基于狭缝射流抛光的去除函数优化

基于流体动力学对狭缝射流的喷射特性展开了仿真分析,狭缝孔径越小射流流束能量越集中受"W"型影响越小。建立了狭缝射流绕中心自转时材料去除的理论模型,通过实验和仿真分析验证了该模型的准确性。以狭缝喷嘴的中心点为旋转中心能获得准高斯型的去除函数可以提升狭缝喷嘴对表面面形误差的修形控制能力,该方法具有良好的应用前景。     

复合高斯杂波中距离扩展目标的迭代近似GLRT检测器

 研究了结构化的复合高斯杂波(CGC)背景中距离扩展目标自适应检测问题。针对异质杂波背景中的近似广义似然比检验(AGLRT-HTG)检测器应用于CGC背景中时存在一定的信杂比损失问题,结构化的复合高斯杂波采用自回归过程建模,结合近似广义似然比检验(AGLRT)方法和迭代估计思想,提出了CGC背景中距离扩展目标的迭代近似广义似然比检测器(RAGLRT-CGC)。从理论上分析了极限情况下RAGLRT-CGC虚警概率与检测门限关系的解析表达式。仿真结果表明,在CGC背景中,RAGLRT-CGC对不同多主散射点目标具有较好的鲁棒性,并且检测性能明显优于AGLRT-HTG。     

基于GPR模型的自适应平方根容积卡尔曼滤波算法

与传统算法一样,动态系统的参数化模型(含噪声统计特性)未知或不够准确易导致容积卡尔曼滤波(CKF)效果严重下降,甚至滤波结果发散.为此,利用高斯过程回归(GPR)方法对训练数据进行学习,得到动态系统的状态转移GPR模型和量测GPR模型以及噪声统计特性,用以替代或增强原有动态系统模型,并将其融入到平方根容积卡尔曼滤波(SRCKF)中,分别提出了无模型高斯过程SRCKF (MFGP-SRCKF)和模型增强高斯过程SRCKF (MEGP-SRCKF)两种算法.仿真结果表明:这两种新的自适应滤波算法提高了动态系统模型精度,且实时自适应调整噪声的协方差,克服了传统算法滤波性能易受系统模型限制的问题;与MFGP-SRCKF相比,在给定一个不够准确的参数化模型,且有限的训练数据未能遍布估计状态空间的情况下,MEGP-SRCKF具备更高的滤波精度.     

漂浮基空间机器人捕获卫星过程动力学模拟及捕获后混合体运动的RBF神经网络控制

 讨论了漂浮基空间机器人在轨捕获目标卫星过程的碰撞动力学建模,以及捕获操作结束后空间机器人与卫星混合体的稳定控制问题。首先采用多刚体动力学建模方法并结合空间机器人捕获目标卫星过程中的碰撞动力学特性,建立了漂浮基空间机器人在轨捕获漂浮卫星过程的动力学模型,并在此基础上计算出完成捕获操作后空间机器人与目标卫星混合体关节的运动速度。然后针对卫星及空间机器人系统惯性参数均是未知的复杂情况,应用上述模型、神经网络控制理论和Lyapunov稳定性理论,设计了空间机器人与卫星混合体在捕获过程碰撞冲击影响下稳定运动的高斯径向基函数神经网络控制方案,以达到对捕获卫星的有效控制。此外,高斯径向基函数神经网络控制方案具有不需要测量和反馈载体位置、移动速度与加速度的显著优点。系统数值仿真证实了上述控制方案的有效性。     

基于修正偶应力理论的正弦剪切变形圆板的弯曲屈曲研究

利用修正偶应力理论(Modified couple stress theory,MCST)和正弦剪切变形理论,分析了圆形微孔板的轴对称弯曲和屈曲行为.通过最小总势能原理推导得到微分形式的控制方程和边界条件,并用引入的标称变量表示.应用广义微分求积法,将微分形式的控制方程和边界条件离散化,得到一组线性方程.通过求解线性方...     

基于高斯伪谱法的碰撞规避策略研究

为保证在轨卫星运行安全，对于碰撞概率较高的空间交会情况需要进行规避机动，防止在轨卫星与空间碎片碰撞.选取连续推力策略进行规避机动，将空间碰撞规避过程转化为满足复杂约束的最优控制问题，采用高斯伪谱法对最优控制律进行求解，求解结果满足相应约束.研究结果为航天器有效规避空间碰撞威胁提供了有力支持.      

不允许缺货时存储空间存在限制的存储模型研究

针对经济订购批量公式假设中存储空间无限大这一条件不符合实际这一问题,提出了改进方案：租用场地,存储物品。针对这种方案建立了总平均费用存储模型,给出了在总平均费用最小意义下的最优存储决策。并给出实例验证其可行性。     

超临界翼型设计中的多响应代理模型

为考虑超临界翼型设计中代理模型多响应之间的相关性,研究了基于多输出高斯过程回归的代理模型。通过实验数据验证了升力系数、阻力系数及力矩系数之间显著的相关性,建立了超临界翼型设计中的基于多输出高斯过程的多响应代理模型,并与kriging模型、BP和RBF两种人工神经网络模型进行了对比。结果表明,当超临界翼型设计中多输出端口之间存在显著的相关性时,多输出高斯过程相比kriging、BP和RBF能有效显著提高预测精度,并获得更加稳定的预测性能。     

涡轴发动机自适应混合诊断模型高斯加权聚类方法

针对整个飞行包线内涡轴发动机健康参数估计问题,提出基于高斯加权聚类的机载自适应混合模型建立方法.机载自适应混合模型由卡尔曼滤波器和神经网络组成,由于飞行数据样本庞大,采用高斯加权模型对涡轴发动机飞行数据进行实时聚类,利用聚类数据更新神经网络权重,并实现自适应混合模型工作范围的自动扩展.仿真结果表明了该方法的有效性,采用...     

同时传输遥测和伪码测距信号的GMSK技术

介绍了一种同时传输遥测和伪码测距信号的GMSK(高斯最小偏移键控)技术,分析了其调制及解调原理,推导了相关调制、解调及频谱公式,并与UQPSK(非平衡四相相移键控)体制进行了比较。通过对其频谱及误码性能的仿真分析得出,在非线性信道和高码速率下,基于GMSK体制的遥测和伪码测距系统比基于UQPSK体制的系统在包络恒定和频谱利用率方面具有明显优势。