考虑能量最优的集群航天器避碰规划

针对传统集群聚集算法在航天器集群规划应用中存在燃料消耗大、不均衡以及耗时过长等问题,提出了向心聚集的能量最优聚类避碰算法。该算法首先基于集群相对运动方程与有限时间的能量最优模型,建立了自适应的向心聚集的能量最优模型;在此基础上,对于耗时较长且碰撞的问题,提出一种基于能量最优的聚类避碰算法,以模块间安全距离矢量作为避碰约束,将能量消耗作为聚类算法指标进行改进。仿真验证表明,该算法可以自适应选取集群聚类的中心,有效避免碰撞,减少集群聚集总能量的消耗以及模块间能量消耗的不均衡性,使得工质消耗达到全局最优,且耗时仅有常规遗传算法的万分之一。该算法为集群快速安全聚集提供了思路。     

机载光电系统红外光学窗口类金刚石膜镀制工艺研究

针对航空机载光电系统红外光学窗口膜层抗磨损能力偏低、易损伤的问题,以某型飞机光电雷达整流罩为研究突破点,采用磁控溅射镀膜方法,在大球冠、深穹形整流罩外表面成功实现了类金刚石膜复合膜层的制备,有效提升了探测设备的综合实用性能和质量。     

AUV自航对接的类物理数值模拟

为了预报dock对自主水下机器人（AUV）水动力性能的影响,提高AUV水下对接成功率,提出一种多块混合网格结合动态层方法和用户自定义函数（UDF）的方法,应用于基于离散螺旋桨的AUV自航对接的类物理数值模拟。所提方法采用移动子区域代替传统的移动边界,可提高数值计算效率。在验证了AUV自航试验速度的基础上,对AUV自航对接的水动力和流场进行分析。结果表明,AUV在螺旋桨定转速300 r/min推进作用下,自航对接时间约16 s,终端速度为0.75 m/s。对接速度满足对接碰撞需求。dock对AUV运动影响:在对接井口B点之前起阻碍作用,在B点之后起吸附作用。AUV对接阻力增加2.4%,增幅小,可实现与dock对接。      

基于RBF神经网络的液压位置伺服系统故障诊断

针对液压系统的非线性、时变、流固耦合的特点,提出双级径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型实现液压伺服系统故障检测与定位.采用第1级RBF网络作为液压伺服系统的故障检测滤波器,通过实际系统与RBF观测器输出的残差实现液压伺服系统故障检测.利用第1级RBF观测器的输出残差和网络结构参数,应用第2级RBF网络实现液压伺服系统典型故障定位.针对K均值聚类算法收敛速度慢的缺点,提出了改进K均值聚类算法和学习速率自适应调整算法,利用网络优化结构参数和学习率,加快神经网络收敛速度,减少运算量.实验结果表明,利用双级RBF神经网络能够有效地检测出液压位置伺服系统的故障,并能实现系统的故障定位.     

基于属性集等价类划分的数据约简

由于大型数据库中数据的高维、巨量,使得数据约简在数据库知识发现中起着越来越重要的作用.现有的数据约简方法有3类:穷举选择法、启发式选择法和随机选择法.这些方法效率低,可能丢失重要信息,效果都不理想.属性集等价类划分可以在本质上标识出冗余属性和无关属性,并且可以快速、准确地计算等价类划分个数,使得数据约简更有效,数据挖掘效率更高.      

多电飞机配电系统TTP/C总线应用技术研究

C类时间触发协议(Time triggered protocol/class C,TTP/C)总线具有安全性高、实时性好和传输速度快的优点,本文提出将TTP/C总线应用于多电飞机配电系统中。首先分析了多电飞机分布式自动配电系统的结构,以及TTP/C总线架构和特点。然后提出了针对飞机配电系统的通讯网络,利用动态链接库分别实现C语言和LabVIEW语言环境下的通讯软件编程。接着给出,偏移地址选择方法决定数据来源走向,提出数据空间转换和格式转换方法提高通讯效率和可靠性。最后经过系统试验表明,该应用技术能够实现飞机配电系统中的TTP/C总线应用,满足系统通讯要求,提高多电飞机通讯系统的可靠性和通讯速度。     

考虑任务聚类的多星观测分阶段调度方法研究

单个轨道圈次内星上能量和侧摆次数有限,在卫星观测调度时考虑任务聚类可以提高观测效率。分析了满足用户分辨率需求下多任务聚类的约束条件,并对聚类任务的时间窗口和侧摆角度进行了合理优化。提出了先聚类后调度再修复的分阶段求解策略:首先用团划分聚类算法和启发式插入聚类算法把多星多轨道圈次观测调度问题转化为单星单轨道圈次观测调度问题,然后采用基于时间序无圈有向图的多准则优化卫星调度方法求解单星单轨道圈次调度问题,最后提出一种修复策略进一步优化调度结果。案例仿真表明,提出的方法可行,能够提高卫星的观测效率。     

小样本图像分类中的类别信息融合网络

小样本图像分类任务要求模型仅从少量的图像样本中学到新类别的正确分类方法,是一种特殊的分类任务。然而,以往大多数小样本工作都单独处理来自不同类别的样本,而没有充分利用到不同类别间的信息。本文提出了一种新的类别融合网络（Category-fusion network, CFN）,通过融合来自不同类别的样本信息,同时挖掘类别内和类别间的信息。CFN的重要部分是一个融合映射的学习,即如何融合样本中的特征,从而映射出网络参数。其中的一个重要问题是融合映射是否应该随不同的输入样本而改变。本文设计了3个不同的模块：具有固定映射的类无关模块、融合映射仅依赖于期望学习的目标类别的半相关模块和完全相关的模块,其中融合映射完全依赖于输入样本。本文的网络可以通过学习多个类别的样本之间的关系来进行类别概念的学习,并生成融合信息的分类器。实验结果表明,本文网络在广泛应用的MiniImageNet数据集上得到了60.03%的分类精度。     

基于小波变换和聚类的BLDCM故障检测与识别

为了满足航空用机电作动器(EMA,Electro-Mechanical Actuator)高可靠性和大范围调速的要求,充分利用具有双通道容错结构的无刷直流电动机(BLDCM,Brushless DC Motor)系统特殊的结构和换相特点,通过分析两个通道中功率电路直流母线电流波形的突变特征,提出一种采用小波变换(WT,Wavelet Transform)与层次聚类算法(HCA,Hierarchical Clustering Algorithm)相结合的故障检测与诊断方法.并通过实际电机系统试验验证了方法的可行性与正确性.试验结果表明,这种方法对电机断相故障、逆变器功率管断路故障具有明显的检测与识别效果,而且不受转速、负载和噪声的影响.信号特征提取算法简单,故障识别方法可靠性高,无需额外设备,易于应用,具有很强的实际操作性.