SMARC变形控制及神经网络建模

在复合材料层板中偏离中性层的位置铺设镍钛形状记忆合金丝,然后通电加热镍钛丝,使其在形状回复过程中产生巨大的回复力,从而使层板结构发生弯曲变形.由于形状记忆合金的非线性以及合成的智能材料结构的应力、应变分布和形状变化规律都非常复杂,尝试引入人工神经网络来建立以可控参量(电流强度)为输入变量、易测参量(稳态挠度)为输出变量的模型,所建模型的预测数据与实验数据之间符合得较好,相对误差小于9%.      

可重复使用空间飞行器的飞行控制

分析了空间飞行器飞行控制系统要解决的问题,空间飞行器的发展过程,各类空间飞行器飞行控制系统设计目的和主要特点,可重复使用的发射飞行器飞控系统的主要设计要求,在设计要求的确定,飞行控制律设计和飞行控制系统设计中要解决的关键技术.      

现代战斗机的飞行试验

根据近几年新机飞行试验的工程实践,结合国外飞行试验的经验,叙述了现代战斗机飞行试验的特点,包括飞行试验的架次和周期,机载测试和地面实时监控,地面支持设施,它机试飞和组织管理;由于电传操纵显得更为突出的飞行试验技术,包括飞控系统稳定裕度、颤振和气动伺服弹性(ASE)、人机闭环飞行品质和大迎角试飞技术,提出了国内飞行试验工作方面目前存在的若干问题.      

压电智能柔性梁振动主动控制研究

利用压电陶瓷作为作动器,对柔性悬臂梁进行了振动主动控制研究.分析了压电结构振动主动控制的原理和方法.采用独立模态控制法对柔性悬臂梁的前两阶模态实施主动控制.实验结果表明,通过振动主动控制明显增加了柔性悬臂梁的结构阻尼,取得了十分有效的振动抑制效果.      

空空导弹敏捷转弯反作用喷气控制研究

为了提高近距空空导弹离轴发射和攻击载机后半球目标的能力,在俯仰平面内研究了使用反作用喷气控制空空导弹敏捷转弯的问题.为了实现导弹的敏捷转弯,提出了通过控制导弹姿态来控制导弹速度方向的方法,从理论上证明了该方法的可行性.考虑到反作用喷气输入的开关特性,使用滑动模态方法设计了导弹的姿态控制系统,滑动模态可达的一个充分条件为反作用喷气提供的可控力矩不小于导弹的最大气动俯仰力矩.反馈增益可以通过非线性仿真或者优化来选择.非线性仿真的结果再次表明本文提出的转弯方法的可行性,同时也表明了滑动模态姿态控制方法的有效性.      

脉冲射流强化圆柱喷流混合的三维数值模拟

对利用脉冲射流强化圆柱喷流混合的流场进行了数值模拟,这项工作将高频高强度信号射流射入亚音剪切层以强化喷流混合.利用有限体积法和重整化群(RNG)k-ε湍流模型求解N-S方程.分别进行了低亚音马赫数及高亚音马赫数喷流直接排入空气的数值模拟.主要计算3个状态:未受激励的状态,斯德鲁哈尔数St分别为0.2和0.4时的状态.数值模拟结果显示,脉冲激励引起喷流在与激励源平行的平面迅速扩展,在与之垂直的平面收缩,当脉冲射流激励的St在0.2附近时,相关的混合较好,而且少量的射流流量可以极大地增加速度的衰减率.      

美国最先进的新型侦察卫星失灵

据英国路透社网站2007年1月11日报道,美国国防部及其他相关部门于1月9日对媒体透露:美国已无法与2006年年底发射的一颗国家侦察局(NRO)的侦察卫星取得联系.     

复合舵机的神经网络自校正控制

针对复合舵机的时变和非线性特性,提出了神经网络自校正控制方法.用改进的非线性自回归滑动平均模型(NARMA)对复合舵机进行动态建模,采用多层感知器神经网络辨识舵机非线性模型,由广义逆思想设计出控制器,并根据被控对象与辨识模型间误差在线调整网络权值,进而修正控制律,实现了复合舵机的自校正控制.仿真结果表明,在模型有时变及非线性因素的情况下,此方法仍能得到较好的控制效果.      

海上多平台传感器管理与控制的设计与实现

以实现对海上多平台传感器资源进行自动或半自动的协调管理控制为目标,设计了传感器管理与控制系统的功能结构,对组成系统的传感器信息管理、传感器组织管理、收发通信管理、传感器控制管理和传感器综合效能分析等功能模块进行了描述,采用基于效能函数的多传感器管理算法实现了传感器的任务规划与资源分配,并采用"集中管理,分散控制"的方式进行海上多平台传感器的管理与控制。     

自组织网络中的分布式能量感知拓扑控制算法

为了有效利用无线自组织网络的能量,将最小连通支配集和计算几何学相结合,提出了一种自组织网络中的分布式能量感知拓扑控制算法.首先选举能量寿命较长的节点构建能量感知最小连通支配集,保证支配节点有充足的能量完成路由转发任务.之后在能量感知最小连通支配集上面构建Delaunay三角剖分,降低节点数据发送能耗,保证链路的能量有效性和网络拓扑的平面性.在原有连通支配集失效的情况下,选举能量寿命较长的替代节点进行拓扑重构,实现动态网络能量均衡.仿真结果表明,本算法在获得小的支配集的同时延长了网络寿命.