航天器编队飞行及其关键技术的开发

简要论述由分布式航天器系统构成的空间编队飞行的概念 ,扼要介绍 NASA为未来航天器编队飞行项目开发的几项关键技术 ,着重阐明基于 GPS的分散式编队飞行控制和相对导航技术能充当未来多星编队飞行任务的导航系统 ,从而使未来的空间科学研究发生深刻变化     

分布式干扰仿真研究

在简要分析旁瓣对消原理的基础上,通过建模与仿真对多干扰机分布式干扰对抗雷达旁瓣对消的效果进行了分析,结果表明,多干扰机分布式干扰是对抗旁瓣对消的有效技术途径.     

喷丸成形工艺规划方法

喷丸成形技术利用特定能量源产生冲击压力,在壁板表层深度方向引入非均匀分布的塑性应变,是一种柔性冷加工塑性成形技术,适用于大尺寸复杂型面整体壁板的成形制造。对喷丸成形的工艺建模方法、工艺规划方法两个方面进行了综述;梳理了喷丸成形数值模型的发展历程,分析了固有应变模型在喷丸成形模拟中的显著优势;对喷丸成形工艺规划方法进行综述,介绍了传统工艺规划途径,指出其无法适应现代工业发展需求的原因,对基于数值模型的工艺规划进行了回顾,分析研究成果存在的问题与难点并提供解决思路,试图为喷丸成形技术未来发展的研究与工程应用提供参考与借鉴。     

基于模型的复杂航电系统联合设计

随着航空装备朝着信息化、网络化、体系化方向发展,复杂程度日益增加,对产品研发模式提出新的挑战.航电系统作为各类平台的任务核心,需求变化频繁,需承担越来越复杂的任务,且随着技术更新的加快,其复杂度、综合程度急剧提升,带来系统工程活动的增加与困难加剧,迫切需要数字化的开发方式,加速创新,提高系统设计质量与效率.本项目根据国...     

协同空战与多智能体强化学习下的关键问题

自从协同作战的概念提出后,各军事强国在协同空战领域均取得了重大进展,协同成为提升作战能力的倍增器。近数十年来,作为解决序列问题的现代智能方法,强化学习在各领域高速发展。然而,面对高维变量问题时,传统的单智能体强化学习往往表现不佳,多智能体强化学习算法为解决复杂多维问题提出新的可能。通过对多智能体强化学习算法原理、训练范式与协同空战的适应性进行分析,提出了协同空战与多智能体强化学习的未来发展方向,为更好地把多智能体强化学习应用于协同空战提供思路。     

基于分布式控制技术的液态加氢系统研究与实现

随着氢燃料电池车的快速发展,与之配套的氢能基础设施—加氢站也与日俱增。液态储氢加氢系统通过优化加氢运行流程对液态存储、增压汽化以及加氢供气过程协调匹配,基于分布式控制技术实现了加氢站高压氢气快速充装气瓶,提高了能源利用效率。系统通过开展最优控制算法研究、液氢泵增压汽化试验验证和加氢供气试验验证,完成液氢泵增压汽化压力达到45 MPa,加氢供气流速稳定控制(0～100)g/s等关键技术指标,实现系统自动控制、故障诊断报警及无人值守供等功能。     

基于回访机制的无人机集群分布式协同区域搜索方法

为高效引导无人机（UAV）集群搜索未知任务区域内的动态目标,同时兼顾最大化覆盖搜索效能,提出一种回访机制驱动的UAV集群分布式协同搜索决策（RM-DCSD）算法。首先,基于栅格化方法构建了包含3种属性的综合态势信息图模型及其更新机理,为UAV进行实时在线搜索决策奠定基础;其次,以最大化搜索效率为优化目标,同时兼顾UAV的飞行安全与能耗代价,建立了UAV搜索效能函数,在此基础上,基于滚动优化思想进一步构建了UAV局部有限时域滚动优化模型;然后,综合考虑动目标的实际搜索需求以及传感器虚警和漏检情况,分别设计了信息素引导的回访机制与权系数动态切换引导的回访机制;接着,借鉴分布式模型预测控制思想,设计了基于信息融合的UAV集群分布式协同搜索决策机制,在确保集群分布式协同最优决策的基础上实现了对UAV成员态势信息图的解耦式更新,进一步增强了系统鲁棒性;最后,通过数值仿真实验对所提算法的有效性进行全面验证。仿真结果表明,RM-DCSD算法对动态未知搜索环境表现出良好的适应性,能够在引导UAV集群对未知区域进行最大化覆盖搜索的同时,通过回访机制驱动,有效兼顾对地面动目标的搜索需求。     

小型涡扇发动机分布式控制系统总线触发机制研究

为分析比较2种总线触发机制(时间触发和事件触发)对航空发动机实时控制的影响,以某小型涡扇发动机为对象,采用智能节点型分布式结构,构建了其分布式控制系统数字仿真平台;利用True Time/Matlab工具箱展开网络实时仿真研究,系统各节点通过CAN总线进行数据通信。以此仿真平台为基础,对2种触发机制下发动机的转速响应以及对应的时延统计结果表明:在事件触发机制下发动机转速超调量比时间触发机制下的大2.32%;在不同网络负载下,在事件触发机制下的时延大小和尖峰数均大于在时间触发机制下的。最终认为时间触发机制更适合于航空发动机分布式控制系统。     

多机械臂的分布式自适应迭代学习控制

针对拓扑结构为无向连通的多机械臂系统,提出了一种自适应与迭代学习相结合的分布式控制协议来实现整个系统对给定期望参考轨迹的一致性跟踪.通过引入一个适当的自适应迭代学习参数,所提自适应迭代学习控制协议能够克服机械臂系统中的干扰和模型不确定性,并且每个机械臂的自适应迭代学习控制(AILC)律仅需要利用其与邻居机械臂的相对交互信息.进一步,在只有一部分机械臂具有期望参考轨迹信息的前提下,该控制协议可以实现整个系统对期望参考轨迹的跟踪,同时能够保证轨迹跟踪误差与控制输入的有界性.此外,利用李亚普诺夫分析方法证实了所得结论的正确性,并且通过一个实例验证了所提自适应迭代学习控制协议的有效性.      

基于分布式管理架构的应用型网管系统的设计与研究

根据当前IT应用的普及情况,分析了大中型企业中网络资源管理存在的问题,研究了网管软件的相关技术并设计了一套符合当前应用需求的分布式管理架构的应用型网管系统。该系统不但可监测各类操作系统的性能,还可对数据库、WEB服务等应用服务器的性能进行监控。结合网管软件的发展动态,展示了该应用型网管系统的工程应用价值。