基于加速度测量的智能桁架结构振动主动控制

加速度传感器具有频带宽、结构简单、重量轻等优点而获得了广泛使用,因此研究基于加速度测量的结构控制系统具有较大的实用价值。文中的只能获得加速度时,采用模态滤波器技术实现从物理加速度响应解耦得到单模态加速度的响应。然后改变Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ观测器的结构形式,从模态加速度响应观测得到模态们移和模态速度响应。基于模态滤波器和最优控制理论,采用独立模态空间控制策略,实现了具有密集模态的三维柔性智能桁架结构     

碳敷层光纤在碳纤维复合材料智能结构中的应用

在碳纤维复合材料结构的固化过程中,埋入其中的光纤将承受恶劣的环境,这将使光纤的光学性能发生变化,从而影响碳纤维智能复合材料结构中光纤传感系统的性能。文中对多种光纤进行了试验研究,在碳纤维复合材料固化过程中,发现普通敷层光纤的性能发生变化,而央敷层光纤的性能不会发生变化,并对这些现象的原因进行了初步讨论,从而为在碳纤维复合材料智能结构中光纤的选择提供了一定的依据。     

基于采样通信的分布式多智能体系统稳定性分析与协同控制(英文)

研究了基于采样通信的分布式多智能体系统的稳定性分析与协同控制,并采用分布式状态反馈控制器来实现智能体间的协作。推导了一种线性不等式的形成定理,并将其用来分析系统的稳定性。同时提出了针对线性不等式约束优化问题的形成定理,将其用来设计相关的控制器,并给出了相关的算法。仿真实例验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于车辆定位的北京公交智能调度指挥系统

介绍了先进的北京市公共交通智能调度指挥系统 ,包括其各个子系统。着重描述其中的公交车辆定位系统 ,该系统采用高精度的差分 GPS、无线数据传输和话音调度 ,利用已有的模拟集群通信系统 ,终端显示为先进的地理信息系统。整个系统将给调度员提供方便、直观、含位置及状态的全方位车辆信息 ,提高公共交通运营的效率     

多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点,并考虑卫星工作的多状态特性,兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求,研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性,建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件,以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标,建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法,求解全局时延最优的卫星拓扑,并在考虑多状态情况下对链路进行优化,以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真,研究表明：针对多状态条件下的铱星星座,该算法最大化减小了通信时延,得到抗毁性良好的拓扑结构,通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

飞行器智能设计愿景与关键问题

未来飞行器正朝着多元化、无人化和智能化的方向发展,高超声速、超隐身和变体等新型飞行器不断涌现。而传统飞行器解耦分拆的设计方法越来越难以满足未来飞行器综合性能全面提升的要求,只有通过整体化设计才能充分发掘飞行器的潜能。通过分析传统飞行器设计中存在的问题,提出满足全生命周期要求的飞行器智能设计体系理念,利用知识库的构建将智能赋予飞行器平台系统设计、制造生产和运维这3个阶段,并通过数字孪生技术进行飞行器全生命周期的仿真、分析和预测,以对飞行器设计、运行等数据进行更新,使该体系形成闭环。就飞行器智能设计体系中需要的关键技术及涉及的科学问题等进行了讨论,并给出了未来发展方向以供参考。     

SABRE预冷器计算模型及其在整机模型中的应用

预冷器的性能对SABRE等预冷组合循环发动机具有重要影响,为实现发动机方案设计阶段预冷器的快速设计与评估,建立了预冷器准二维快速评估模型。将SABRE预冷器的几何结构简化为一个扇环形区域,沿径向和周向将该区域划分为二维节点。应用守恒方程及传热关联式完成单个节点计算,再求解节点矩阵的平衡方程组,计算内外流体特定节点上参数的二维分布,得到预冷器出口参数。将模型嵌入发动机总体性能程序中,实现了发动机设计及非设计点的预冷器性能计算的功能。与文献数据对比结果表明,预冷器模型传热计算误差小于5%,摩擦阻力误差小于10%。整机计算结果显示,Ma0~5范围内,预冷器空气侧温降范围为143K至932K,温降随飞行马赫数升高单调上升。预冷器传热有效度范围为0.896-0.945,空气侧总压恢复系数范围为0.852-0.904。     

面向多威胁的无人机智能目标跟随策略设计

随着无人机(UAV)一体化作战的不断发展,无人机在搜索到运动目标之后,需要立即转入跟随模式,考虑到战场环境的复杂性,研究了在多个威胁源条件下无人机跟随运动目标的问题,为了保证无人机的安全性以及跟随目标的精确性,提出了一种基于决策树的无人机智能目标跟随策略。首先对威胁概率图(TPM)进行建模;然后采用几何图法及任务优先级生成不同的规则,建立相应的决策树,并设计了不同规则下无人机飞行航向及速度指令;最后通过仿真验证所提出的智能目标跟随策略的有效性。