智能检测技术

智能检测技术作为当前测控领域研究和应用的热点,在航空、航天、国防等诸多行业中都具有巨大的应用前景。从超声、射线检测到智能化涡流检测和声学检测,智能检测技术已贯穿于工业生产和科学研究的全过程,成为重要的保障技术。     

综合飞行/推力控制系统的智能设计

在介绍正规矩阵参数优化方法和着舰导引控制系统的基础上,为提高舰载飞机的操纵性能,采用智能设计软件IntelDes3．0设计了具有鲁棒性的着舰飞行,推力综合控制系统。基于飞机纵向非线性运动方程的数值仿真结果表明,设计的控制系统对阶跃输入的响应性能良好,鲁棒性较强。     

光纤惯性测量组件的误差标定改进算法及实现

对光纤惯性测量单元的误差标定方法进行了研究,提出了一种十二位置标定算法。分析了算法的基本原理,介绍了标定的流程。与传统的标定方法相比,新方法在不降低标定精度的前提下无需对北向进行定位,而且仅需单轴转台。在该算法的基础上利用LabVIEW软件构建了一套IMU误差智能测试平台,实现了对惯性元件安装误差、标度因数误差、零偏以及陀螺标度因数非线性度的自动标定,避免了手动标定时繁琐的操作,具有较强的工程应用价值。     

多类异构对地观测平台协同任务规划方法

目前,不同类型的对地观测平台之间缺乏有效的协同交互机制。这种孤立的资源管控模式难以应对多样且大量的对地观测需求。特别是在一些紧急情况下,如地震、武装冲突、洪涝灾害和森林火灾等,这种模式的弊端尤为突出。研究了多类异构观测资源,包括卫星、飞艇及无人机(UAV)的协同规划问题。首先,提出一种基于多Agent的分层协同规划框架,整合不同观测资源构成一个分布式和松耦合的对地观测系统。其次,将异构对地观测平台的协同规划问题转化为不同子规划中心间的任务分配问题。第三,针对该任务分配问题,提出一种结合禁忌列表模拟退火(SA-TL)算法,在该算法中融合了禁忌表策略,有效提高了算法的性能。仿真实验验证了多Agent协同框架的优越性和SA-TL算法的效率。     

挂滴燃烧中的微汽泡行为和液滴跳动

利用高速显微摄像技术,观察研究了RP-3微尺度挂滴燃烧过程中,微汽泡的核化、生长、聚并和溢出的行为过程及液滴跳动现象.结果得出:①液滴中微汽泡产生的位置;②在蒸发初期时由微汽泡引起液滴体积的膨胀;③在燃烧中由汽泡行为导致液滴的跳动;④液滴燃烧的稳定(不爆裂)现象.分析了表面张力在挂滴燃烧过程中的作用,确定了挂滴稳定燃烧的临界条件下的临界特征体积在2.5~5.0μL.      

民机研制系统工程若干基本概念的哲学思考

出于自主创新的需要,国内航空工业界已逐渐认识到系统工程方法在民机研制中的重要性。因此,越来越多的民机企业开始采用国际权威的《民用飞机与系统研制指南(SAE ARP 4754A)》来进行民机型号的研制,以确保民机型号研制过程能满足适航审查的要求。然而,由于这一指南中的一些基本概念不够清晰、逻辑也不严密,使得国内民机工程师难以准确把握系统工程的本质,进而导致他们实施系统工程方法时面临着很大的困难。从科学哲学、设计哲学等与民机研制紧密相关的学科出发,对民机研制系统工程中的若干基本概念进行了剖析,并在此基础上提出了一组更加清晰的系统工程概念(即行为、作用、功能、需求、要求等),以方便民机工程师能更好地理解系统工程方法的本质,并能在民机型号研制过程中进行应用。     

智能机床的误差补偿技术

误差补偿技术是智能机床精度提高与保持的关键技术之一.分析了国内外机床误差补偿技术研究现状,提出智能机床误差补偿技术总框架;总结了智能机床误差源、误差元素、几何与热误差的误差元素模型及建模方法,以及典型的误差补偿方法;研究了力误差补偿技术、基于零件在线测量的误差综合补偿技术;最后,对未来智能机床误差补偿技术的发展重点进行展望.     

航空复合材料智能敲击检测方法研究

复合材料在生产和制造过程中难免会存在缺陷和损伤,严重影响着航空安全。敲击检测是最简单、运用最广泛的无损检测方法,然而其向智能化方向发展过程中出现了诸多问题。对复合材料结构特性、缺陷和损伤、安全性、敲击检测原理、敲击锤设计、信号处理单元、数据库搭建和智能检测算法进行了深入研究,提出了敲击检测标准流程和规范、数据库搭建方法、以及智能聚类检测算法,在此基础上开发了智能敲击检测系统。     

云计算环境下动态用户行为认证的机制、模型与分析

在云计算中,终端用户对云资源软硬件的影响和破坏远比目前用户利用因特网进行资源共享要严重的多,因此相对于用户的身份,用户的行为是否真实可信是云计算研究的一个重要内容。提出了户行为认征的机制,包括行为认证集的确立、行为证据的获得、行为认证的策略,建立相应的随机Petri网模型,并通过量化瞬时变迁的实施概率来模拟不同的认证选择,利用系统达到稳定状态时位置中的平均标记数来评价认证效果,为云计算的安全应用奠定理论和实践基础。     

面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计

随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。