基于视觉注意力分配的飞机驾驶舱人机界面布局优化

以优化飞机驾驶舱人机界面布局设计为目的,提出了一种基于飞行员视觉注意力分配的布局优化模型。首先分析了计算机辅助三维交互应用软件(Computer aided three-dimensional interactive application,CATIA)中的可视域分析模块,给出不同视野区域的可视性等级,并对驾驶舱人机界面所在的视野范围进行栅格化处理;然后用G1法分析人机界面上各个设备的重要程度,并给予定量赋值;最后建立以飞机驾驶舱人机界面布局的视觉注意分配达到最优为目标函数的优化模型,并引入带有惯性权重的粒子群算法进行模型的求解。利用飞机模拟驾驶舱的人机界面布局为例,进行模型验证,结果表明该模型具有一定的可行性。     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

新能源接入配电网经济性与可靠性优化研究

为寻求新能源配电网的可靠性和经济性最优,实现新能源电源的优化配置,本文提出将可靠性和经济性同时作为两个优化目标,运用自适应粒子群优化法,对新能源电源进行多目标优化配置。以IEEE-RBTS Bus 6主馈线F4为例,通过系统仿真找到新能源配电系统可靠性与经济较均衡的Pareto最优解集,可根据决策者的偏好选择最优方案。本文的研究为新能源电力系统可靠性和经济评估提供了一个新的研究思路。     

并联机器人运动性能的研究现状及发展趋势

随着并联机器人技术的发展,其运动性能的提升成为了发展需求,指出了研究工作空间和奇异位形的必要性。以研究方法为主线,详细阐述了工作空间和奇异位形的国内外研究现状及特点,进一步提炼出个体的创新思想和面临的共同难题。通过深入分析研究方法的原理,找到了解决共同难题的突破口,同时剖析了研究中的尚存难题。结合未来的发展趋势,从结构综合和理论创新两个方面进行突破,能够为并联机器人的发展提供强劲动力。得出的结论和展望给从事这一领域的研究者们提供了参考。     

滑动放电等离子体控制细长体头部背风区非对称涡实验研究

飞行器在大迎角飞行状态下,细长体头部背风区流场演变复杂,会出现非对称旋涡,产生随机侧向力,对飞行器的机动性和敏捷性影响很大。针对细长体大迎角非对称涡控制问题,采用顺流向布局的滑动放电等离子体激励器,结合测压和粒子图像测速（PIV）等手段,对细长体模型开展了风洞实验研究。研究结果表明:激励电压10 kV是流动控制开始生效的阈值电压;当来流速度10 m/s（雷诺数0.8×105）、迎角45°时（激励电压16 kV,归一化脉冲频率1.96）,获得最佳流动控制效果,侧向力系数最高可降低83.48%;随着来流速度继续增大,流动控制效果逐渐减弱,预测在来流速度26 m/s时将完全失效。     

全内反射测速技术(TIRV)中界面隐失波基准光强I0的确定

基于隐失波全内反射的测速技术TIRV (Total internal reflection velocimetry)是微纳流动中测量壁面附近几百纳米范围内速度的有效方法。隐失波的光强分布I (z)随离开壁面的高度z指数衰减。若荧光粒子位于光强分布中,其亮度也将符合此指数关系,通过测量粒子亮度可确定粒子的垂向位置z,而确定隐失波的基准光强I0是该技术的关键之一。基于粒子近壁Boltzmann浓度分布、粒子粒径不均匀性和隐失波光强公式,给出了粒子亮度概率密度分布的数值解。实验测量粒子统计亮度分布后,依据实验和理论分布相同原则可定量确定基准光强I0。采用φ100nm和φ250nm 荧光粒子验证此方法并定量分析了粒径分散性对确定 I0的影响。进一步采用φ100nm粒子进行近壁速度测量实验,结果验证了本方法的有效性。     

声矢量传感器阵中基于Kalman滤波和OPASTd的DOA跟踪算法

研究了声矢量传感器阵动目标角度跟踪问题,并提出了声矢量传感器阵中 一种基于Kalman滤波和正交压缩近似投影子空间跟踪(Orthonormal projection approximation and subspace tracking of deflation, OPASTd)的波达方向(Direction of arrival,DOA)跟踪算法。该算法通过OPASTd算法来进行DOA的跟踪,从而克服了PASTd算法由于在某些情况下振荡但不收敛进而压缩数据、在迭代更新中由特征向量的不准确性产生误差累积等原因引起破坏信号子空间正交性的缺陷。Kalman滤波和OPASTd相结合算法可在估计角度的同时进行数据关联,与传统的PASTd算法相比,角度跟踪性能更好。该算法的优越性均可在文中得到验证。     

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

IMM-PF算法在机场场面移动目标跟踪中的应用研究

为了提高机场场面监视的可靠性以及监视数据的连续性,本文采用匀速运动(Constant Velocity,CV)、匀加速运动(Constant Acceleration,CA)和匀速转弯运动(Constant Turning,CT)三种运动模型,将交互式多模式算法(Interacting Multiple Model,IMM)与粒子滤波算法(Particle Filter,PF)相融合,充分发挥两种算法的优点,并结合机场地图信息分别对观测信息和估计输出结果进行修正,进一步提高机场场面移动目标跟踪的精度。仿真实验结果表明,本文提出的IMM-PF改进算法在机场场面移动目标跟踪的应用中具有更大的可行性和优越性。     

纤维状粒子分形凝聚生长Monte Carlo模拟

文章推广了经典扩散限制凝聚(DLA)模型,将凝聚粒子扩充为纤维状粒子的同时,在模型中引入反映粒子弹道运动与布朗随机运动相对强度参数!,建立了纤维状粒子凝聚生长模型。讨论了纤维状粒子长度和参数!对凝聚体形态结构的影响。结果表明,纤维状粒子长度和参数!均对凝聚体结构和分形维数产生显著影响。