基于行为的非合作目标多航天器编队轨迹规划

目前航天器编队轨迹规划的研究并未综合考虑目标非合作性、构型复杂性及控制协同性等问题,针对非合作目标多航天器编队系统,提出了一种基于行为的相对运动轨迹规划方法。首先,基于聚集行为模型设计了期望运动场,将期望速度视为一系列具有不同行为特性的速度矢量和,通过构造平衡态构型公式计算行为调节参数。其次,采用高斯型环境函数描述了非合作目标特性,并通过C-W方程对期望运动场进行了改进,使得该方法在多航天器编队系统与非合作目标形成期望构型的过程中,既能避免编队成员之间发生碰撞,又能保证与非合作目标之间的安全距离。仿真结果表明,该算法可以使多航天器编队系统在3000s内运动至期望构型。该方法在复杂的、多个控制目标的编队飞行轨迹规划中优势明显,具有自主性、协同性、鲁棒性强等特点,同时可应用于不同类型的编队构型相对运动规划。     

多约束条件下月球南极探测返回窗口设计

针对月球南极探测任务,综合考虑中国地基深空测控系统现状、月球南极地区光照及地球再入终端等约束条件,利用月球反垂点概念,提出一种从环月轨道出发的三级返回窗口搜索策略.其次,提出一种改进多圆锥截线法,将月球非球形摄动加入到区间的轨道外推中,基于二级返回窗口对返回轨道进行了初步设计.给出以月球南极地区Shackleton撞击坑边缘一点为假定落点,于2020年自月球南极地区返回的仿真算例.仿真结果表明：一方面,窗口搜索方法可以有效解决多约束条件下的月球南极返回窗口设计问题;另一方面,改进多圆锥截线法作为一种初始轨道设计方法,可以有效减少再入误差,同时为后续高精度轨道积分提供良好初值.     

车用异步电机的电磁噪声分析与抑制

分析车用异步电机的电磁噪声问题。分析一台电动汽车牵引用异步电机空载噪声过大的原因,定位噪声的主要来源。基于Ansys Workbench多物理场仿真分析平台建立样机的电磁-结构-声场仿真模型,对样机的电磁噪声进行仿真预测,并通过试验测试和有限元仿真的噪声频谱对比验证电磁噪声仿真的正确性。对样机电磁噪声过大的原因进行理论分析,通过更改槽配合抑制电磁噪声,并通过噪声测试验证理论分析的正确性。     

涡轮盘关键部位多圆弧设计及多变量优化

为得到质量最低且满足设计准则要求的涡轮盘结构形式,研究了多圆弧过渡对涡轮盘关键部位应力的影响。提出了双圆弧和三圆弧结构设计方案并推导了几何关系,为过渡圆弧的改进与优化提供了理论上的支持。通过有限元计算,获得了多圆弧结构参数对涡轮盘应力的影响规律。基于ANSYS Workbench优化平台及参数化建模技术,筛选了优化设计变量,以涡轮盘总质量最小为优化目标,以等效应力为约束对涡轮盘关键部位进行了多变量优化。结果表明:经过优化设计,两个关键部位的最大应力分别降低662%和11.40%,涡轮盘的质量减小0.16%。本文的研究结果为涡轮盘的多圆弧设计和工程应用提供了有益参考。      

基于帧差和背景建模的卫星视频目标检测

传统单一的目标检测方法运用在卫星视频时不能得到理想的检测效果,特别针对一些目标纹理特征匮乏,背景变化明显的卫星视频来说适用性更差。文章提出一种结合背景模型更新的混合高斯背景建模和多帧差分的算法,通过抽取吉林一号卫星视频中某2帧的2个不同场景,对比了多帧差分法、单高斯背景建模法和本文提出的算法,较好地解决了卫星视频微小目标检测中易产生检测率低、虚警率高的问题,提高了检测的正确度、完整度和质量,在遥感卫星视频运动目标检测中具有良好的应用潜力。     

基于多智能体的多无人机编队算法

多架无人机协同攻击能够充分利用各个飞机的作战资源和空间占位,是未来空战的主要模式,对多无人机进行编队具有比较重要的实际意义。多智能体技术通过采用各智能体间的通信、合作、协调、管理及控制来表达实际系统的结构、功能及行为特性,为实际问题提供一种统一的框架。本文简要介绍了多智能体的概念及易于协调管理的特点,从多智能体系统理论和群集控制思想出发,对多无人机编队问题进行了分析和描述.     

模糊PID控制在温湿度控制系统中的应用

针对模糊控制的不足和ＰＩＤ控制的缺点提出了一种智能温湿度控制的方法。该方法把模糊控制技术和ＰＩＤ算法结合起来,采用多模态分段控制设计出温湿度控制系统。通过半实物仿真实验可知,该方法对多变量、强耦合、大惯性对象的控制是非常有效的,具有超调小,调节迅速和上升时间短的特点,且具有很好的鲁棒性。     

Interplanetary CubeSats system for space weather evaluations and technology demonstration

The paper deals with the mission analysis and conceptual design of an interplanetary 6U CubeSats system to be implemented in the L₁ Earth–Sun Lagrangian Point mission for solar observation and in-situ space weather measurements.     

Pareto基因算法多目标翼型优化设计

 基于 Pareto最优解的定义,通过构造新型的联赛式选择复制等算子而发展了一种适合于求解多目标优化设计的 Pareto基因算法。通过等级法来正确识别每一代中近 Pareto波阵面的解,从而消除选择误差达到快速收敛的目的。为提高解的分布性:采用小生境技术解决了基因材料多样性损失问题;采用常规实数编码方式配合平均交叉算子解决了编码端点效应问题。将所发展的方法应用于多目标翼型优化设计中,获得了理想的 Pareto波阵面,为决策者提供了一个可选的有效解数据库。     

基于多目标遗传算法的再入飞行器气动布局优化

本文采用多目标遗传算法来确定再入飞行器气动布局优化问题的Pareto最优解集，并和传统的多目标优化方法（加权和方法、约束法）进行比较。通过计算表明，多目标遗传算法能够在一次运行中搜索到优化问题的近似Pareto最优解集，这为飞行器设计得进行目标折衷决策提供了充分的依据。