自由漂浮空间机器人神经网络自适应补偿控制

针对更具工程价值的任务空间内的自由漂浮状态空间机器人模型不确定性末端控制问题,提出了一种自适应神经网络控制策略用于机器人末端控制.通过神经网络在线建模来逼近系统中的非线性模型,神经网络的逼近误差及外界有界扰动通过鲁棒控制器来消除,采用引入GL矩阵及其乘法算子"·"来直接辨识的各部分系统参数.该控制策略既不需要逆动态模型的估计值,同时也避免了求雅克比矩阵的逆,降低了计算量.基于李亚普诺夫理论证明了整个闭环系统全局渐近稳定.仿真结果表明了这种神经网络控制器对于任务空间的空间机器人末端控制在达到较高的精度的同时,能够满足实时性要求,具有重要的工程应用价值.     

应用于未来航电系统的互连标准--SCI/RT

SCI作为未来航电系统互连技术的首选标准,其协议本身不提供实时性的保证,不能直接应用于航电系统.本文介绍的SCI针对实时应用的扩展版本SCI/RT在实时性、可靠性、优先权等方面都进行了改进和增强,较好地满足了实时应用环境的要求.     

基于遗传算法和神经网络的调参控制律设计

飞控系统的设计一般采用调参控制器，针对目前广泛使用的调参控制律增益设计，提出了采用遗传算法计算，然后应用神经网络逼近调参曲线的方法，该方法可以克服传统方法中试凑和插值带来的缺点，对工程应用有一定的参考价值。     

无人机双机编队攻击作战效能评估

针对无人机双机编队任务协同/非协同攻击作战情况,运用概率论及搜索理论,建立了目标搜索、识别、攻击作战的效能评估数学模型,在此数学模型基础上分析了任务协同和非协同条件下的攻击任务成功率及影响因素,结果得出双机协同、非协同在不同作战情况下有着各自的优势。分析结果对实际作战安排做出了指导性原则,对提高无人机集群作战效能具有实际意义。     

多跑道航班进离场动态调度模型与算法

针对民航运输快速发展导致的航班延误频增现象,研究了多跑道航班进离场的动态调度问题。研究时段内航班的总延误成本最小和延误时间均衡为目标,综合考虑根据机型确定的航班进离场调度优先权和管制员负荷,建立多跑道航班进离场调度模型,利用遗传算法对模型进行仿真验证。仿真结果与先到先服务(FCFS)调度方式进行比较,采用遗传算法的航班进离场调度比FCFS的延误成本降低了45.07%,延误时间降低了37.90%,同时有效地均衡了航空公司的延误时间,保障了航空公司的公平性并提高了跑道系统容量,降低了管制员负荷。通过仿真验证了多跑道航班进离场动态调度策略具有较强的优势和可行性。     

变任务混频寿命相关载荷累积量分布特性

在基于固定任务混频的寿命相关载荷累积量分布特性研究成果的基础上,推导了变任务混频条件下的寿命相关载荷累积量分布特性,结果表明:变任务混频的载荷参数累加量分布函数也是趋于正态分布.并采用数值方法模拟实际飞行过程中变任务混频条件下寿命相关载荷的累积过程,模拟结果和理论结果吻合良好,进一步验证了分析结果的正确性.该结果可用于变任务混频下的寿命可靠性预测.      

嵌入式多核操作系统确定性研究

为解决嵌入式多核操作系统确定性问题,详细阐述了计算确定性,重点分析了多核结构引入的不确定性问题。通过研究嵌入式多核操作系统的结构,从共享存储的确定性访问、确定性任务调度、确定性通信等方面提出了解决多核结构带来的不确定性问题的方法。     

余度设计中的系统可靠性最优分配模型

将任务可靠度、基本可靠度均作为系统可靠性优化设计的边界约束,并将系统研制费用视为目标函数,建立了一新的系统可靠性最优分配模型,利用该模型设计出的系统在研制费用最少的情况下,任务可靠度与基本可靠度均达到设计要求。此外,还分别建立了串—并联和并—串联两种余度设计系统的最少研制费用模型。最后通过多个实例验证了上述模型,发现系统可靠性最优分配模型考虑了更多的因素,更有实用价值。     

基于最小成本的飞机着陆规划算法

在以往着陆规划中，较少考虑公司的成本。利用航班的成本函数，建立了满足着陆间隔、着陆时间段等约束的着陆规划模型，提出了一种使用局部搜索和线性规划的启发式算法。实例验算表明，所给模型及算法可以在合理的时间内求解大规模规划问题，有效地降低公司成本。     

航空电子多信道实时分组调度方法

 针对航空电子波分复用（WDM）网络,提出了一种新的多信道实时调度策略实时多信道加权轮转调度（RMWRR）,将多信道分成强实时信道组和尽力服务信道组,通过调整强实时信道组的权值分配和在尽力服务信道组进行权值补偿的方法,在满足强实时消息强实时约束的同时,提高了带宽利用率,可以适应动态消息的权值变化。对经过流量整形的非强实时消息,RMWRR在尽力服务信道组对其提供延迟上界。通过理论分析,推导了RMWRR的强实时调度条件和尽力服务延迟上界。仿真和算例分析验证了该调度策略的强实时约束下的低资源占用和非强实时下的低延迟特性。