飞行控制用无刷直流电动机的优化设计

飞行控制中机电作动系统的发展是全电飞机的重要技术之一,而高速大功率密度的无刷直流电动机是其中的关键部件.为解决无刷直流电动机设计中的非线性优化问题,提出了使用遗传算法进行优化设计.为解决无刷直流电动机多目标优化问题,采用了多目标函数变量加权法,将多目标函数变成单目标函数进行优化计算.在计算中,为达到无刷直流电动机全局优化的目的,采用随机产生离散初始种群及随机交叉操作和变异操作方法.但由于采用随机交叉和变异操作,优化结果始终是发散的.为此采用优秀个体保护策略,加快了优化设计的收敛.在满足技术要求的前提下,通过计算达到了减小电机的体积重量、减小转子转动惯量及机电时间常数、提高无刷直流电动机功率密度的目的.      

一类非线性系统的一阶D型迭代学习控制

传统的D型迭代学习控制的控制律设计方案依赖于被控系统的相对度.为解决该问题以及相对度增益与高阶微分运算的问题,针对一类具有任意高阶相对度的非线性系统,提出了基于虚拟模型的一阶D型迭代学习控制设计方法.该方法的主要思想是与具有任意高阶相对度的非线性被控系统并联一个一阶子系统,构造一个相对度为1、相对度增益可以任意设计的虚拟模型,在此基础上设计一个一阶D型迭代学习控制律,使得虚拟模型能够实现期望轨迹的完全跟踪,从而实际被控系统在一定误差范围内实现期望轨迹的跟踪.仿真实例验证了所提方法的可行性与有效性.     

舵机反操纵负载台设计

反操纵气动力加载设备,技术关键在于加载强度大,对称性与线性度要求高,加载元件小巧.通过引用机器人的平衡技术,解决了上述技术关键.设计出了我国第一台模拟舵机反操纵加载的试验台.      

混合机种飞行员人体测量结果及其工效学意义

为探讨混合机种飞行员的人体参数随年代、地区及机种变化的趋势及程度,测量了656名混合机种飞行员的5~13项人体参数,并将所测数据与70年代数据进行了对比,不同地区之间、不同机种之间的数据也进行了对照分析.结果表明:13项参数中有12项参数值与70年代有非常显著性差异(p<0.01);全国不同地区间身高无显著性差异(p>0.05),不同地区间体重多数无显著性差异(p>0.05);歼强击机飞行员与非歼强击机飞行员的体重有显著性差异(p<0.05).由此可知,飞行员的体形已发生显著性变化,飞行设备及个人防护救生装备的设计不应再完全依据70年代的人体数据;应开展新的飞行员人体参数数据库和人体模型的建立工作;飞行员应坚持科学的锻炼并控制饮食以保持体形;不同地区招收飞行员时,应对其身高等形体条件进行统一要求.     

无人战斗机飞行管理与控制系统分析

综合概述了世界无人战斗机的发展状况,分析研究了无人战斗机飞行管理与控制系统的特点和需求,运用"人机"复杂混合控制系统理论分析了无人战斗机飞行管理与控制系统层次结构,论述了遥控操作员"人机"界面、任务规划及其实时控制、大机动敏捷控制律设计等实现飞行管理与控制系统的关键技术问题及其解决方案.     

大型高低真空两用电子束焊机的结构设计

大型高低真空电子束焊机是用于焊接通信卫星钛合金燃料贮箱和气瓶焊缝的专用设备。它是在吸取国内外同类真空电子束焊机优点的基础上确立了新的结构方案而研制成功的。重点就该机的基本工作原理、技术性能、结构特点等作概括介绍。     

万工显误差修正不确定度分析与计算

分析影响万工显测量精度的误差因素，以单项误差修正为基础，对仪器的多项误差进行全面修正，并对修正后的仪器测量不确定度进行分析与计算。     

无刷直流电动机旋转感应电压的分析与计算

系统地推导了无刷直流电动机旋转感应电压的通用计算公式,并以这些公式为基础,详细研究了气隙磁密平顶宽度、分布绕组、短距、分数槽、斜槽等因素对旋转感应电压的影响,给出了在保证旋转感应电压是平顶宽度为理想值的梯形波时,转子磁钢和定子绕组设计时应考虑的因素.本文的研究内容为高性能低转矩波动无刷直流电动机的设计提供了理论基础.      

基于Tophat变换和文字纹理的车牌定位算法

针对车牌自动识别系统的应用场景越来越广泛,提出一种新的基于Tophat滤波和文字纹理特征的车牌定位算法.首先,利用形态学Tophat滤波抑制背景、消除不均匀光照,然后对图像进行二值化操作和连通域分析;其次,扫描图像得到区域的垂直投影图(VPM, Vertical Projection Map),对VPM进行离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transformation),利用中低频描绘子重构VPM,重构后的VPM更为平滑,不受噪声影响,其波峰波谷数量、统计量更能描绘区域纹理的本质属性;最后,结合部分中低频描绘子和统计量组成描述区域纹理的模式向量,输入支持向量机归类.实验表明,算法适用于自然场景中的车牌定位问题,具有较强的适应性.      

基于SVM的浮动车行驶模式判断模型

浮动车在低速情况下存在两种行驶模式,如不能对上述模式进行准确区分,将严重影响浮动车实时路况计算的精度和效率.研究和设计了一个基于支持向量机(SVM,Support Vector Machine)的浮动车行驶模式判断模型,并针对性地提出了一种简单的基于隶属度矩阵的特征评价和选择方法.实验表明通过上述方法选择的特征子集所训练的分类器在测试样本集上具有92.6%的分类准确性;经过行驶模式分析后,浮动车系统的准确性有显著提升.