认知协作Ad Hoc网络中分布路由跨层控制策略

认知无线电Ad Hoc网络中,吞吐量最大化是一个关键的挑战.为了实现这一目标,协同传输是前景看好的技术,利用在每个空间节点的多样性中继链路以增加性能,特别是在无线环境中由于不同的信道质量、有限的能源和带宽资源,这种想法是有吸引力的.文章在分布式动态环境下,研究了联合动态路由.中继分配和频谱分配分布式和本地算法,提出了一...     

基于多电技术的民用飞机舱门电作动器研究

目前国内多电技术的工程应用较少,基于此,以舱门电作动器为例,分析了其技术要求,从No-Back和软硬件设计技术两方面对设计难点进行了研究,然后对电机组件、齿轮装置、控制组件、控制板、作动器控制算法进行了系统设计,并完成样件试验。结果表明,样件满足设计要求和功能要求。     

基于当量概率密度函数的模糊可靠性分析方法

实际工程中,结构系统的属性以及所受外载荷常常具有随机性和模糊性的特点。对于功能函数中含有模糊分布参数(FDP)的随机变量问题,如何准确且简便地评估其可靠性,是十分重要的。依据随机性和模糊性的基本概念,提出了当量概率密度函数的模糊可靠性分析方法。以FDP的隶属函数为基础,构造FDP的先验分布,应用Bayes理论,得到含有FDP随机变量的当量概率密度函数,并推导出具有常用隶属函数的FDP随机变量的数学期望和方差。这样就把含有FDP的随机变量处理成常规随机变量,进而可以应用传统的可靠性方法来分析结构的可靠性。本文所提方法解决了功能函数中含有多个FDP的随机变量时,模糊概率计算困难的问题。最后通过算例,与常用的模糊概率的可靠性分析方法进行比较,来验证本文算法的有效性。     

基于领域专家知识的发动机模糊可靠性分配方法

提出了一种基于多领域专家知识的发动机模糊可靠性分配方法,以降低决策者主观偏好以及分配过程中模糊和不确定因素对分配结果的影响.基于对影响发动机可靠性因素的分析,建立了发动机模糊可靠性分配的数学模型,并以三角模糊数代替常规层次分析法中的标度,提出了一种模糊评判矩阵方法来确定影响可靠性因素的权重.在可靠性分配过程中,充分考虑多领域专家的意见和产品开发过程的风险性.以应用实例对提出方法的有效可行性进行了验证.      

基于样本路径分析的交换式以太网实时通信调度方法

在离散事件动态系统(Discrete Event Dynamical System, DEDS )有限摄动分析(Finite Perturbation Analysis, FPA)的理论框架下,通过样本路径(Sample Path),分析了实时数据包在以太网交换设备中多路复用排队的行为;根据各个通信任务不同的实时性与重要性指标,提出了数据包在发送节点上的保持(holding)延迟的调节机制,避免了交换机多路复用器过度地拥塞。在新的通信任务动态加入的情况下,该机制能够即时地规划调度,适用于信息一体化环境下,航空器等运动平台电子系统中,本地与远程接入的数据高动态交互的交换式以太网环境。     

多级协同项目执行中的资源冲突检测与管理

以航空航天型号工程项目为背景,针对多级协同项目中的资源冲突问题,利用基于时间约束网络的冲突检测算法实现了多级协同项目中的资源冲突检测,该算法建立了任务关系的时间约束网络模型,给出了基于模型的线性化、实例化方法和检测判据.针对资源冲突的检测结果表达及冲突信息的管理提出多视图表达方式,建立了基于UML的信息模型.基于研究结果设计开发了项目资源管理原型系统,以某航天项目任务的管理为例进行了验证,表明了研究结果的有效性.      

MIMO系统功率比特自适应算法研究

发射功率受限的自适应调制系统,由于调制方式有限,实际使用的发射功率通常小于受限的发射功率,对这一部分剩余功率进行再分配和利用,能够提高频谱效率。文章对M IMO系统中功率和比特自适应算法进行了研究,提出对剩余功率在空域进行再分配的自适应算法。仿真结果表明,在空域采用等功率分配,再进行空域剩余功率再分配,能够提高频谱效率,并且复杂度低,易于实现。     

一个基于网络的程序自动评测系统

基于网络的分布式程序自动评测体系结构提供了一种高效、准确、适应性强的机制来实现一个评测系统.该体系结构通过被动激活方式利用木马技术,保证了系统在通讯和评测过程中的安全性,并在评测中实现了评测程序对系统资源的零占用,这使得样本程序在开发和评测时处于一致的运行环境中.该体系结构通过规则库和过滤程序的使用,提高了其灵活性和适应性,使得它可以适用于更多类型的样本程序.在此基础上,实现了一套完整的应用系统.经过多次实际应用,证明其具有高效、安全和配置灵活的特点.      

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。      

非对称变翼飞行器复合控制系统设计

针对非对称变翼飞行器的姿态控制问题,提出了一种复合控制系统的设计方法。基于非对称变翼的姿态动力学模型,将变翼作为一种主动控制方式,提出了非对称变翼的使用条件,并采用逻辑函数设计了气动舵和变翼的复合控制分配策略。利用扩张干扰观测器估计了变翼过程中的扰动,采用全局滑动模态的变结构控制方法,设计了姿态复合控制系统,抑制了变形过程中参数的剧烈变化和变形引起的附加扰动。通过仿真,一方面与固定翼飞行器对比,校验了非对称变翼控制的有效性;另一方面通过气动数据的正负拉偏,验证了控制器对气动参数的摄动有良好的鲁棒性。