基于MAS和RL的舰船设备协同控制方法

在构建舰船设备协同控制多智能体系统(MAS)过程中,各Agent之间存在某种内在的冲突、联系和规律,为了有效地发现和消解这些问题,引入智能控制解决方案和强化学习方法,能为MAS系统的构建提供有效的技术保障.本文提出了基于强化学习(RL)算法即改进的遗传算法并辅之以贝叶斯学习算法,来解决舰船MAS中各Agent中的任务分配问题、实现设备协同控制的优化和学习,并以舰船运动目标下的设备协同控制来具体验证上述算法,从而体现舰船运动控制MAS的可行性.     

智能桨叶振动自适应控制研究

以德国宇航研究院的智能桨叶为原型，研究了智能桨叶振动控制的实时仿真。以两台高速信号处理器（ＤＳＰ）为核心，辅以其他器件，构造智能桨叶振动控制实时仿真系统。其中一台ＤＳＰ用于智能桨叶动态特性的实时在线模拟，另一台用于实时控制。所提出的采用ＭＸ滤波器模拟智能桨叶的动态特性和反馈与自适应前馈组合控制方法均由专用汇编程序实现。在此系统上实现了对智能桨叶在４Ω、８Ω（Ω为旋翼转速）谐和激励下桨叶振动的控制，     

SMART STRUCTURES USING PIEZOELEMENTS FOR ACTIVE VIBRATION AND NOISE SUPPRESSION IN AVIATION AND AEROSPACE

具有减振降噪功能的压电智能结构是智能材料与结构的一个重要分支。在航空航天领域存在一些典型结构,如飞机机舱、空间站、卫星太阳能帆板和通讯天线以及直升机旋翼等,其振动与辐射噪声造成很多不利影响。为了研究这些结构的振动与噪声控制方法,制作了几个实验模型如大型薄壁复合材料圆桶、柔性梁、钢架及旋翼系统模型,通过压电传感器、驱动器布置数量和位置的优化,采用不同的控制算法,在基于个人计算机的测控平台上进行了振动控制实验,取得了明显的减振降噪效果。     

智能结构技术综述

对智能结构及其分类、技术基础、工作机理等,做了论述,阐述了智能结构技术现状和发展趋势。强调了主动结构的设计概念。指出智能结构的时代即将来临。     

基于分层分解的一种实时车辆路径规划算法

道路网络通常是大规模和复杂的网络，而一般的最短路径算法需要大量的计算时间。为了减少计算负担，本文根据分层和空间分解的道路网络模型，提出了一种基于存储数据的车辆路径规划算法，路径通过查询表格获得。提出的算法尤其适用于集中式车辆路径规划。仿真结果表明，该算法在计算次最优路径时更快且要求更少的内存单元。     

基于光纤智能夹层和模糊RBF神经网络的飞行器载荷识别

为了更好地保障航空飞行器的安全,提高飞行器的可靠性,提出了一种通过性能参数稳定的光纤智能夹层采集数据,并且结合模糊RBF神经网络对机翼盒段载荷进行识别实验的方法.该方法融合了模糊理论和神经网络各自的优点,通过改进的模糊C均值聚类(FCM)聚类算法删除冗余的规则以进行规则的优化,能自适应地从学习样本数据中提取相应信息,实时地进行载荷辨识.从仿真结果可以看出:该网络模型具有学习时间较短、学习速率较快和精度较高等优点.     

ThinkDesign2009新功能

ThinkDesign2009在继承原有各版本优势技术的同时,在实体、曲面、钣金、工程图等方面均增强或新增许多功能.以下见对ThinkDesign2009的新功能及ThinkDesign的部分传统优势技术进行的简要介绍.     

机械蝴蝶模型悬停飞行的流动显示实验

为了探索蝴蝶独特的外形及运动模式下蕴含的流动机理,与以往只考虑翅膀气动影响的拍动翼实验不同,我们开发了一种同时考虑身体及翅膀的机械系统用以模拟蝴蝶的悬停飞行,并采用染色液流动显示的方法对升力的主要来源——前缘涡进行了细致的观测。结果显示,在蝴蝶飞行的上下拍动过程中均有前缘涡产生,且不是以往观测到的螺旋或锥状结构,而是近似等直径的柱状联通形式,其明显特征为：在拍动加速阶段存在明显的展向流动,而在减速阶段则会出现破裂;另外,蝴蝶看似杂乱无章的运动实际上是一种自适应控制的结果,有助于提高升力。     

基于行动理论的智能体模型

结合BDI模型和情境演算的优点构造了一个agent模型。在agent模型中,agent的心智状态由状态信念集、效应规则集、可行规则集、策略规则集和意向集组成。如果agent的心智状态是信息完全的且在流中添加情境变元,则它将成为Reiter提出的基于情境演算的行动理论,所以此agent模型既能表示agent的心智状态又能进行行动推理和规划,最后,文中提出了具有完全信息的agent实现目标的一种运行方式