神经网络在无人机电控活塞发动机试验中应用

分析了无人机用电控活塞发动机试验特点以及试验中存在的难点,针对电控发动机高海拔标定试验中进气歧管压力(manifold air pressure,简称MAP)传感器数据的传统线性插值方法不能完全表述电控发动机非线性特性的缺陷,提出采用BP(back propagation)神经网络模型的解决方案.为避免目前应用神经网络方法中所存在的不足,通过采用原始数据分组方法进行网络训练误差的实时反馈和控制,较好地解决了神经网络训练过程中容易陷入"局部最优"和"过拟合"状态,并对BP神经网络预测结果给予了详细研究,训练误差和预测误差分析结果表明了该方法的可行性和计算结果的可信性.      

压电网络板的振动控制原理与控制效果

在给出压电网络板机电耦合动力学方程的基础上对其进行求解,将压电网络板的响应表示为子模态压电系统响应的线性组合.通过分析压电网络板在脉冲激励下子模态压电系统的响应行为,揭示压电网络板可以通过两种途径控制自身振动.基于对传递函数的分析进一步得到子模态压电系统的最优电学参数;在此基础上研究了针对某一阶子模态压电系统设计最优电学参数时,各阶子模态压电系统的响应行为以及压电网络板的多模态控制效果.研究结果表明,压电网络板具有多模态控制效果,特别地,当对板的某一阶次的振动控制具有较高要求时,通过对最优电学参数进行设计,电感电阻并联型压电网络板可满足要求.     

低成本飞行试验平台的FADS技术研究

在国内首次利用成熟的低成本火箭弹平台,开展超声速(马赫数>3)飞行试验的嵌入式大气数据传感系统技术研究。针对嵌入式大气数据传感系统的求解算法,测量系统和误差影响等关键技术问题,建立基于神经网络技术的求解算法和设计飞行试验方案,并完成飞行试验和数据分析研究。研究结果表明基于神经网络技术的求解算法具有较好的鲁棒性和较高的求解精度。测量结果与雷达测量结果基本吻合,验证了算法设计;测量结果相对于雷达测量结果,静压平均相对误差约为5.2%,最大相对误差18.8%;马赫数平均相对误差4.2%,最大相对误差14.9%。攻角和侧滑角的测量结果与理论弹道结果变化趋势接近。研究结果可为相关飞行试验技术研究提供参考。     

恶劣天气条件下航路网络修复优化

针对恶劣天气条件下可用空域资源不足导致的航班大面积延误问题,基于复杂网络修复理论和交通流分配理论,借鉴交通网络设计思想提出了一种航路网络修复优化策略。首先,建立了航路网络修复场景,基于气象信息生成了恶劣天气飞行受限区。然后,建立了上层模型以修复成本最低为目标函数、下层模型为多约束交通流分配模型的双层规划修复模型,应用改进粒子群算法对模型整体进行求解,结合K最短路径算法对下层模型进行求解。最后,提出局部和全局两类指标对航路网络修复效果进行评估。基于典型航路网络,以两类基础修复策略为对比方法,同时对比了实际运行结果,研究了不同修复策略的修复效果和适用性。仿真结果表明：航路网络修复优化策略既能弥补原有拓扑结构修复策略的结构受限不足,又能解决拓扑结构调整修复策略带来的巨额协调费用问题,能够保证在对正常运行航班干扰最小的同时,以最小的修复成本使所有受影响的航班都恢复正常运行,对于减缓航路拥堵和航班延误有极大的意义。     

基于神经网络的体视PIV空间标定模型

体视粒子图像测速（SPIV）中的空间标定精度对SPIV的测试结果精度有较大影响。为研究标定模型对输入误差的处理能力,定义了一个无量纲参数——误差衰减系数,来评判空间标定模型对误差的响应。在此基础上针对SPIV两相机空间标定的误差产生和传播特性,发展了一种基于神经网络的且具有联合标定能力的SPIV空间标定模型。使用仿真实验手段,证实了该神经网络模型在很大的参数空间内均具有对输入误差的抑制能力,而传统的多项式模型或小孔模型并不具备这一能力;此外,神经网络模型在高光学畸变情况下的表现也优于多项式模型及小孔模型。因此,神经网络具备替换传统空间标定模型的能力,有助于提高SPIV的测量精度。最后在实验中证实了神经网络标定模型的空间定位误差仅为传统模型的1/4。     

水上电动飞机浮筒设计及起飞滑行

水上飞机起飞滑跑时低速滑行阶段的阻力变化规律对于其设计研究十分重要,而电动水上飞机正常起飞所需最大拉力是否匹配现有电推进系统是飞机改型设计的关键。首先,针对基准浮筒水阻力较大引起的纵向不稳定问题进行了优化设计,优化后浮筒水动性能有明显提高。其次,基于Fluent中的多相流（VOF）模型对水上电动飞机起飞滑跑阶段的力学特征进行了数值模拟计算,着重分析了不同速度下的姿态变化规律、阻力变化及流场特性。最后,对"阻力峰"这一节点下所需电推进系统功率进行了验证计算,结果显示现有装置满足起飞的动力要求;将实际起飞滑跑试验与仿真结果进行对比,结果显示力学特性变化规律基本一致,所得误差在15%之内,验证了仿真计算的可行性,所得结论可为电动水上飞机的研究设计提供借鉴。     

基于反馈线性化的动能拦截器姿态控制研究

动能拦截器进入末制导阶段时经常需要进行大角度姿态机动,这时拦截器姿态控制系统具有非线性、强耦合、多输入多数出(MIMO)的特点。现针对动能拦截器模型的非线性和不确定性,提出PID神经网络自适应逆控制方法对拦截器飞行姿态进行控制。首先基于精确反馈线性化方法将系统解耦成三个独立的子系统,然后应用基于PID神经网络的自适应逆控制方法分别设计每个子系统的姿态控制器。该方法将PID神经网络控制与自适应逆控制相结合,对于拦截器姿态控制系统中的建模误差以及外部干扰具有较强的适应能力。仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种实用的边缘强度互相关匹配可信度分析方法

匹配可信度是衡量匹配质量的重要指标，针对归一化边缘强度互相关匹配算法，研究了基于神经网络的匹配可信度判别方法。通过对参考图进行加噪实验获得训练样本，对BP网络进行训练，并将训练后的网络用于匹配可信度的判别。针对实际卫片与航片图像对的实验结果，平均判决正确率达到90％以上，证实了该方法的有效性。     

战术数据链的协同互连问题研究

通过分析美军以及北约战术数据链的基本特点及其性能,提出了战术数据链的协同互连问题,并给出了相应的解决方案,最后结合我国实际情况对我国战术数据链的发展和规划提出了一些建设性意见。     

一种改进的卫星宽带网络拥塞控制算法

以卫星宽带网络为应用背景,从卫星宽带网络的特点出发,设计并实现了一种新 的TCP拥塞控制算法——TCPCA。针对卫星网络高误码率的特点,在接收端采用了Casablan ca分类器区分链路丢包和拥塞丢包。为了克服由大时延带来的重传时间间隔过大的缺点,采 用了批量重传来及时重传丢失的报文段;同时针对大时延致使网络恢复时间延长的缺点,在 发送端采用智能窗口调整策略,避免由于链路错误而减小发送窗口导致的吞吐量下降。利用 仿真软件NS2,通过和传统的TCP拥塞控制机制相比较,TCPCA算法能够提高吞吐量,并且保 证了公平性和友好性。〖JP〗