切向结构永磁同步电机辅助磁极的优化

为了减少切向结构永磁同步电机转轴侧永磁体的漏磁,提高气隙磁密,在切向结构永磁同步电机中合理引入辅助永磁体。辅助永磁体相对于切向永磁体的位置有3种．其中以模型b,c较为合理,永磁材料用量适中,对气隙磁通的贡献大。随着辅助磁极永磁体厚度的增加,气隙磁密增加,当永磁体厚度增加到一定值时气隙磁密开始减小（模型b）或几乎恒定（模型c）,即辅助永磁体存在一个合理的厚度,该厚度与电机的极对数有关。     

群智能机制启发的传感器网络能量感知服务质量路由树

提出一种理论优化路由树的启发式算法,实现地理信息辅助的传感器网络服务质量数据收集架构.算法采用群智能蚁群优化机理进行设计:首先通过构造基于流量的能量有效性权将网络划分为不同的功能区域,使得路由的选择过程能够低延时地自适应网内不均衡性的能耗状况;然后,设计了新颖的启发式因子和信息素更新规则,赋予人工蚂蚁代理感知网络局域能量状况和逼近理论优化树的能力,从而提高路由构建的自适应性和能量有效性.仿真实验结果表明,本文提出的路由机制能够在数据收集的应用背景下,有效提高收集质量和降低传输时延,并在健壮性和节能效果方面优于许多经典的传感器网络路由算法.     

地面目标多角度SAR数据集构建与目标识别方法

南京航空航天大学雷达探测与成像技术研究团队利用自主研制的无人机（Unmanned aerial vehick, UAV）机载高分辨率微小型合成孔径雷达（Mini synthetic aperture radar, MiniSAR）系统,针对多类具有代表性的地面目标进行全方位回波录取及成像处理,构建了拥有自主知识产权的复杂目标SAR数据集,并依托该数据集开展了基于人工智能的目标识别方法研究。针对无人机运动姿态不稳定、辅助传感器精度受限导致的图像散焦问题,本文提出了新型运动补偿及新型二维自聚焦算法。实验表明,虽然AlexNet、ResNet-18、AConvNet和VGG等经典神经网络在MSTAR十类目标分类问题中取得了接近100%的分类准确率,但将其应用于南航MiniSAR数据集时分类准确率均明显低于90%。由于本文采取的实验方法与SAR目标识别技术的实际应用场景较为接近,该MiniSAR数据集对于面向工程应用的SAR目标识别算法研究将会具有重要参考价值。     

深空探测人工智能技术应用及发展建议

深空探测任务的探测目标距离地球越来越远,测控延时逐步增大,并且目标的先验知识有限,在遥远、未知、不确定环境下开展科学探索对探测器的自主性能需求日益强烈。随着人工智能技术的快速发展并逐步实用,在深空探测领域中应用人工智能技术提高和改进航天器自主性也将成为必须和可能。简要介绍了人工智能技术的发展历程,分析了航天领域中人工智能技术的应用实例,重点结合规划的深空探测任务特点和应用场景,梳理分析了各具体任务对人工智能技术应用的潜在需求,并提出了对深空探测人工智能技术应用的一些看法和发展建议。     

智能化无创血氧饱和度检测系统的研究

无创脉搏血氧饱和度仪能够快速实时进行血氧饱和度的测量，在临床中得到广泛的应用，针对复杂生物组织如何建立相对准确的数学模型是提高血氧仪精度的关键问题，本文分析了光通过人体组织的传输特性，采用辐射传输理论，并考虑散射效应，提出了一种新型无创脉搏轿氧仪的设计方案，有效地减少了血氧仪的测量误差，通过对PC机联网，实现了血氧测量的智能化。     

基于群智机理的集群防碰撞控制

在执行作战任务以及民用中,无人机集群由于具备高可靠性和高效费比的特点而受到广泛关注;随着城市低空空域的开放,作战环境的动态复杂性剧增,对无人机集群防碰撞提出了严峻的挑战。针对无人机集群执行任务时的编队个体之间防碰撞以及遭遇突发障碍时的集群防碰撞问题,提出了基于群智机理的集群防碰撞控制方法。通过引入力学概念,设计了集群内部吸引力、排斥力以及编队构型力的模型;通过集群个体间的信息共享以及类脑知识发育,构建了基于群信息共享和类脑反射的无人机防碰撞模型。仿真结果表明：所提集群控制方法提高了集群的集结效率,而且在遭遇突发障碍时能够规避动态障碍,再次完成编队重构;群智机理的引入缩短了无人机集群面临突发障碍时的反应时间。     

故障模式影响分析专家系统

介绍了应用人工智能和专家系统技术,建立一个依托专家知识,基于功能/硬件推理的,与故障仿真综合应用,并以故障诊断专家系统,专业CAD/可靠性CAD和可靠性信息系统为支持的故障模式影响分析专家系统FMEAES(Failure Model Effect Analysis Expert System)框架.详细论述了系统的功能、结构、其三大组成部分(预处理部分、FMEAES核心和后处理部分)的功能及其相互关系,故障模式选择、故障仿真和进行功能FMEA和硬件FMEA的处理流程,以及故障模式影响分析专家系统与其他系统的关系.      

一种柔性机器人的神经网络控制方法

提出了一种末杆为柔性杆的机器人的新型神经网络控制方法.它将末杆为柔性杆的机器人分解成刚性前端和柔性末端两部分,使用传统的机器人控制方法控制刚性前端,采用神经网络辩识柔性末端部分的逆模型,将末端的期望轨迹实时分解成末关节转角及末关节轴位姿的期望轨迹再分别进行控制.这一方法将传统的基于模型的控制方法和神经网络方法有机结合在一起.通过对平面3杆柔性机器人的数值仿真,初步验证了这一方法的有效性和良好效果.     

人工智能与空气动力学结合的初步思考

以人工智能为核心的新一轮技术革命及产业变革正在影响着社会的各个领域,世界各航空航天大国均在人工智能与空气动力学的结合方面开展了许多有益的尝试与探索。本文回顾了人工智能技术的发展历程及现状,重点讨论了大数据时代背景下人工智能在风洞试验、数值计算和飞行试验等空气动力学研究的三大手段上的应用,详细分析了人工智能在辅助海量气动数据分析与知识发现上发挥的作用,探讨了人工智能在气动建模与先进飞行器设计中蕴藏的应用价值,并指出了人工智能与空气动力学相结合所带来的挑战。     

调频多工数据传输技术在交通诱导系统中的应用

针对我国智能型交通的现状,提出了基于调频多工数据传输技术的交通诱导系统.本文在分析研究RDS-TMC技术的基础上,设计了利用RDS技术传输实时交通信息的车载动态导航装置,并介绍了该装置的主要功能模块.在实验室条件下进行了测试,证明设计可行,运行可靠.