之间保持有向拓扑通信的条件下,基于终端滑模法设计了视线方向及视线法向的双层协同制导律。其中,视线方向的制导指令能够保证导弹同时完成拦截任务;视线法向上的三维制导律能够保证每枚导弹以期望的视线角攻击目标,从而发挥各枚导弹的最大杀伤力,并且视线角的约束相当于规划了末制导段导弹的弹道问题,在一定程度上避免攻击目标前导弹间发生碰撞。同时,针对所设计的滑模制导律设计了新的自适应律,从而加快了滑模面的收敛速度并且削弱了由符号函数引起的系统抖振现象。基于李雅普诺夫稳定性理论,证明了所设计制导律的正确性,并在最后给出了数学仿真实验,验证了所设计制导律的有效性及优越性。     

基于自适应支配和参考向量的高维多目标优化算法

现有的改进支配方法提高了解集逼近Pareto前沿的能力,但平衡种群收敛性和多样性的能力仍然不足。针对此问题,提出了一种基于自适应支配和参考向量的高维多目标优化算法(An adaptive dominance and reference vector based evolutionary algorithm for many-objective optimization,ADRVEA)。首先提出自适应支配(Adaptive dominance,AD)来设计小生境机制;然后通过参考向量划分目标空间来提高种群多样性;最后构建适应度表达式来实现精英选择。实验证明所提出的ADRVEA不仅性能良好,而且有效平衡了种群的收敛性和多样性。     

基于DSP的自适应桁架振动控制器设计

重量轻、功耗低、处理能力强的控制器对自适应桁架的空间应用具有重要意义。本文以自适应桁架空间应用为背景,进行了控制器的小型化设计。以DSP芯片TMS320VC33为核心,实现了自适应桁架振动控制器硬件,并开发了相应的控制程序。采用4阶线性二次型高斯(LQG)离散控制模型,在自适应桁架实验平台上进行了振动抑制实验。实验表明,以DSP为核心的小型化控制器能够实现对自适应桁架振动的有效抑制,达到了与dSPACE控制器相同的控制效果。     

可重复使用飞行器再入姿态的区间二型自适应模糊滑模控制设计

针对具有强非线性、多变量耦合特性的可重复使用飞行器（RLV）,同时考虑模型参数不确定性和外界干扰对飞行器再入姿态跟踪的影响,提出了一种基于区间二型自适应模糊滑模的姿态控制方法。首先,建立飞行器再入动态模型,并基于反步思想将控制模型转化为姿态角和角速率相关子系统。其次,将模型参数不确定性和外界干扰视作子系统非线性项的一部分。再次,采用区间二型模糊系统逼近子系统非线性项,并结合自适应技术和滑模控制方法分别设计虚拟控制量和实际控制量。此外,引入一阶低通滤波器用以处理子系统虚拟控制律。通过Lyapunov方法的分析证明了闭环控制系统的稳定性,且飞行器姿态跟踪误差可收敛于原点附近的小邻域。最后,利用飞行器的数值仿真验证了所设计控制方法能有效跟踪飞行器参考指令,且对外界干扰有较强的鲁棒性。      

基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

带攻角约束的高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题,提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先,将飞行器模型化为严反馈形式,以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅,并保证限幅信号的可导性,限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰,设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明,本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。