霍尔推力器羽流对S波段电磁波的衰减研究

霍尔推力器羽流对S波段电磁波信号有衰减作用,这对星上推力器与天线的布置策略有重要影响。为研究S波段电磁波的衰减程度,建立几何光路算法,对电磁波在等离子体羽流媒质中的传输衰减进行数值描述,并以试验所测的信噪比数据来验证算法精度。验证试验采用空间透射波法,在相同工况的试验与计算结果对比中,最大计算误差为26.1%,平均误差为7.3%;在趋势上,试验结果与计算结果保持一致。在此基础上,针对84个在轨典型工况进行S波段电磁波信噪比衰减计算,结果显示：羽流对电磁波的吸收作用是影响衰减的主要因素,衰减最大区域出现在天线位置0.3～0.6m、方向角15°～30°的区域,衰减值在-7~-4dB之间。该结果可为霍尔推力器与天线在卫星的布置提供参考依据。     

舱外活动中航天员利用扶手移动的路径规划

航天员在舱外活动中,常常需要从一个工作点向另一个工作点移动.提出了一种用于搜寻两个工作点间最短通路的路径规划的方法.该方法利用人工智能中的启发式搜索A^*算法,在用栅格法对三维工作环境进行离散化的基础上,采用路径最短原则,完成了航天员在舱外活动中依靠扶手移动的路径规划.对一个例子进行了研究,并对结果进行了分析.规划的路径可为航天员舱外活动扶手的安装位置提供参考依据,以减少航天员舱外作业的工作时间、降低能量消耗以及提高航天员舱外作业的工作效率.     

基于四轴数控机床面齿轮磨削方法

为了制造出高精度硬齿面面齿轮,提高刀具的通用性并简化机床结构,提出一种基于四轴数控机床和盘形砂轮多线包络磨削面齿轮的加工方法。设计顶刃带有圆弧的盘形砂轮对插齿刀齿面进行仿形。建立盘形砂轮磨削面齿轮的数学模型,规划盘形砂轮的刀位轨迹。通过数值模拟方法探究刀具的顶刃圆弧半径和转矩角对齿面包络残差的影响规律。结合选用的四轴数控机床结构,推导盘形砂轮磨削面齿轮的数控运动规律,并在VERICUT软件中进行仿真加工。将仿真模型与理论齿面进行对比分析,得到齿面偏差的最大值为-4.3~4.7 μm,结果验证了所提出加工方法的正确性,也证明了根据齿面包络残差的影响规律选用合适的刀具加工参数,可以保证面齿轮齿面精度的同时提高加工效率。     

视觉无人机棚内煤场自主飞行与地图构建

针对目前室内大型煤场煤储量估计方法中,固定位置激光打点方式存在盲区、不灵活、精度差,以及基于多旋翼无人机的方法难以适应无GPS的室内环境等缺点,提出结合视觉定位的无人机室内自主飞行盘煤方法。该方法通过融合5个方向的视觉信息,并结合无人机路径规划及避障算法,对煤堆进行了全覆盖的视觉成像,然后,通过运动推断结构方法进行三维建模,用于估计煤储量。经实验验证,所提方法有较好的室内定位精度,基于三维建模的煤堆储量估计与实际储量较为接近,证明了其有效性和可行性。     

无人飞行器在线航迹规划技术研究

在线航迹规划是针对不确定环境中的航迹规划问题,无人飞行器需要在参考飞行航线的约束下,根据局部地形、地貌、障碍、威胁等信息以及飞机本身机动能力的限制,实时地计算出飞行航迹,并跟随该航迹完成飞行任务。阐述了无人飞行器在线航迹规划的结构框架,分析了无人飞行器动力学约束及威胁场约束,并根据航迹几何建模方法及在线规划算法的国内外研究概况,着重探讨了在线规划算法如A＊算法、Dynapath算法及连续型粒子群优化算法。最后,阐述了无人飞行器在线航迹规划面临的关键问题及发展趋势。     

