AADL2ECPN模型转换方法及其在IMA上的应用

在综合模块化航空电子（IMA）系统应用集成的过程中,对IMA系统的资源配置建模和安全性分析至关重要。首先利用模型转换的方法,提出一套从架构分析和设计语言（AADL）模型到扩展着色Petri 网（ECPN）模型的转换规则,将AADL模型转换为ECPN模型,并且确保在模型转换过程中不丢失任何关键资源建模元素;然后基于目标模型进行后续的安全性分析研究;最后用一个简单例子演示如何应用提出的模型转换方法。结果表明,AADL2ECPN模型转换方法分析IMA系统安全性的可行性。      

基于模型降阶的随机最优输出反馈阵设计

本文研究了线性离散随机系统的模型降阶和最优输出反馈矩阵的设计问题。本文提出的设计方法不需要对原系统进行Anderson-Moore的迭代计算,直接利用求得的降阶模型解出近似的最优输出反馈阵。文中举例说明了设计方法的应用并进行了计算机仿真,仿真结果是令人满意的。     

基于着色Petri网的航空发动机总装作业调度研究

针对航空发动机作业并行交叉的特点,提出一种“自底向上”的柔性建模方法,着重描述异类对象作业工序对资源的占用与冲突。引入基于资源库所的共享合成运算,解决了Petri网结构重用性差而无法动态建模的问题,合成模型具有守衡、有界和无死锁的结构性质。模型的状态方程在极大-加法代数意义下具有线性的形式,结合遗传算法实现基于周期的静态调度优化。     

基于PETRI网的导弹控制系统故障诊断梯形图求解法

故障诊断是保证航空航天等大型复杂系统可靠性的重要措施，故障树为此提供了一种有效的方法，但故障树是一种系统静态行为的描述方法，如何描述系统状态的动态变迁过程成为人们追求的目标，本文在论述逻辑关系的PETRI网表示的基础上，提出了系统状态动态变迁过程的PETRI网模型梯形图求解算法，进而提出了基于PERTI网的故障诊断的梯形图求解方法，并用一实例说明了这一过程。     

GKF算法下对机动目标多步预测的误差分析

机动目标运动状态的多步预测是为了更好的为机动目标的跟踪提供数据支持,因此要保证多步预测数据的可用性,需要知道预测的精度,由此要对预测数据做误差分析。本文在对机动目标运动轨迹实施多步预测的基础上分析了多步预测过程中随机误差的传递,以及传递的随机误差对多步预测的影响。仿真结果显示,预测中传递误差方差占预测误差方差的绝大部分,是影响预测精度的最重要因素之一。     

用Kane方法建立末敏弹减速和稳态扫描段模型

引入多刚体运动模型，详细分析了伞刚体和弹刚体的受力和运动特性，运用Kane方法建立末敏弹在减速运动和稳态扫描段的完整运动模型，并进行数字仿真，仿真结果与实验结果有很好的一致性，并充分显示了该模型在数字仿真中的优越性。     

Application of a modified generalized sail model on a solar sail with wrinkles

In this paper, we present an analysis of effect of wrinkles on the solar sail performance. We describe different analytical, semi-analytical and numerical approaches to the calculation of general large-scale curvature of a solar sail as well as parameters of so-called wrinkled domains, and introduce the impact of such wrinkles on the thrust and torque of the solar sail. Finally, we present a model of an optically-orthotropic surface for such non-ideal sail, providing a connection with the Generalized Sail Model, and other solar sail thrust models.     

一种地理围栏内无人机航迹跟踪方法

针对UTM体制中无人机在地理围栏内的飞行监视问题,提出一种约束状态相关模态转换混合估计算法(CSDTHE)。采用随机线性混杂系统模型对无人机运动状态进行建模,利用CV、CT和CA三种模态描述无人机的飞行状态,以构建地理围栏内无人机运行的通用模态转换模型框架。利用飞行模态改变点(FMCP)定义相关模态转换参数,设计模态转换条件,生成模态转换概率矩阵,从而建立与状态相关的模态转换模型。运用约束卡尔曼滤波(CKF)方法对直线阶段和转弯阶段的无人机运动速度分别施加等式约束,并通过仿真实验验证了CSDTHE算法对无人机跟踪的有效性。     

一种基于随机优化算法的民用飞机突风动载荷重建方法

民用飞机突风载荷的准确重建对于飞行安全具有十分重要的意义。基于随机优化算法,提出一种突风动载荷重建方法。首先,基于频域气弹耦合方程,建立一个突风动载荷时域分析模型,其次,引入Hicks-Henne 型函数进行突风速度场的参数化建模,在此基础上,基于随机优化算法对各型函数参数进行迭代寻优,使得优化目标值与测量值一致,最终得到重建后的突风速度及对应的动态响应及载荷。最后,以GTA 模型经历1-cos 形状突风为例进行数值仿真。结果表明：本文提出的突风动载荷重建方法可有效实现突风速度场的识别,进而完成突风动载荷的重建;针对本文算例,过载最大误差为3.5%,载荷最大误差不超过1%。     

基于神经网络的自适应状态观测器

利用ＢＰ神经网络动态系统对一类非线性时变系统的状态进行了估计。利用神经网络的“学习－遗忘”特性,提出了非线性时变系统的自适应状态观测器,对其结构及特性进行了讨论。仿真结果表明这种自适应状态观测器能跟踪系统参数及状态的变化。