基于序列二次规划的推力矢量控制分配方法

  针对使用推力矢量控制的航天器,建立了游动发动机的数学模型,在分析了游动发动机摆角约束的基础上,提出了推力矢量控制分配问题。将该控制分配问题转化成以力矩误差最小和对变轨推力影响最小作为优化目标的多目标优化问题,引入序列二次规划进行求解,得到一种新的控制分配方法。仿真结果表明,该方法能够准确实现期望目标,验证了所提出的控制分配方法的可行性和有效性。     

飞行训练模拟器广角无限显示系统设计

飞行训练模拟器广角无限显示系统是飞行训练模拟器的重要组成部分,其设计质量直接影响到飞行模拟器的性能.而广角无限显示系统中准直镜和背投屏的面形是决定广角无限显示系统成像质量的关键因素,因此,准直镜和背投屏的设计成为研制广角无限显示系统的关键.针对设计适用于双座飞机飞行模拟的广角无限显示系统的技术要求,讨论了零视场消像散条件,选取可保证零视场像散为零的镯形面作为准直反射镜的面形,确定了准直镜的尺寸;以弥散斑最小为原则,通过反向光线追迹得到了背投屏的面形和位置,最后进行了准直精度计算.设计的广角无限显示系统可达到水平视场180°,垂直视场45°,已用于飞行训练.      

“神七”航天员训练近观察

神舟飞船和舱外航天服的任务,是在茫茫太空中创造出一个人能够生存的环境。航天员的地面训练设备则承担着相反的使命——在地面上创造出一个模拟太空的环境,让航天员在其中进行适应性训练。     

直升机驾驶员培训现状剖析与创新发展策略——以中国民航飞行学院新津分院为例

当前,在国家加快深化改革,推进低空空域开放,促进通用航空产业发展的背景下,民用直升机飞行人才培训事业前景广阔。本文在对国内直升机培训的基本情况与市场分析的基础上,对中国民航飞行学院(以下简称中飞院)新津分院的培训历史、特色优势、面临的问题与发展瓶颈进行了全面剖析,并有针对性地提出了现阶段直升机飞行人才培训事业的创新发展策略。     

采用序列概率比方法检测航空发动机传感器软故障

提出基于卡尔曼滤波和序列概率比方法进行某型涡扇发动机控制系统传感器软故障检测新方法.研究了采用修正的序列概率比方法处理滤波残差,检测传感器软故障;并将该方法与残差加权二乘算法WSSR(Weighted Sum of Squared Residual)检测传感器软故障过程进行了对比.仿真结果表明,序列概率比方法较WSSR法所需决策时间短,适合于航空发动机传感器软故障检测.      

某型直升机反潜战术训练系统设计与实现

针对某型直升机反潜训练效率低的问题,提出了基于HLA的某型直升机反潜战术训练系统设计与实现。系统运川反潜作战仿真建模方法,基于HLA对直升机反潜战术课目训练进行仿真,着重从台位设计、体系结构和技术实现等方面进行一定的研究。实践证明,该系统设计合理、运行稳定、模拟效果逼真,能够满足反潜部队战术训练的需要,也为其他反潜机型战术训练系统研制提供一定的借鉴。     

基于高斯伪谱法的飞机下降段轨迹优化

以大型运输机为研究对象,进行风干扰下的飞机下降段轨迹优化.通过对飞机下降过程的分析,建立了飞机的运动学模型、油耗模型和大气模型,得出了问题的目标函数和约束.运用高斯伪谱法把最优控制问题转化为非线性规划问题,并用序列二次规划求解非线性规划问题.仿真计算得到飞机最短下降时间的最优轨迹,讨论了不同的成本指数对下降时间和燃油消耗的影响.仿真结果表明,成本指数越大,飞机下降时间越短,燃油消耗越多.     

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.     

基于视频的三维人体姿态估计

已有的三维人体姿态估计方法侧重于通过单帧图像来估计人体的三维姿态,忽略了视频中前后帧之间的相关性,因此,通过挖掘视频在时间维度上的信息可以进一步提高三维人体姿态估计的准确率。基于此,设计了一种可以充分提取视频时序信息的卷积神经网络结构,在获得高精度的同时也具有消耗计算资源小的优点,仅仅使用二维关节点的坐标为输入即可恢复完整的三维人体姿态。然后提出了一种新的损失函数利用相邻帧间人体姿态的连续性,来改进视频序列中三维姿态估计的平滑性,同时也解决了因缺少帧间信息而导致准确率下降的问题。通过在公开数据集Human3.6M上进行测试,实验结果表明本文方法相比目前的基准三维姿态估计算法的平均测试误差降低了1.2 mm,对于视频序列的三维人体姿态估计有着较高的准确率。      

结合轮廓及骨架序列编码的二维形状识别

二维形状识别是物体识别中的一个基本问题,被广泛地应用于商标检索、指纹识别、物体定位、图像检索等多个领域。其中,基于生物信息学的二维形状识别是近期一个新的研究方向,基本思想是把二维形状的轮廓转化为生物信息序列,借助标准的生物信息序列分析工具来进行二维形状的匹配和识别。不过,利用轮廓进行信息序列编码存在编码冗余和编码准确性不高的问题,本文提出了一种新型的结合形状轮廓和骨架的序列编码方法。该方法利用骨架表示形状的细长分支,减少编码的冗余;并分别对轮廓和骨架进行不同类型的编码,具备编码简洁、后续匹配准确性高等优点。最后,本文在三个公开数据集上进行大量的形状识别实验,并与多种通用形状识别方法进行了比较。实验表明,本文方法在多个实验中均取得了较高的识别准确率,相比基本的形状特征描述方法,准确率提高了近5%。