两种空间直角坐标系转换参数初值快速计算的方法

在已知不共线3点在两坐标系下坐标的条件下,提出了两种快速计算两坐标系间转换参数概略值的方法。其中一种是先通过三点构造在两坐标系下的一个新点,将两个坐标系平移到该新点,从而消除平移参数。利用此时的三点坐标可以方便地求得两坐标系间的旋转矩阵,由旋转矩阵可进一步求得旋转角和平移参数;另一种方法是先通过已知的三点构造出一个新的坐标系,通过该坐标系可计算出待求的两坐标系及其旋转参数,从而求得待求两坐标系间的旋转参数。最后,通过旋转参数可计算出平移参数的概略值,并试验验证了两种方法的正确性。     

基于航天器解体事件的空间碎片寿命算法

研究了针对航天器解体事件所生成的空间碎片的寿命计算方法.给出了基于NASA标准航天器解体模型的航天器解体算法.该算法生成的一系列碎片参数,将作为寿命计算的初始条件.总结了现有求解碎片寿命的算法,并提出了一种半分析算法.该算法运用平均根数法的思路,计算了在J2摄动项的影响下,碎片的半长轴和偏心率的变化率;并采用微分积分法预报半长轴和偏心率随时间的变化.为了适应时变大气模型,该算法限制了计算步长.通过与数值法的比较分析了算法的计算速度和精度.选用了3种大气模型:SA76、GOST和MSIS-00,分析了不同大气模型在计算碎片寿命之间的差异.通过与P-78卫星解体事件的实测数据对比验证了整个算法的正确性.      

非对称液压缸对称性控制

阀控非对称缸两个运动方向上系统的开环增益及某些参数的不同,使得两个方向上的动态特性不对称,这种本质上的非线性和非对称性给系统控制带来困难.PБ-211机器人后3个关节是对称阀控制非对称液压缸伺服系统,为了使机器人运行平稳和提高控制精度,在控制中必须加以适当补偿.在分析非对称液压缸工作原理基础上,考虑液压缸伸出和缩回性能不同,提出了模型参考变增益自适应控制算法对非对称液压缸进行补偿.该算法包括单神经元自适应PID控制、模型参考自适应控制和输出增益的自动调节3个部分.仿真分析和实验表明该算法可以基本实现非对称液压缸的对称性控制,较普通PID控制算法具有明显优势.      

面向涡轮叶片方案优化的变保真度设计系统

提出了面向涡轮叶片初始设计的变保真度的多学科设计优化方法,建立了自动化的设计系统以提高设计效率.该系统集成了分析工具和设计团队以及数据管理系统,使得设计过程自动地运行.开始设计阶段使用基于经验公式的低保真度模型;优化中的三维仿真过程使用基于精确的流体分析和结构分析的高保真度模型.过程按照模型保真度的不同分3个阶段,渐近地获得最优解,同时考虑非设计点的优化.通过实验设计搜索并逐渐缩小设计空间,使得高保真度分析所带来的计算成本得以减少.最后以一个2级轴流涡轮的叶片初始方案设计验证了本设计系统.     

视觉跟踪坐标测量系统数学建模

提出了一种基于光学测头成像的单相机视觉跟踪坐标测量系统。该系统中引入了一个转动平台带动相机运动,使相机光轴始终对准运动的光学测头中某一个光点,保证光学测头成像在畸变比较小的像面中心附近。给出了系统的组成结构,通过空间变换和光学成像原理建立了系统的非线性跟踪测量数学模型,给出了利用Newton非线性迭代算法求解跟踪方程的具体算法,通过实验验证了所建立的模型和求解方法的正确性。最后,分析了转动角度误差对测量结果的影响。     

多层次法防空导弹弹道优化设计

为了使导弹优化的弹道更有效地杀伤目标,采用多层次法来设计防空导弹中制导段弹道.整个模型分为3层,第1层是导弹中制导段弹道,第2层是导弹末制导段,第3层是战斗部毁伤目标.第1层弹道限定中末段交班点处的弹道倾角进行优化.交班点弹道倾角作为联系第1、2层的全局变量,随它变化而产生一系列的优化弹道.第2层是导弹自寻的模型,通过Monte-Carlo仿真得到脱靶量分布的数学期望和标准差,这是联系第2、3层的全局变量.第3层由脱靶量的分布计算杀伤概率,最大杀伤概率对应的第1层弹道就是系统的最优解.多层次法表明了中制导段弹道优化设计和最终导弹杀伤概率之间的关系,使得杀伤概率这一效能指标能够作为中制导段弹道优化的指标.最后进行了拦截高空高速巡航目标和低空低速巡航目标的算例计算.      

基于DSI插值的三角网格质量优化

通过对三角网格的单元顶点进行几何位置调整,提高了网格的质量,实现了网格的质量优化.几何位置调整是使用离散点光滑插值(DSI,Discrete Smooth Interpolation)实现的,针对在计算时影响质量优化的邻接边界的单元顶点,采用了在边界处补偿三角形的方法,消除了单元收缩,提高了网格的质量.与加权拉普拉斯算法进行了比较和分析,优于拉普拉斯算法;为了使三角网格在位置调整时保持原始网格的几何细节特征,在插值算法中施加了控制点约束.最后使用算例对算法进行了验证.      

基于遗传模糊聚类的机群编队最优分配方法

针对当前机群的编队分配存在效率低、编队分配结果不可靠、智能性差等问题,提出了一种新的结合遗传算法和模糊聚类算法的机群编队最优分配方法.该混合算法通过模糊聚类算法解决了机群的编队分配不确定性问题,并且通过对传统遗传操作算子的改进,采用改进的遗传算法有效地克服了模糊聚类算法容易陷入局部极小值和对初始条件敏感的缺点,使机群的编队分配能快速收敛至全局最优解.3组不同分布类型的机群编队分配算例结果表明,该混合算法具有较好的通用性、有效性和智能性,适用于机群的编队最优分配.      

可视化建模语言编辑器的自动生成和配置技术

可视化建模语言是采用图形方式对系统/软件进行描述的语言,可视化建模语言编辑器为其使用提供了工具支持.不同编辑器存在的共性使得可视化语言编辑器自动生成和配置成为可能.基于理论研究和编辑器开发的实践经验,提出了自动生成和配置相结合的可视化建模语言编辑器开发的总体框架以支持编辑器的快速开发,定义了一套支持静态语义的可视化建模语言描述方法RM.RM采用基于规则的形式化描述方法来描述可视化建模语言的语法和编辑器的特性,采用MOF(Meta Object Facility)来描述可视化语言的静态语义.最后,设计实现了可视化建模语言编辑器开发环境Veda,验证了总体框架和描述方法的可行性.