航空发动机叶片叶缘随形磨抛刀路规划

航空发动机叶片是整机核心零件,其制造量占到30%以上。叶片叶缘具有大弯扭复杂曲面、薄壁圆角半径微小渐变、精度要求苛刻等特征,末端工序磨抛的精度和品质直接决定整机的性能与寿命。人工仍然是叶片叶缘磨抛的主要手段,然而粉尘危害健康、经验依赖性强、零件一致性差等不足决定了自动化磨抛是必然趋势。叶片叶缘自动化磨抛多采用砂轮横磨或纵磨的刀路规划方式,存在刀路不连续且分行密集、力控制困难等不足,易造成叶缘局部过切,难以保证圆角轮廓创成。为此,建立了砂带包络叶缘的螺旋进给力控磨抛工艺,提出了面族与复杂曲面高阶切触的随形磨抛路径规划方法,实现了叶片叶缘的宽行高效磨抛。首先对叶缘区域进行横磨刀路规划,然后依照圆弧拟合曲线原理进行高阶切触式包络段再规划,最后进行横纵混合磨抛路径规划实现螺旋式连续进给。针对航空发动机叶片开展仿真和实验验证,结果表明所提出的方法相比于传统的横磨或纵磨方法,可将刀触点减少78.8%,轮廓精度由-0.06~+0.07 mm提高到-0.015~+0.05 mm,表面粗糙度由R_a>3.2 μm提高到0.175 μm,并且有效保证了叶缘轮廓形状,避免了过切现象。     

基于中轴变换的型腔高速铣削刀具轨迹生成方法

框、梁、壁板、蒙皮等飞机关键零部件中包含大量型腔特征,其加工效率直接影响零件的整体加工效率。高速铣削机床的发展为此类零件的高效加工奠定了很好的硬件基础,也给型腔铣削刀具轨迹生成带来了新的问题。例如蒙皮镜像铣由于其特殊的设计,对刀具轨迹提出平滑无抬刀、步距变化严格控制在一定范围内等更严苛的要求,从而保证蒙皮高质量加工。结构件高速加工中为了保持刀具的高进给和高转速,也要求刀具轨迹平滑且步距平稳变化。然而现有的型腔铣削刀轨生成方法大多基于局部优化解决加工残余和刀轨不平滑问题,难以生成同时满足多工艺约束尤其是步距约束的刀具轨迹,无法完全发挥高速机床的性能。针对此问题,本文提出基于中轴变换的型腔高速铣削刀具轨迹生成及优化方法。该方法首先基于中轴变换提取型腔骨架线,并进一步修正从而生成刀轨偏置基准和初始刀轨。其次利用图像变形算法对初始刀轨进行迭代变形优化,使最终优化刀轨与目标型腔区域吻合,且满足高速加工的工艺约束条件。该方法在离散的图像域内从整体角度优化刀具轨迹,不仅保证轨迹平滑无抬刀,还能保证步距在容许范围内平稳变化。实验证明本文提出的方法在保证轨迹平滑和步距平稳变化等方面的有效性,能够满足高性能加工的要求。     

PDE solution to UAV/UGV trajectory planning problem by spatio-temporal estimation during wildfires

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and Unmanned Ground Vehicles (UGVs) have been used in research and development community due to their strong potential in high-risk missions. One of the most important civilian implementations of UAV/UGV cooperative path planning is delivering medical or emergency supplies during disasters such as wildfires, the focus of this paper. However, wildfires themselves pose risk to the UAVs/UGVs and their paths should be planned to avert the risk as well as complete the mission. In this paper, wildfire growth is simulated using a coupled Partial Differential Equation (PDE) model, widely used in literature for modeling wildfires, in a grid environment with added process and measurement noise. Using principles of Proper Orthogonal Decomposition (POD), and with an appropriate choice of decomposition modes, a low-dimensional equivalent fire growth model is obtained for the deployment of the space–time Kalman Filtering (KF) paradigm for estimation of wildfires using simulated data. The KF paradigm is then used to estimate and predict the propagation of wildfire based on local data obtained from a camera mounted on the UAV. This information is then used to obtain a safe path for the UGV that needs to travel from an initial location to the final position while the UAV’s path is planned to gather information on wildfire. Path planning of both UAV and UGV is carried out using a PDE based method that allows incorporation of threats due to wildfire and other obstacles in the form of risk function. The results from numerical simulation are presented to validate the proposed estimation and path planning methods.     

基于改进多元优化算法的动态路径规划

为满足动态路径规划实时性强和动态跟踪精度高的需求,提出一种基于能够同时发现并追踪多条最优以及次优路径的改进多元优化算法(IMOA)的求解方法。首先,通过利用贝赛尔曲线描述路径的方法把动态路径规划问题转化为动态优化问题;然后,把相似性检测操作引入到多元优化算法(MOA)中,增加算法同时跟踪多个不同最优以及次优解的概率;最后,用IMOA对贝赛尔曲线的控制点进行寻优。实验结果表明:当最优路径由于环境变化而变为非优或者不可行时,利用IMOA对多个最优以及次优解动态跟踪的特点,能够快速调整寻优策略对其他次优路径进行寻优以期望再次找到最优路径;其综合离线性能较其他方法也有一定的提高。因此,IMOA满足动态路径规划的实际需求,适用于解决动态环境中的路径规划问题。