战斗性机动飞行的智能反步自适应控制

针对飞机战斗性机动飞行时模型非线性和参数不确定性的特点,提出了一种非线性反步自适应控制方法.在系统输入输出反馈线性化基础上,基于滑模的思想适当选取李亚普诺夫函数,通过反步的方法回馈递推得到控制律,并且利用粒子群算法优化固定参数改善动态性能,同时设计相应的自适应律来调节未知参数,最后通过伪逆控制分配方法得到最终控制信号.仿真结果表明:在较大的模型气动参数不确定条件下,所设计的控制律仍能理想地跟踪飞机战斗性机动指令飞行,同时具有快速的收敛性和良好的鲁棒性.     

叠层模板的电沉积成形技术实验

介绍了叠层模板电沉积(Laminated template electrodeposition,LTE)方法的加工原理和具体工序,利用LTE系统进行了电沉积成形加工实验。对加工中由于电场强度分布不均导致沉积层生长不均的实验现象通过模拟仿真进行了分析和探讨,预估实验过程。根据加工策略对主要影响因素电流和时间进行了优化选择,通过拉伸试验测试了层间结合强度。最后,进行了异型铜质结构零件的实验研究,探讨和验证了该方法对于复杂结构零件成形的可行性。     

全内反射测速技术(TIRV)中界面隐失波基准光强I0的确定

基于隐失波全内反射的测速技术TIRV (Total internal reflection velocimetry)是微纳流动中测量壁面附近几百纳米范围内速度的有效方法。隐失波的光强分布I (z)随离开壁面的高度z指数衰减。若荧光粒子位于光强分布中,其亮度也将符合此指数关系,通过测量粒子亮度可确定粒子的垂向位置z,而确定隐失波的基准光强I0是该技术的关键之一。基于粒子近壁Boltzmann浓度分布、粒子粒径不均匀性和隐失波光强公式,给出了粒子亮度概率密度分布的数值解。实验测量粒子统计亮度分布后,依据实验和理论分布相同原则可定量确定基准光强I0。采用φ100nm和φ250nm 荧光粒子验证此方法并定量分析了粒径分散性对确定 I0的影响。进一步采用φ100nm粒子进行近壁速度测量实验,结果验证了本方法的有效性。     

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

IMM-PF算法在机场场面移动目标跟踪中的应用研究

为了提高机场场面监视的可靠性以及监视数据的连续性,本文采用匀速运动(Constant Velocity,CV)、匀加速运动(Constant Acceleration,CA)和匀速转弯运动(Constant Turning,CT)三种运动模型,将交互式多模式算法(Interacting Multiple Model,IMM)与粒子滤波算法(Particle Filter,PF)相融合,充分发挥两种算法的优点,并结合机场地图信息分别对观测信息和估计输出结果进行修正,进一步提高机场场面移动目标跟踪的精度。仿真实验结果表明,本文提出的IMM-PF改进算法在机场场面移动目标跟踪的应用中具有更大的可行性和优越性。     

基于粒子群算法的多脉冲转移轨迹优化

通过引入Lambert算法处理终端约束条件,建立基于可行解迭代的多脉冲转移轨迹优化模型,采用粒子群算法优化最省燃料转移轨道,并对分别采用变轨点真近点角和变轨时刻作为设计变量的优化结果进行了对比分析.对相同的两脉冲、三脉冲轨道转移问题,优化结果验证了提出的优化模型和优化算法的正确高效性.仿真表明,使用变轨点真近点角为设计变量时优化效率和结果更好.     

准平行无碰撞激波上游能量粒子的观测研究

通过Cluster卫星在2005年3月16日观测到的一个准平行激波观测事例,研究了准平行激波上游低频等离子体波动与能量离子之间的关系.卫星观测结果表明,在准平行激波上游,离子微分能通量受到了非线性波动的调制.在磁场强度较小区域,离子微分能通量较高.产生这种现象的可能原因是准平行激波上游的非线性波动可以捕获离子,被捕获的离子在波动中来回弹跳并被电场加速,从而导致磁场强度较小区域离子微分能通量较高.这一观测结果与已有的混合模拟结果相吻合.      

粒子群算法在装配序列规划中的应用方法研究

将粒子群优化算法引入到装配序列规划中,详细讨论了粒子群算法在装配规划中的数学表示,给出了适应度函数评价方法,并实现了装配干涉矩阵的构建,以发动机化油器装配为例,分析了粒子群算法在装配序列规划中的具体应用.     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

军航飞机流穿越民航航线冲突探测与解脱问题

针对军航飞机穿越民航航线的飞行冲突问题,对飞机流汇聚飞行场景进行建模分析,提出了基于滑动窗口的汇聚飞行冲突探测方法和基于合作博弈的多机冲突解脱方法。当飞机流进入预先划设的汇聚控制区,通过滑动窗口判断向前看时间内飞行冲突。基于此,潜在冲突机间组成一个联盟,以解脱边界条件为安全约束,以合作博弈理论中联盟福利最优解均衡各机效益,在保证安全的前提下实现效益均衡。根据最优机动方向特点,利用免疫粒子群优化算法快速求解策略。仿真结果表明,该场景下提出的方法能有效解算出满足要求的解脱策略,并均衡军民航飞机解脱效益。