模块化可重构卫星在轨自重构的分层规划

模块化可重构卫星具有组织灵活、操作方便、适应性强等特点，可以有效降低卫星研制和发射成本、提高卫星对紧急任务的响应速度、延长卫星寿命。重构规划问题对模块的具体移动方式进行求解，是实现自重构需要解决的核心问题之一。针对同构式旋转立方结构，给出其离散运动模型，推导出运动空间求解算法。为降低重构规划问题的不确定性和复杂程度，采用分层规划策略，将规划任务分解为设计中间构型的上层规划和求解实现中间构型移动方式的下层规划，每层规划内部独立进行求解。设计了利用Kuhn-Munkres算法实现上层规划的重构规划算法，使中间构型具有较小的结构跨度，特别适合在轨自重构的重构规划问题求解。仿真结果表明了所提规划策略和所设计规划算法的可行性和有效性。     

直升机防除冰配电盒的电路设计

简要分析了直升机防除冰配电盒的电路设计思路与器件选择;提出了在相同条件下的两种电路设计方式;说明了实现同样的功能,因器件选择的不同,具体的电路设计也不同,电路设计与器件选择、驱动能力、控制信号类型均有关系。     

无人机编队支撑网络的协同通信中继策略

针对无人机编队支撑网络优化选择中继成员进而提高编队协同通信能力问题，基于端到端技术（Device-to-Device，D2D），提出了一种同时考虑无人机编队成员的邻近域及编队成员间的社会性依存关系来优化选择中继成员的中继策略，旨在既能保证无人机编队的基本通信能力，又能同时优化提高编队的吞吐量，从而进一步提升编队支撑网络的整体性能。研究结果表明，所提的无人机编队支撑网络中继成员优化选择策略在系统吞吐量方面较已有方法具有明显优势。     

航班保障因果分析框架

航班离港延误是民航界一致关注并希望解决的重点及难点问题。针对航班离港延误产生原因不明晰及因果影响强度不确定的问题，提出了BLCNS-LV-IDA因果分析框架，从因果推断的角度出发，在航班地面保障业务范畴领域内，从定性和定量2个层面对航班离港推出延误进行因果分析。以航班离港推出延误时长为目标变量，基于特征选择和极大祖先图贪婪搜索(GSMAG)算法结合的BLCNS局部因果网络结构发现算法，构建因果网络模型；根据得到的因果网络，基于LV-IDA算法对各等价网络中的边缘进行因果效应评估。实验结果表明：BLCNS局部因果网络结构发现算法在处理变量较多的大样本数据集时有一定的优势，在50节点集的1 000、5 000、10 000样本量下，F1值较基线算法分别提高了-0.303、0.008、0.132，呈明显上升趋势，且在运行时间方面至少缩短16.29%。节点间的因果效应明确了各节点对航班延误的具体影响强度，为航班保障的精细化管理、减少航班延误提供了指导。     

TC4-DT焊接接头Ⅰ-Ⅱ复合型疲劳裂纹扩展实验及模拟研究

拉剪复合载荷作用下,构件中的裂纹呈现复杂的Ⅰ-Ⅱ复合型扩展模式,研究其扩展规律对准确评估构件疲劳寿命具有重要意义。针对TC4-DT钛合金电子束焊接头Ⅰ-Ⅱ复合型疲劳裂纹扩展规律开展研究,设计并加工紧凑拉伸剪切(CTS)试样,通过开展不同加载角度下接头试样的疲劳裂纹扩展实验,得到接头Ⅰ-Ⅱ复合型裂纹的a-N曲线及疲劳裂纹扩展路径。在上述基础上引入Ⅰ-Ⅱ复合型等效应力强度因子并结合Paris公式建立TC4-DT电子束焊接头Ⅰ-Ⅱ复合型疲劳裂纹扩展速率方程。采用扩展有限元法(XFEM)对复合型疲劳裂纹扩展过程进行数值模拟研究,得到不同加载角度下的扩展规律,并与实验结果进行比较。结果表明:不同加载角度下Ⅰ-Ⅱ复合型疲劳裂纹开裂角模拟值与实验结果误差均在10%以内,并且扩展路径均与实验结果吻合;XFEM能够有效预测复合型疲劳裂纹扩展路径。     

最优特征选择下多层次分割的城市道路提取

针对道路提取过程中特征维数过高的问题,提出了一种基于ReliefF过滤式和Wrapper封装式的特征选择方法.将粒子群优化算法(PSO)作为Wrapper的搜索算法,优化过的随机森林算法(OPRF)作为Wrapper的分类器构成PSO_OPRF封装式子集评估器,对ReliefF预选后的特征子集进行评估,降低特征维度,选...     

水下机器人路径控制与仿真

研究了水下机器人的路径跟踪问题.首先考虑重力、浮力、推力、水动力以及附加质量的影响,建立了6自由度水下机器人的动力学模型.在此基础上设计了非线性控制系统,包括一个内控制回路和一个外控制回路.内控制回路根据机器人动力学模型引入非线性补偿,使得经内控制回路作用后的机器人化为一个解耦的线性定常系统,外控制回路采用比例微分(PD)控制,根据机器人实际轨迹与期望轨迹间的偏差进行负反馈控制.最后通过MATLAB对水下机器人追踪水面目标和跟踪空间螺旋线进行仿真,并给出了仿真曲线,从仿真结果可以看出,利用该方法可以使水下机器人具有较强的抗干扰能力,能够较好地实现对时变理论轨迹的跟踪.     

双赌轮选择遗传算法

提出了可以直接处理不等式约束条件的双赌轮选择遗传算法.为群体中的可行解和不可行解分别定义不同的适应度函数.可行解的适应度函数反映目标函数值的大小;不可行解的适应度函数反映约束条件的满足程度.建立2个赌轮分别选择可行解和不可行解.给出2个赌轮各自转动次数的公式,使可行解有更多的被选中机会.这样随着进化的进行,种群会自动向可行域内移动.这样就简单、直接地处理了不等式约束,并且允许初始种群全部为不可行解.另外,给出了一个改进的实数编码的两点交叉算子.比起典型的两点内插值型算术交叉算子,这个交叉算子具有更强的探测能力.算例测试表明双赌轮选择遗传算法的全局寻优能力较强,对不等式约束的处理简单有效.