基于现场总线和智能变送器的风洞气流参数测量系统研制

准确测量来流雷诺数对于研究一些对雷诺数变化敏感的流动现象十分重要,为了得到较为准确雷诺数需要测量来流速度、温度和环境大气压等气流参数。本研究基于带Hart通信协议的智能变送器以及数字式振筒气压仪,在低速风洞中实现了一套简单实用的气流参数采集系统。其中,主机和差压、温度变送器之间通过Hart适配器相连接,并通过串口以Hart协议实现通信;而数字式振筒气压仪与计算机之间则直接通过串口实现通信。在系统开发过程中对Hart协议进行了解析和测试。在该系统气流参数采集的基础上,实现了来流雷诺数实时精确的计算,并对比了因温度和气压波动导致的雷诺数计算差异对旋成体大迎角雷诺数效应研究的影响,从而进一步说明了发展该系统的重要性。     

航空维修技术人才培养模式探索与研究

人才培养模式是制约高等教育发展和提高人才培养的根本问题之一,也是高等教育改革的关键问题之一。针对目前航空维修人才紧缺难题,分析了我国航空维修人才的培养现状与存在的问题,同时根据沈阳航空航天大学对于航空航天技术人才培养特色及所取得的经验,提出航空维修人才培养模式,以推进厂校、国际合作办学,深化高等学校人才培养模式的改革。     

低温黑体自动控温新技术

工作在真空低温环境下的黑体控温系统是一种非线性、大滞后、数学模型很难建立的系统。文章通过分析系统的结构、组成和原理,选择了模糊控制和智能PID控制相结合的算法。通过分析多次的试验数据,建立并完善了模糊控制规则表。基于该算法的控温软件,实现了系统的自动控制,已服务于某型号辐射定标试验。文章最后给出的试验数据验证了控制算法的合理性,该算法加快了系统升温速度,提高了系统稳定性,取得了良好的控温效果。     

基于自适应动态规划的运载火箭智能姿态容错控制

针对运作火箭主动段发动机摆动执行机构故障下的姿态控制问题,结合自适应动态规划（ADP）方法设计了一种智能容错控制策略。该智能容错控制器主要包括2部分：容错稳定控制部分和优化补偿部分。容错稳定控制部分利用自适应和滑模变结构控制设计,主要维持执行机构故障下姿态控制系统的稳定,保证姿态跟踪误差的有限时间收敛;优化补偿部分采用执行-评价结构,利用ADP的在线学习优势,根据姿态系统的跟踪误差（尤其是系统故障、强干扰导致的跟踪偏差）,设计ADP算法产生补偿控制来进一步优化姿态控制系统的跟踪性能。仿真验证表明,即使存在外部干扰和执行机构故障的情况下,所提方法仍能保证系统稳定且精确跟踪指令信号。     

连续信号交叉口网联自动驾驶车速控制

为了提高车辆在城市道路上行驶时的燃油经济性,同时减少污染物的排放,针对车联网环境下自动驾驶车辆可以与路侧设施及区域中心控制系统实时信息交互的特征,提出了连续信号交叉口车速控制方法。当车辆距下游各信号交叉口的距离和下游交叉口信号相位及时长可以提前获取时,通过提出的自动驾驶车速控制模型计算出一个使车辆能够连续通过下游多个信号交叉口的恒定速度,同时为了保证驾驶舒适性,采用平滑的三角函数曲线表征加/减速过程中的速度变化,避免了车辆在交叉口处急刹车或急加速的情况。为验证车速控制方法的有效性,基于多智能体技术建立了车联网环境下连续信号交叉口车速控制仿真系统,模拟对比分析了有速度控制和无速度控制下车辆连续通过3个信号交叉口的燃油消耗量、CO₂排放量以及行程时间。结果表明:在低密度车流下,运用该车速控制方法,车辆连续通过3个信号交叉口的平均燃油消耗量与CO₂排放量均减少了30%以上,行程时间减少了约5%;在中、高密度车流下,车辆的平均燃油消耗量与CO₂排放量减少了约20%,并能够节省约15%的行程时间。另外,通过与目前已有的针对单点信号交叉口的车速控制模型的比较,本文提出的连续信号交叉口车速控制模型在节能减排方面更具优势。      

航空智能发动机发展需求及关键控制技术

介绍了航空智能发动机的概念及国外发展背景,智能发动机的需求和未来所面临的技术挑战,并且分析了智能发动机所需的关键控制技术,最后根据现代航空发动机的特点,详细研究分析了使现阶段航空发动机更加智能化并且易于实现的关键控制技术。     

组合体航天器姿态的智能自适应控制方法

研究了交会对接后组合体航天器构型变化带来的姿态控制问题,对执行机构在控制量受限时的控制能力进行了分析,应用基于特征模型的智能自适应控制方法,设计了能适用于不同构型的姿态控制器,分别对组合体在直线构型和L构型对接情况下进行了数学仿真,仿真结果验证了智能自适应控制方法可行并且具有一定的优越性。     

分布式故障诊断专家系统在运载火箭发射决策中的应用研究

根据新一代运载火箭地面测发控系统的一体化设计要求,将分布式故障诊断专家系统应用到运载火箭发射决策中,建立了运载火箭分布式故障诊断专家系统的总体结构.根据故障信息的流动方向将诊断过程分为征兆获取级、分系统诊断级以及全局诊断和决策级3级.征兆获取级通过特征提取和神经网络模块实现复杂测试数据的征兆自动获取.分系统诊断级和全局系统诊断级的诊断推理均建立在"三表制"知识表达方法上,但根据各自任务的不同,分系统诊断级采用征兆驱动的正向推理,并结合深度推理算法实现规则的遍历问题;全局系统诊断和决策级采用面向故障的反向分级推理,并提出了故障的分级策略.     

基于智能空间的家庭服务机器人混合定位方法

智能空间在家庭服务机器人的应用中具有重要的作用,服务机器人的定位是其中的难点.首先提出了一种家庭环境下实现服务机器人进行家庭辅助操作的智能空间架构,然后对一种低成本的服务机器人混合定位方法进行了研究,该方法首先基于加权概率匹配定位算法的无线网络信号强度确定位置范围,然后读取智能空间中的无线射频标签进行位置计算,最后基于比例不变特征变换算法进行最终位置的视觉定位.在家居环境下的实验证明了该混合定位方法的有效性,该混合定位方法为服务机器人走入家庭提供了一种低成本、高可靠性的定位解决方案.     

基于多准则决策的作战飞机顶层方案优选

提出了综合应用灰色关联投影法、加权求和法、加权求积法和基于理想点决策法来实现对无人作战飞机顶层方案的优选,并着重介绍了多准则决策方法及实施过程。该方法采用不同的公度化方法处理相应的评价指标,对多目标、多层次指标体系进行赋权,利用权重将评价指标联系在一起,并将四种准则决策法进行综合,依据决策者的偏好,最终实现顶层方案的优选。最后,通过制空无人作战飞机顶层方案优选的例子,证实了所提方法是可行且有效的。