基于改进A^*算法的无人机快速轨迹规划方法

针对旋翼无人机在三维障碍物环境中自主飞行时路径搜索速度慢、轨迹生成通常忽略无人机动力学特性的问题,发展一种基于改进A^*算法并同时考虑无人机动力学特性和运动学性能的快速轨迹规划方法。首先,在三维障碍物环境中运用改进A^*算法通过剔除部分网格节点降低A^*算法的节点计算量,提升算法的路径搜索速度;其次,以最小化飞行轨迹的四阶导数作为目标函数,以路径点处的位置、速度、加速度等各阶导数作为约束条件优化飞行轨迹;最后,在三维障碍物环境中对比A^*算法改进前后的路径搜索结果,并对优化的飞行轨迹进行仿真飞行测试。结果表明:改进A^*算法大幅降低了A^*算法的节点计算量,显著提升了路径搜索速度;且无人机能够始终以较小位置误差沿优化轨迹光滑连续飞行。     

直升机振动响应计算方法研究

在直升机研制阶段,预测全机振动响应是控制直升机振动水平的关键技术。本文建立了利用频响传递函数实测数据,对全机振动分析有限元模型进行修正的方法,机体的振动响应预测结果与实测结果具有很好的一致性,达到了较高的精度。通过研究,探索出了一套直升机结构振动响应模型修改和分析技术,为直升机振动响应预测提供了一种有效的分析手段,也为深入开展直升机振动响应预测研究奠定了基础。     

模糊关联方法在齿轮箱故障诊断中的应用

模糊关联度故障识别方法是运用灰色系统理论与模糊数学隶属函数相结合，克服了故障诊断的模式向量中参数量纲不同、数量级差异的缺点，综合了灰色系统理论和模糊理论的优点，使故障诊断识别的多参效法更加完善。但此种方法的关键是隶属函数建立的可靠性，关系到故障诊断的准确程度。     

窗函数递推T矩阵法

 引入数字信号处理中的窗函数, 应用于加法定理中, 解决了在入射波为TE 波时, 用递推T 矩阵法计算电大尺寸物体或多个散射体散射场时, 精度不高的问题。另外本文从积分方程出发, 推导出了总体T 矩阵的另一种表示形式, 最后给出的算例证明了引入窗函数的有效性和总体T 矩阵表达式的正确性。     

“田口式质量损失函数”的应用

利用质量损失函数，讨论产品质量波动给社会带来的损失，并将其应用于企业生产中，使企业改进了产品质量，提高了效益。这说明，在质量管理中，解决“质量”问题时，必须把改进质量的焦点移向产品的设计和开发阶段，即从以往的“产品出厂后的检查或加工过程中的控制”的质量观，推向“产品设计阶段的优化”，从“下游管理”转向“上游管理”，使产品设计或加工过程设计成为保证产品质量优化的关键。     

开关寿命连续型不可修冷、温贮备系统的可靠性分析及其随机模拟

本文对由n个部件组成的、开关寿命为连续型随机变量的不可修冷、温贮备系统作了可靠性分析,建立了这两类系统的一般模型,给出了冷贮备系统可靠度R_n(t)及平均寿命MTTF的一般形式解。并在指数分布场合下,给出了R_n(t)及MTTF的解析表达式。当部件贮备寿命相互独立同分布时,温贮备系统可以通过一个虚设的开关变量而归结为冷贮备系统。对一般的贮备系统,可以运用数理统计方法,根据样本给出R_n(t)及MTTF的估计。文末利用随机模拟方法,构造所需样本,便可获得R_n(t)及MTTF的数值估计。实例表明,随机模拟的结果是令人满意的。     

论“以人为本”的高校音乐教育

高校音乐教育的育人功能主要体现在对大学生的品德、智力、身心、审美等多方面的影响与熏陶,促进大学生德智体美全面发展。高校音乐教育要充分发挥其育人功能,必须坚持“以人为本”,树立音乐教育大教育观,强化“以学生为本”的教学理念,倡导“音乐生活”观。     

基于反电势形状函数法的无刷直流电动机直接转矩控制

采用两相导通模式时通过逆变器开关状态不能确定电压空间矢量,现有方案是通过实时测量3个相电压来解决这一问题,但系统变得复杂;此外现有方案在转矩观测中包含的微分项会降低控制精度,增大计算量,影响系统实时性。针对这两点不足,提出反电势形状函数法,在软件中实现了相电压的实时计算,使转矩观测变得简洁,更易于工程实用。最后给出的仿真与实验结果证明了反电势形状函数法用于无刷直流电机直接转矩控制中的可行性与有效性。     

基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测

应用混沌理论，分析了网络流量，用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间，进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数，并证实了网络流量存在混沌特性；据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型，并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明，相对于其他前馈神经网络预测，基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快，预测精度高。     

SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究

现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障，故障诊断对保证飞行安全十分重要，本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射（Self-organizing map,SOM）人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布，且无需知道样本的概率分布的先验知识，兼具函数逼近功能。本文将SOM引入这一领域，用于计算飞机零部件发生故障的概率，以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合，实际应用说明了该方法的可行性。