无人机六自由度简化模型和风扰动处理

在不具备数模混合仿真实验的条件下,本文提出了在模拟计算机上,无人驾驶飞机六自由度非线性全量方程的飞行控制系统动态物理模拟仿真和对阵风扰动处理的方法。飞行控制系统动态物理模拟仿真是在几种特定的状态下进行的,考虑到模拟机上实现的可能,在每个状态计算飞机气动力和气动力矩系数时,冻结高度、速度、质量,使这些系数简化为常数或单变量函数,预先在数字计算机上算好,或者计算好一部分使模拟机上实施简单,少用非线性部件,减少了误差。但在计算阻力时,不冻结速度,考虑速度负反馈。从而实现了对大机动无人机KJ-9C和超低空无人机KJ-9E飞行控制系统的动态物理模拟仿真。     

过程控制机

过程控制机由数据采集系统、智能控制器、控制过程量输入输出部件和标准接口等组成。数据采集系统采集测力天平和压力传感器的输出信号,它的模拟量输入通道32路,采集速度5万次/秒,系统精度0.04%。模拟量输出控制调压阀系统,频率量输出控制模型姿态角系统,标准接口 IEEE-488和上位机通讯,传送命令和数据,所有软件固化在智能控制器的 ROM 中,它分析上位机送来命令指挥各部件工作。文章还介绍过程控制机在风洞测控系统中的工作过程以及使用后取得的良好效益。     

分布式容错系统的低冗余重构策略及拓扑结构研究

分布式系统需要采用合理的拓扑结构，才能在低冗余的条件下的实现容错，从而获得高的性能价格比。本文从分析的可靠性与重构策略的关系以及重构策略与系统拓扑系统入手，找出解决这一课题的一种途径，最后介绍了一个低余度高可靠实时重构的分布式容错系统的实现。     

关于飞机制造协调的CAD专家系统

讨论了工程ＣＡＤ专家系统特点，提出其一般结构。为了解决如飞机制造协调等复杂工程问题，实现一种层次分布式ＣＡＤ专家系统（ＨＤＥＳ）结构。ＨＤＥＳ由元级、任务级两个水平的分布式专家系统组成：任务级专家系统（Ｔ－ＥＳ）主要用于应用设计，它们在其自己的设计领域中执行；元级专家系统（Ｍ－ＥＳ）则处理合作。介绍了层次－框架－规则的专家系统组织表示方法。文中工作结合飞机制造协调与公差分配ＣＡＤ专家系统（ＡＣＴＡ）的研制     

裁剪曲面的参数线加工算法研究

结合开发国产化软件的实践，详细论述了ＣＡＤ／ＣＡＭ技术中有关裁剪曲面的描述及加工自动编程算法的研究。从曲面造型及加工编程的通用性角度出发，将曲面的三维几何信息映射到二维参数域上，用二维拓扑信息环来描述裁剪曲面，把各种裁剪曲面的加工编程统一为一种具有拓扑信息环的广义曲面加工编程。同时，采用环形刀计算刀位信息，可方便地推广至球头刀或平底刀的加工编程。根据预先设定的残留高度及插补误差，在编程中对刀切点和刀位点的计算进行有效控制，保证了加工编程的精度要求。从而用较简单的方法实现了对任意裁剪曲面的加工自动编程     

并行集成式工艺设计系统的研究

计算机辅助工艺设计（ＣＡＰＰ）在计算机集成制造（ＣＩＭ）中起着关键的作用，并行工程既是ＣＩＭＳ从信息集成到功能集成的主要方法，又是这类复杂系统的全局优化方法。本文基于并行工程思想，研究和探讨了并行集成式工艺设计模型，它是一个实用化ＣＡＰＰ系统的新模型，不仅能利用设计信息进行初步工艺设计，而且能根据车间环境的状态，充分利用制造工艺和车间环境的柔性产生优化的工艺方案。它是采用分层工艺规划的方法来实现的。系统模型由三个层次组成，即初步规划层，决策层和详细规划层。文中最后还讨论了实现并行集成式工艺设计系统的关键技术。     

三像素宽反走样直线的绘制算法研究

直线绘制是计算机图形学的基本内容。在光栅图形显示系统中 ,要快速绘制无锯齿的光滑直线是很困难的。本文从走样的机理入手 ,在对 Wu反走样直线算法和 Gupta &Sproull圆锥滤波反走样算法进行研究的基础上 ,提出了改进的三像素宽度直线反走样算法 ,用于显示高质量的反走样直线 ,应用于飞机座舱显示系统中全罗盘画面的刻度线绘制 ,取得了较好的应用效果。     

起落架着陆动态仿真分析模型及参数优化设计

以支柱式起落架飞机为原型，建立了一个适用于ADAMS软件的起落架着陆动态性能分析模型，并进行了仿真分析和参数优化设计。仿真分析结果与试验结果比较有着较好的一致性．参数优化设计有着很好的参考价值。研究结果表明，基于ADAMS软件进行飞机起落架仿真分析是切实可行的，从而为在ADAMS软件基础上进一步开发飞机起落架数值样机作出了有意义的尝试。此外，与编写FORTRAN源程序比较，利用ADAMS软件可节省大量的人力与时间，精度可靠，便于优化分析与改进设计，通用性好。     

一种新的星间链路切换保护算法

 星间链路切换将严重影响卫星网络的通信性能,需要对切换链路加以保护,这方面的研究目前还很欠缺。为此,给出一种新颖的星间链路切换保护(ISLHP)算法,该算法可同时生成业务路径和备份路径,且具有最小的综合费用（包括备份费用和业务费用）。算法采用本地链路保护,为星间链路切换提供快速恢复,并利用星间链路切换的可预测性和备份资源的可共用性,通过降低需要保护的链路数,减少闲置的备份资源,来提高网络资源的利用率。仿真结果表明:该算法具有切换恢复时间短,网络资源利用率高等优点。     

一种可变锚框候选区域网络的目标检测方法

目标检测作为计算机视觉领域的热点问题,目前基于深度学习的目标检测方法可以分为2类:两步检测和一步检测,前者有着较高准确性,后者有着较好速度,但是为提高检测的性能两者都引入了锚机制。为提高目标检测系统的性能,基于深度卷积神经网络的两步检测算法引入了注意力引导（AG）模块,通过对候选区域网络（RPN）的锚机制进行引导,使得对于预选锚框形状的选择更具有多样性;同时针对传统的后处理方式非极大值抑制（NMS）算法存在的误检和漏检的问题,提出了一种置信度因子的NMS（Cf-NMS）算法,对于模型的整体性能有着很大的贡献。实验结果说明,所提方法虽然在速度性能上有略微的下降,但是无论是在RPN变体还是现有的先进算法在准确性方面都有提升。