最小数据丢失量的地月中继卫星任务调度研究

月球背面的探测器必须依靠地月中继卫星进行数据传输与通信。地月中继任务包括实时性任务和延迟容忍类任务,如数传任务。当探测器等待传输的数据量超出用户存储容量时,延迟容忍类任务会由于探测器本地存储资源不足和地月中继卫星天线资源受限而无法完成,导致任务数据丢失,所以需要设计一种合理的地月中继任务调度策略,提高地月中继卫星的资源利用率,减少数据的丢失。对地月中继卫星任务调度进行了研究,在分析地月中继卫星数传任务的特点及用户的存储限制的基础上,以最小化数据丢失量为优化目标,建立了地月中继卫星任务调度模型,并设计了一种基于离散烟花算法（DFWA）的地月中继卫星任务调度算法。仿真数据分析表明,基于离散烟花算法的地月中继卫星任务调度算法在求解结果上优于遗传算法,是一种合理、有效的调度方法。     

一维GTD散射中心模型参数估计的改进MUSIC算法

针对利用多重信号分类（MUSIC）算法估计一维几何绕射理论（GTD）的散射中心模型时噪声鲁棒性较差、参数精度不高这一问题,提出一类改进的MUSIC算法。首先,构建原始回波数据的共轭矩阵,有效提高了原始回波数据的利用率;其次,将原始回波数据的协方差矩阵、共轭数据的协方差矩阵叠加取平均,得到一个新的总协方差矩阵;最后,对矩阵作2次方、4次方等偶次方处理,得到另一矩阵,以达到增大信号特征值与噪声特征值之间差距的作用,等效为增大了信噪比。仿真结果表明:所提改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均要优于经典MUSIC算法。      

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

三轴陀螺稳定平台伺服回路全姿态解耦及变增益控制方法

在载体大机动飞行背景下,要求惯性平台具备全姿态的功能。国内现有的三轴陀螺稳定平台（简称三轴平台）不具备全姿态的功能,在内框架增加了限位挡钉以限制内框架角的工作范围,主要是基于内框架角不能工作在接近于?90?的认识。为了准确描述全姿态条件下三轴平台的运动规律,本文指出了传统动力学推导过程中的不足之处,重新建立了三轴平台的动力学模型,基于该模型给出了非奇异的全姿态伺服回路并提出了一种新的全姿态解耦方法,包括力矩解耦和转动惯量解耦。最后,针对转动惯量在框架转动过程中非定值的问题,提出了基于H∞控制理论的变增益控制策略。仿真结果表明,变增益控制器相对定常参数控制器可显著改善三轴平台伺服回路控制的性能。     

基于连续损伤模型的复合材料波纹梁压溃分析

复合材料的耐撞性受到了广泛重视,而波纹梁因其优异的抗屈曲构型被广泛应用于飞机翼梁和直升机底板等经常发生碰撞的结构中。进行了复合材料波纹梁的屈曲分析,研究了高度对波纹梁破坏模式的影响。建立复合材料波纹梁的连续损伤单波模型,层内基于Hashin判据建立含损伤因子的损伤刚度矩阵,层间根据二次名义应力准则和B-K准则模拟损伤演化,并通过典型复合材料波纹梁压溃试验验证了所建立模型的正确性。基于单波分析模型,通过施加周期性边界条件和反对称边界条件,研究了多波结构的吸能特性。     

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。     

低速冲击下复合材料层合板损伤试验与模拟

对复合材料层合板进行四种不同能量的低速冲击试验,测量了不同冲击能量下的凹坑深度,并利用超声C扫描获得了层合板分层形状和面积。依照试验条件,建立复合材料层合板低速冲击三维有限元模型,模型中分别采用hashin失效准则和界面单元模拟层内失效和层间损伤,结合试验与模拟结果,讨论了复合材料层合板在低速冲击下的损伤特征,以及冲击过程中层合板内部损伤的发生及演化规律。     

基于Kriging代理模型的失效机会测度算法

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。     

管道效应对进气道试验湍流度测量的影响研究

进气道风洞试验中,湍流度由动态压力计算得到,动态压力的测量是否精确与动态压力传感器前方导压通道的管道效应相关。基于管道内流体动力学耗散模型,研究了导压通道对动态压力和湍流度的影响,并通过进气道风洞试验进行了验证。研究结果表明:进气道风洞试验中导压通道的管道效应对湍流度的影响较明显,管道效应会放大动态压力的脉动幅值,导致测量湍流度大于真实湍流度。为了减小管道效应对湍流度的影响,进气道试验中应避免使用导压的方式进行动态压力的测量。如果不可避免地存在导压通道时,在导压通道长度大于5 mm时,须考虑管道效应对湍流度测量的影响,并进行相应的修正。