一种自适应的曲面剖分算法的实现与性能分析

根据曲面求交的基本原理,结合自适应理论,构造出了一种新的剖分算法。这种算法提高了曲面求交的精度和效率,简化了曲面求交算法的复杂性,同时有效地解决了曲面求交中的漏点漏线、自交等各种问题。     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

一种航天器交会与接近路径规划算法

针对非合作交会与接近任务中近程导引段航天器的三维路径规划问题,提高其在多约束条件下的寻优性能,提出一种融合混沌映射、自适应随机动态扰动、随机探索机制以及反向学习策略的混合蝙蝠算法。首先,利用Circle混沌映射进行种群初始化,提高种群多样性;在全局搜索中引入自适应随机动态扰动系数,并在位置更新时进行位置限定,提高算法全局寻优的性能;在局部搜索中融入柯西分布的逆累积分布函数,避免算法进入局部最优。同时,引入分段随机的反向学习策略,进一步提高种群多样性,平衡全局寻优与局部探索的性能。然后,以基于升序排列的路径节点进行三次样条插值编码,构造躲避障碍物求解航天器三维路径的适应度函数,结合混合蝙蝠算法求得平滑路径曲线。最后,通过对比仿真表明了所提方法的最优路径次数较对比算法增加,最差路径次数减少,路径平均解减少。     

基于自适应干扰观测器的无人直升机模型参考跟踪控制

针对外部干扰影响下无人直升机（Unmanned aerial helicopter, UAH）模型参考跟踪控制问题开展研究,提出基于自适应干扰观测器的跟踪控制设计方案。首先,根据干扰部分可测特性将其建模为存在参数误差下的非线性外源系统,并设计了状态观测器及其自适应调节下的干扰观测器（Disturbance observer, DO）,用于估计无人机系统的未知状态和外部干扰。其次,将模型参考控制与基于干扰观测器的控制方法相结合,提出抗干扰复合控制设计策略,获得了由观测与跟踪误差动态组成的闭环系统。再次,利用Lyapunov稳定性理论建立了给定H∞性能下判定闭环系统渐近稳定的充分性条件,并借助矩阵变换技术获得了观测器和控制器的联合设计方案。最后,通过数值仿真验证了所提跟踪控制算法的有效性和优越性。     

基于代理模型全局优化的自适应参数化方法

对于翼型气动隐身设计问题,设计变量的配置对设计结果影响很大,而简单地增加设计变量不能保证得到理想的结果。提出一种适用于代理模型全局优化的自适应参数化方法：利用全局敏感性分析方法——基本效应法,得到设计空间关于目标函数的敏感区域信息,并以此为根据增加设计变量;利用节点插入算法将低维样本在高维空间内进行重构,避免了重新取样的工作量。相对于传统固定设计空间维度方法,自适应参数化方法在设计空间的敏感区域扩展维度,能够更加精准地描述外形并反映目标的变化趋势。通过飞翼布局翼型的气动隐身优化算例,证实自适应参数化方法可以大幅提高优化设计质量和效率。     

交流伺服系统特性分析与测试

分析了交流伺服系统的基本原理和电气性能特点。介绍了交流伺服系统主要性能评价指标和测试方法。据此,根据GB/T 16439—2009《交流伺服系统通用技术条件》中交流伺服系统试验测试的要求和特点,设计和搭建了用于交流伺服系统测试用的平台,并且介绍了在该平台实现交流伺服系统性能试验的方法。测试系统的设计实现为类似试验站的研制提供了重要参考。     

自适应机翼翼型变形的研究现状及关键技术

自适应机翼具有巨大的应用潜力,是未来飞机设计的必然趋势,已经得到了广泛的关注。分别从自适应变弯度前缘、自适应变弯度后缘以及变厚度机翼三个方面阐述了其变形原理,并对使用的蒙皮、驱动方式、研究方法等进行了归纳总结,指出了未来的发展趋势,提出了自适应机翼亟需解决的关键技术,包括兼具大变形和高承载功能的柔性蒙皮的设计、自适应驱动系统设计、协同控制系统的设计、分布式传感器网络,可为自适应机翼结构的设计与实现途径提供一定的技术参考。     

改进的Neumann-LU混合法在失谐整体叶盘随机分析中的应用

为了降低失谐整体叶盘的随机分析矩阵求逆的计算成本,提出一种基于Neumann级数和LU分解的改进Neumann-LU混合法。一方面,在非共振频率附近的大区域采用Neumann级数频域展开式以提高计算效率;另一方面,在共振频率附近小区域采用LU分解法以提高计算计算精度;根据Neumann级数展开项数来选定自适应阀值,实现两种矩阵求逆方法的自动转换而不用消耗额外的计算资源。选取具有失谐特征的整体叶盘为研究对象,分别运用改进的Neumann-LU混合法和单一LU分解法求解叶片在阶次激励下的频域响应,并从计算效率和计算精度方面进行比较。研究结果表明,在保证计算精度误差不大于0.1%的前提下,改进的Neumann-LU混合法可以提高失谐整体叶盘随机分析大约55%的计算效率。     

金属材料剪切试验方法

通过与其他诸如单向拉伸、压缩试验的比较,描述了剪切试验识别材料流动曲线的优点;阐述了金属材料剪切试验的研究现状,按照试验过程中试件变形区的应力状态,将剪切试验分为简单应力状态下的剪切试验和与其他加载方式结合的复杂应力状态下的剪切试验;介绍了各种剪切试验方法的试验装置和典型试件形状,概述了各类剪切试验的实现方式,并根据各种剪切试验方法的优缺点,概括了各个剪切试验的应用现状。     

基于事件驱动的容积卡尔曼滤波定位算法

以网络化非线性滤波系统为研究对象,为了平衡系统的通信率和滤波精度之间的矛盾,引入随机事件驱动（stochastic event-triggered）的思想,并在此基础上建立了基于残差检测的事件驱动（detected event-triggered）模型。针对系统的强非线性,将线性随机事件驱动滤波系统中的更新结论推广至非线性系统,推导了两种事件驱动机制在容积卡尔曼滤波（CKF）算法框架中的滤波更新过程,得到了检测事件驱动CKF（DECKF）和随机事件驱动CKF（SECKF）两种算法。最后,通过天基平台空间目标跟踪问题对算法性能进行检验。仿真结果表明,当通信率下降20.64%时,DECKF算法的位置跟踪精度和速度跟踪精度相比标准CKF仅下降了5.50%和7.74%。此外,在通信率相同的情形下,DECKF比SECKF的精度高40%以上,证明检测事件驱动模式优于随机事件驱动模式。