基于拓扑优化的航空发动机滑油箱支架设计

支架是航空发动机滑油箱组件中的重要部件,用于连接和固定滑油箱组件中的箍带.但现有支架设计会引起与之相连的箍带承受偏心拉力,导致结构应力水平偏高进而发生疲劳破坏.本文提出了一种考虑结构局部刚度的拓扑优化方法,能够在提升支架整体刚度的同时兼顾局部刚度,使支架的刚度分布更加合理,进而显著降低与之相连的箍带的应力水平.利用该优...     

基于LDPC码的差分空时编码调制的联合优化

提出一种新的结合低密度校验码（LDPC）和差分空时调制（DSTM）的联合编码调制方案。该方案利用非正则LDPC码中不同度的信息节点具有不同纠错能力的特性,用一个分量码取代传统多级编码（MLC）方案中多个分量码,并通过特定的映射法则,使得系统可以同样逼近联合编码调制的信道容量,并具有更低的编译码复杂度。在分析和阐述了离散概率密度演化理论和多维线性空间极值问题的基础上,给出了适合于该方案的非正则LDPC码的搜索算法和搜索结果。同时仿真比较了不同星座和不同空时编码的选择对系统性能的影响。在准静态MIMO衰落信道下仿真结果表明．该方案能显著提高系统性能。     

基于波段选择的RX改进算法

针对高光谱检测亚像元飞机的问题,提出基于大气吸收谱段的改进RX异常检测算法,实现亚像元检测能力和检测效率的提升.阐述了改进算法的基本原理,对比了10 km高度和地面大气吸收系数的曲线差异,建立了改进算法的检测模型,采用仿真的客用飞机可见-短波高光谱数据和海水背景高光谱数据,获得了信噪比10 dB的高光谱仿真图像.采用经...     

基于卷积盲分离的强干扰下通信信号分离算法

针对目前通信辐射源个体识别算法在实际试验中由于各类干扰信号和多径衰落导致识别率较低的问题,提出一种用于识别算法前端的信号分离算法,可有效地减少其他电磁信号对于识别算法输入信号的影响,从而提高在复杂电磁环境中通信辐射源个体识别的正确识别率。该算法将灾变策略和搜索状态的自适应引入量子粒子群算法,通过对混合信号的联合对角化从截获的观测信号中提取出目标通信辐射源的有用信号。为了更加系统、直观地衡量算法的分离效果,提出分离熵来量化算法的整体性能。仿真结果表明,该分离算法可以把目标通信辐射源的有用信号从复杂电磁环境中提取出来,从而提高通信辐射源个体识别在复杂电磁环境中的正确识别率,具有较好的可行性和有效性。     

双臂空间机器人可操作度分析及其构型优化

利用传统的操作度概念,分析多臂空间机器人的可操作度,特别是基座和辅助臂的耦合效应对任务机械臂的操作度的影响。进而利用基座姿态最小扰动和可操作度指标对多臂机器人机械臂的构型进行优化。最后对平面双臂空间机器人进行数值仿真,并分析耦合效应对可操作度的影响以及在多臂构型优化中的应用。仿真结果表明本文的研究方法及结果可指导在轨服务中的近距离双臂协调交会、软对接和抓捕操作,具有较强的工程应用价值。     

火星车三折平展坡道转移方案及转移姿态分析

以火星车从着陆平台安全转移至火星表面为研究目标,提出一种三折平展坡道转移方案。火星车坡道式转移方案难点在于,着陆点地形地貌不确定和着陆器自身姿态的不确定将导致火星车转移姿态不确定从而增大转移风险。为保证火星车坡道式转移安全性,开展火星车坡道式转移姿态分析,获得满足火星车安全转移要求的最小坡道长度并评价出极限转移姿态。为使三折坡道展开总长度尽可能靠近最小坡道长度需求,进行了三折坡道长度优化分析,获得在着陆器构型约束下三折坡道长度最大值,可为我国火星车转移工程实施提供借鉴。     

基于代理模型全局优化的自适应参数化方法

对于翼型气动隐身设计问题,设计变量的配置对设计结果影响很大,而简单地增加设计变量不能保证得到理想的结果。提出一种适用于代理模型全局优化的自适应参数化方法：利用全局敏感性分析方法——基本效应法,得到设计空间关于目标函数的敏感区域信息,并以此为根据增加设计变量;利用节点插入算法将低维样本在高维空间内进行重构,避免了重新取样的工作量。相对于传统固定设计空间维度方法,自适应参数化方法在设计空间的敏感区域扩展维度,能够更加精准地描述外形并反映目标的变化趋势。通过飞翼布局翼型的气动隐身优化算例,证实自适应参数化方法可以大幅提高优化设计质量和效率。     

利用视加速度补偿和推力逐级释放的垂直着陆制导方法

针对运载火箭子级垂直返回着陆段的制导问题,本文在应用凸优化的滚动时域在线规划基础上研究了制导鲁棒性的改善策略。为应对着陆后期控制能力不足的情况,在滚动规划过程中引入了推力上界逐级释放的策略。同时,考虑缓解干扰和误差累积的影响,在制导周期内引入视加速度信息对在线规划的推力指令进行补偿,以进一步改善滚动规划的递归可行性。最后,通过数值算例仿真及对比分析验证所提出的补偿策略的有效性。     

基于AFI混合聚类算法的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号标记数据量小、故障模式多样的现状,提出了一种基于AFI混合聚类算法的半监督式轴承振动信号故障诊断方法。利用小波包分解方法提取了信号的能量特征谱,并通过主成分分析方法增强了信号的特征;参考迭代自组织数据分析的“分裂”和“合并”的思想,为人工鱼群算法中的个体鱼增加了“分裂进化”和“合并进化”行为;采用模糊C均值方法定义了隶属度矩阵和目标函数,并利用改进的人工鱼群算法,迭代搜寻了目标函数的全局最优解,得到了各故障模式的聚类中心;通过计算测试数据的最近邻聚类中心,实现了故障模式识别。结果表明,该方法无需指定聚类簇数,能在标记数据量小的情况下完成训练,较同类方法表现出了更优的故障模式识别性能。     

Mission-oriented cooperative 3D path planning for modular solar-powered aircraft with energy optimization

Modular Solar-Powered Aircraft(M-SPA) is a kind of High-Altitude Long-Endurance(HALE) aircraft which exploits the mission advantage of swarm UAV and the HALE advantage of large aspect-ratio SPA. M-SPA’s separated mode and combined mode give it the potential to maximize the mission efficiency with limited solar energy. In this paper, firstly, oriented by the mission of maximizing the cruise area, the overall design of the M-SPA is modeled, including the energy model, the aerodynamic model and the...