准则方程形式的探讨

应用积分方程求解换热问题,不仅数学运算较简单而且计算结果具有很好的直观性,容易看出理论解的物理意义,其计算结果使人们一目了然。下面我们利用积分方程,在第一类边界条件求解Pr=0.001～7500的流体绕流平壁层流换热问题。      

样本均值的随机加权逼近之必要条件

本证明了样本均值的随机加权统计量几乎处处有效的必要条件为EX^2<∞；若将“几乎处处”条件削弱为“依概率”，则必有X属于正态分布的吸收域。     

模糊聚类方法在PIO探测中的应用

用于驾驶员诱发振荡(PIO)探测的特征参数可以有效地反映出PIO时飞机在频域和时域的特征,利用模糊逻辑方法对特征参数进行辨识可以有效地识别出是否发生了PIO.模糊逻辑方法中的隶属函数直接反映了特征参数的特点,其设计决定了是否能有效地对PIO进行识别.为了设计有效的隶属函数,根据特征数据的特点采用球壳型模糊聚类算法对数据...     

随机机翼结构阵风响应的分布函数及灵敏度分析

随机结构在随机激励作用下的结构响应具有随机不确定性,响应的分布函数(CDF)能够充分地体现响应量分布变化规律,只要掌握了响应的CDF,就可以进一步掌握响应的统计信息.基于响应的CDF,对基本变量的分布参数进行灵敏度分析,可以表明基本变量的随机不确定性对输出响应的随机不确定性的影响程度,从而清楚地表明重要随机变量和非重要...     

基于神经网络模型的动态非线性气动力辨识方法

 在标准径向基函数（RBF）神经网络模型的基础上发展了带输出反馈的RBF神经网络。将计算流体力学(CFD)方法计算的时域气动载荷作为输入信号,建立跨声速非定常非线性气动力模型,并进一步运用CFD方法验证模型的精度。算例表明带输出反馈的RBF神经网络较标准RBF神经网络精度更高,能更准确描述跨声速激波大幅振荡时的非线性和非定常特性,并可推广用于多自由度运动的动态非线性气动力建模。用多级信号训练,预测简谐信号输入下的气动力算例表明带输出反馈的RBF神经网络能够预测不同振幅、不同频率的信号激励下的非线性气动力。     

基于神经网络的飞行器再入制导研究

论述了神经网络理论在飞行器再入制导方面的应用.在分析各方法优缺点的基础上,提出了一种基于广义同归神经网络(GRNN)模型的再入制导方法.神经网络通过一组选定的轨迹样本进行有导师训练,训练好之后作为控制指令生成器,输入为再入过程中飞行器的状态参数,输出为倾侧角控制量,迎角控制量则由迎角剖面给定.仿真结果验证了该方法在再入...     

基于模糊控制技术的飞行器姿态控制系统设计

介绍了模糊控制技术的基本原理和设计方法,应用带修正因子的模糊控制技术设计了飞行器姿态控制系统,并进行了数学仿真.结果表明,该方法可以快速消除姿态角偏差,克服各种随机干扰,姿态角具有良好的动态响应特性.     

高超声速飞行器动态神经网络反推自适应控制

针对高超声速飞行器纵向模型的高度非线性特点,在考虑模型不确定性的情况下,提出了高超声速飞行器动态神经网络调节函数反推自适应控制方法.对给定的速度指令,引入积分型Lyapunov函数设计跟踪控制器,取消了控制增益一阶导数上界的限制,且避免了控制器的奇异性;对给定的高度指令,引入调节函数技术,设计了反推控制器,避免了将模型化为严反馈形式;采用动态神经网络对未知系统动态进行自适应在线逼近.根据Lyapunov理论证明了设计的控制律保证了闭环系统的稳定性与指令跟踪的精确性.仿真结果验证了该方法的可行性及有效性.     

航天器轨道追逃博弈多阶段强化学习训练方法

针对航天器轨道追逃博弈问题,提出一种多阶段学习训练赋能方法,使得追踪星在终端时刻抵近逃逸星的特定区域,而逃逸星需要通过轨道机动规避追踪星。首先,构建两星的训练策略集,基于逻辑规则设计追踪星和逃逸星的机动策略,通过实时预测对方的终端位置,设计己方的期望位置和脉冲策略,显式给出追逃策略的解析表达式,用于训练赋能;其次,为提升航天器的训练赋能效率及应对未知环境的博弈能力,提出一种基于强化学习技术多模式、分阶段的学习训练方法,先使追踪星和逃逸星分别应对上述逻辑规则引导下的逃逸星和追踪星,完成预训练;再次,开展二次训练,两星都采用邻近策略优化(PPO)策略进行追逃博弈,在博弈中不断调整网络权值,提升决策能力;最后,在仿真环境中验证提出的训练方法的有效性,经过二次训练后,追踪星和逃逸星可有效应对不同策略驱动下的对手,提升追逃成功率。     

Stewart平台动力学建模及鲁棒主动隔振控制

未来复杂航天器低频模态密集,其敏感载荷要求很高的指向精度和稳定度,只对航天器本体姿态控制很难满足要求.本文采用Stewart超静平台对敏感载荷进行6自由度主动隔振,建立了非线性动力学模型,并根据线性模型设计了多变量鲁棒控制器,采用DK迭代算法求解.频域分析可得Stewart平台对3～800Hz的扰动主动隔振大于25dB,仿真证明Stewart平台对10Hz谐波扰动隔振性能优于40dB,对白噪声随机扰动隔振性能优于30dB,有效抑制了微小扰动,起到了6自由度超静隔振平台作用.