虚拟座舱环境头颈部sEMG采集相关肌肉研究

针对虚拟座舱环境下飞行员头部运动实时准确检测问题,在对头部运动特性进行分析的基础上,系统性地总结了人体头颈部sEMG信号采集的相关研究文献。针对头部突然旋转和俯仰运动,通过实验验证已有的sEMG信号采集方法,确定了利用sEMG信号进行头部运动检测时所需要研究的肌肉及准确的肌肉位置标识以及电极放置方法。     

某中空长航时无人机机载浮标分离安全性研究

研究机载浮标投放过程中气动干扰特性及浮标运动规律,对机载浮标安全投放方案的设计具有重要意义。采用计算流体力学方法对机载浮标投放过程进行数值模拟。通过动态嵌套网格技术模拟浮标运动,结合刚体六自由度运动方程求解三维非定常 N-S ( Navier-Stokes )方程,模拟基于察/打一体无人机平台的浮标自由投放过程,获得详细的包括浮标运动姿态、运动轨迹和受力情况等在内的数据信息;通过算例,验证本文数值模拟程序的准确性。结果表明:浮标投放过程中,轻质浮标口盖自由分离会对螺旋桨后推式无人机的安全性造成重大影响;考虑浮标口盖固连在浮标降落伞上的状态下,初速度为 0m / s 时投放浮标整体(包含浮标、降落伞、口盖)离螺旋桨最近距离为 0.151m ,安全余量不够;初速度为 1.8m / s 时投放浮标整体离螺旋桨最近距离为 0.671m ,满足投放安全性要求。     

基于多模态感知与融合的无人车韧性导航系统

针对野外复杂环境下的无人车自主导航需要,建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统.首先,针对IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统,设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位.其次,基于改进的CNN语义分割网络生成环境的语义图像,与3D激光雷达点云融合,并使用最大概率更新算法构建语义3D地图.接着,在语义和几何信息投影获得可通行性代价的基础上,提出了一种语义动态窗口的局部路径规划方法.最后,将以上感知、定位与规划方法整合成完整的智能导航系统,在城市与野外典型场景的测试中,相对定位误差小于0.4％D,具备一定的韧性导航定位和智能感知规划能力.     

面向系统集成的起落架地面运动特性建模方法

大型飞机地面运动特性是飞机性能的重要组成部分,主要涉及到飞机的地面滑跑、转弯以及刹车等过程。地面运动特性的分析涉及到动力学、液压、控制等多领域,是典型的多学科耦合的复杂问题。以某大型民用飞机为研究对象,从主制造商的系统集成性能分析需求出发,通过多学科解耦和模型物理度划分两个角度进行地面特性模型架构的分解与定义,并以飞机刹车系统性能分析为例,验证了本架构的有效性。本文提出的模型架构灵活,既适用于飞机集成商的飞机级性能分析,又适用于特定系统级的性能分析。     

基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测

提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。     

一种FMCW SAR地面运动目标谱图域参数估计方法

对调频连续波(FMCW)合成孔径雷达(SAR)地面运动目标的参数估计方法进行了研究,采用相位中心偏置天线(DPCA)技术对地杂波进行抑制,分析了载机及地面运动目标连续运动对回波信号的影响,推导了采用DPCA技术引入的回波慢时间包络(STE)项与地面运动目标参数之间的关系。在此基础上,提出了一种地面运动目标谱图域参数估计方法,该方法首先利用Radon变换在谱图域估计导致回波信号距离走动的目标等效径向速度,并对距离走动进行校正;其次,在谱图域中提取运动目标回波幅度,根据STE项引起的回波幅度变化与目标方位向速度之间的关系,估计目标的方位向速度,并进一步求解相应的目标径向速度。所提方法能够在谱图域完成地面运动目标二维速度估计,最后的仿真实验验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

倾角回转误差算法问题分析及改进

对倾角回转误差的算法和公式进行了积极探讨,对GJB1801-1993中倾角回转误差算法进行改进尝试并通过对测试方法进行理论分析和一组典型数据的计算结果对此予以进行证明。在此基础上对倾角回转误差算法进行了修正,增加约束条件:消除的一阶谐波分量必须幅值相同,相位相差90°,从而得到修正公式。再从基本误差定义出发,重新对倾角回转误差进行推导,得到了相同的结果。     

静止单站纯方位目标航向估计及仿真研究

针对平面直角导航坐标系下匀速直航目标, 利用静止单站测得目标方位序 列, 基于纯方位目标运动分析(BO-TMA)理论, 采用拟线性处理方法, 对目标航向进行 递推式估计。通过多次仿真实验,研究了不同初始条件对目标航向估计性能的影响。该 方法要求简单,便于实现,所得结论为水下隐蔽单站仅利用目标方位信息快速判断敌方 运动态势及作战决策提供了参考。