基于遗传算法的无人机自组网吞吐量优化方法

在一些紧急情况下,无人机自组网可以为特定地域提供通信服务。无人机自组网中的每架无人机相当于一个路由器,通过无线链路形成一个网络,以实现中继通信的目的。吞吐量是一个重要的网络性能指标,无人机节点的位置对其有一定影响。首先从无人机位置和终端选择两个方面分析了无人机自组网吞吐量的影响因素;其次,建立了无人机自组网吞吐量优化的数学模型;再次,提出了一种基于遗传算法的无人机位置优化算法,使无人机网络的吞吐量最大化;最后,使用Matlab从性能、位置约束半径（PCR）的影响和粒度半径（PSR）的影响三个方面对该算法进行了仿真。结果表明,通过控制无人机位置,吞吐量可以达到预期目标,优化速度与PCR和PSR有关。     

基于ADRC和模型预测控制的直驱伺服阀振荡抑制研究

直驱伺服阀因构造简单、抗污染能力强、输出功率大等突出优势,逐渐扩展其应用场景。作为飞控系统的关键部件之一,电液伺服阀的特性与可靠性直接关乎飞行性能与安全。本文针对某型航空用双系统直驱伺服阀存在的阀芯振荡问题,探究基于方法的伺服阀振荡抑制策略。建立了该直驱伺服阀系统的部件级数学模型,并与突变液流力模型联合运算;设计了自抗扰控制器（ADRC）和模型预测的复合控制方法,并与传统比例积分微分（PID）控制方法进行仿真对比。结果表明,ADRC和模型预测的复合控制方法对直线电机电流的高频小范围调节可有效抵消突变液流力对阀芯运动的影响,从而为直驱伺服阀在复杂受力环境下的控制器设计提供理论参考。     

自耦合射流流动特性和相关参数影响规律的数值研究

为了得到压电驱动的自耦合射流的流场特性以及相关参数对其的影响规律,利用数值模拟的方法,借助于动网格技术模拟了压电驱动膜片的周期性运动,实现了自耦合射流腔体内部和外部流动的耦合计算,获得了和实验相一致的流动现象;当输入压电膜片的振动频率、振幅以及激发器腔室的几何尺寸不同时,自耦合射流的流动速度分布相应地进行改变。研究结果表明:数值模拟方法是合理的;模拟结果为实验参数的设定和实验件的优化设计提供了良好的理论依据。      

基于内收缩比可调的二元TBCC进气道风洞试验及起动特性分析

为拓宽进气道工作马赫数范围,结合型面变几何技术并充分利用迟滞回路效应的优势,基于外压缩面/喉道高度协同调节的二元TBCC进气道模型,采用数值模拟与风洞试验结合的方法,研究了马赫数为4.0的通流状态下进气道内收缩比（即改变喉道高度）增减对起动特性的影响。结果表明：当进气道处于不起动状态时,降低内收缩比使进气道肩部分离包被吞入继而实现再起动;结合纹影和沿程静压分布等分析,进气道入口波系在各内收缩比下与设计值相符,但内流通道的CFD结果与试验结果存在相对误差ε,且起动状态下的εq比不起动状态下的εb约低1.5%(εq<2.7%,εb<4.2%),表明采用的数值计算方法对于前体激波的预测较为准确,而对于不起动进气道内流静压预测存在误差;获取此类变几何进气道的迟滞回路特性,当内收缩比≤1.79时,进气道正常起动,当内收缩比≥2.54时,进气道不能正常起动,当1.79<内收缩比<2.54时,进气道的起动特性由初始状态和内收缩比的增减趋势共同决定。     

基于感应传感的位置增量编码器设计

为解决传统编码器的易损坏、可靠性不高、更换价格昂贵的问题,提出采用非接触式、电感感应传感设计位置编码器的方案。用LDC1312数字电感传感器作为感应探头,检测涂有金属物的旋转圆盘,将其感应测量到的数据通过IIC接口送入MSP430F5529处理数据,实现对旋转圆盘位置的检测。该设计与机械编码器相比,具有寿命长、可靠性高,适用于在油渍、潮湿、灰尘等恶劣环境工作的优点。     

机场安检人员疲劳自评量表设计及检验

通过参考国内外成熟的主观疲劳量表,结合机场安检人员岗位特点,确定影响疲劳的心理因素,编制适用于机场安检人员的疲劳自评量表(FSAS)。对回收的有效问卷数据进行信度、效度及相关性分析,结果显示:KMO为0.848,Bartlett的球形度检验的相伴概率为0,表明量表适合做因子分析;Cronbach’sа为0.908,说明量表内部具有很好的信度。结论:所编制的机场安检人员疲劳自评量表有效且可信,可为初步测量安检人员健康状态提供依据。     

学会“爱”

<正>有人说爱是一种无私的不求回报的付出,无法预料,无法言语;也有人说爱是分别时的挥手,相见时的握手;还有人说爱是高兴了的那一抱,思念时的那一哭……爱的意义实在太博大精深,恐怕无法穷尽。直到遇见素黑的这本《在爱中修行》,才似乎触到了"爱"的真正内涵,书中从"爱"的繁体字"爱"开始,即是"心"和"受",它诠释着"爱"的重要本质就是用心感受,是找回生命本真的关键所在。佛说:生命本身就是一场痛苦的轮回。确实有其道理,生活中压力无处不在,因为想要好成绩,我们废寝忘食,努力学习;