无人机航迹规划算法的初步研究

航迹规划算法是无人机的关键技术之一,本文初步综述了近年来国内外在该领域的主要研究成果。首先给出了航迹规划的描述和涉及的关键问题,然后着重介绍了几种较为常用的规划算法,如A-Star算法、遗传算法、神经网络、Voronoi图、PRM(ProbabilisticRoadmap)、RRTs(RapidlyExploringRandomTrees)、人工势场法、基于案例的算法等,最后讨论了航迹规划算法存在的问题和面临的挑战,指出飞行中实时重规划的研究是航迹规划未来主要的发展方向。     

倾转螺旋桨飞行器桨叶的气动设计研究

针对小型倾转螺旋桨独特的工作特性,在研究国外有关倾转旋翼桨叶设计现状的基础上,本文运用了遗传算法对桨叶的参数进行了寻优设计分析,以满足不同飞行状态的性能要求。设计结果表明,由本文提出的方法设计的螺旋桨与普通螺旋桨相比,在不损失巡航推进效率的同时,可显著增加悬停效率,提高飞机的悬停性能。     

基于遗传算法的直升机鲁棒飞行控制器设计

以旋翼机驾驶品质要求 ADS-33为设计目标,采用 H∞ 混合灵敏度方法设计直升机在低速飞行时的鲁棒控制器,设计中利用遗传算法优化加权阵参数,找到同时满足频域和时域性能要求的控制器。以 UH-60 A直升机为对象,所设计的直升机飞行控制系统不仅具有鲁棒稳定性,而且满足 ADS-33D水平 1操纵品质要求。     

GA-Based Model Predictive Control of Semi-Active Landing Gear

Semi-active landing gear can provide good performance of both landing impact and taxi situation, and has the ability for adapting to various ground conditions and operational conditions. A kind of Nonlinear Model Predictive Control algorithm （NMPC） for semi-active landing gears is developed in this paper. The NMPC algorithm uses Genetic Algorithm （GA） as the optimization technique and chooses damping performance of landing gear at touch down to be the optimization object. The valve＇s rate and magnitude limitations are also considered in the controller＇s design. A simulation model is built for the semi-active landing gear＇s damping process at touchdown. Drop tests are carried out on an experimental passive landing gear systerm to validate the parameters of the simulation model. The result of numerical simulation shows that the isolation of impact load at touchdown can be significantly improved compared to other control algorithms. The strongly nonlinear dynamics of semi-active landing gear coupled with control valve＇s rate and magnitude limitations are handled well with the proposed controller.     

基于递阶遗传算法的结构多损伤监测

基于递阶遗传算法(HGA)与结构优化思想,提出了一种针对欧拉-伯努利梁和二维板结构的多损伤监测方法.该方法利用递阶遗传算法的控制基因表示损伤的数量和位置,以参数基因表示损伤的程度,有效地避免了传统遗传算法(CGA)的早熟现象所造成的损伤误识别等问题.一个悬臂梁和悬臂方板结构模型的多损伤监测仿真计算表明该方法能够准确地监测一、二维结构中多个位置的损伤,而传统遗传算法难以识别二维结构中的多损伤情况.悬臂梁仿真算例中,该方法和传统遗传算法对多损伤程度的识别误差分别为0.144%和1.819%,所需的有限元计算次数该方法仅为传统遗传算法的16.4%.与传统遗传算法相比,递阶遗传算法明显提高了损伤识别方法的计算效率、精度和稳定性.      

一种改进的运载火箭迭代制导方法

为提高运载火箭在大气层外当推力出现故障条件下制导算法的最优性、鲁棒性和适应性,提出了一种改进的迭代制导方法。该方法以基于最优控制理论推导的解析形式作为最优控制解,并推导出以5个轨道根数作为终端约束的横截条件,增强了算法的最优性;迭代过程中采用高斯-勒让德方法计算推力积分,并采用球极坐标系下泰勒多项式逼近方法计算引力积分,提高了故障模式下算法的积分精度;该算法采用降维迭代求解模式,并结合对控制变量的合理限幅,保障了推力故障条件下算法的实时性和收敛性。分别基于蒙特卡洛打靶和推力故障条件下进行仿真验证,结果验证了所提方法具有较强的最优性、鲁棒性和故障适应能力。     

基于增量学习的非定常气动力参数化降阶模型

气动降阶模型（ROM）是预测非定常气动力的有效工具,具有高精度和低计算成本的优点,近年来许多研究证实了该方法的有效性。但是关于飞行参数变化时,ROM的鲁棒性还需要进一步提高。为了提高ROM对不同飞行参数下的气动力预测能力,提出了基于最小二乘支持向量回归（LS-SVR）和增量学习算法的参数化降阶模型。LS-SVR是一种具有良好泛化能力的回归方法,基于LS-SVR的增量学习算法的主要贡献是在增加新样本集时,不需要重新学习整个数据集。为说明该方法的有效性,基于两自由度NACA64A010翼型构建参数化非定常气动力降阶模型。为了训练气动力输入和相应输出之间的关系,将马赫数和迎角作为附加的模型输入。仿真结果表明,该降阶模型能够准确描述气动力和气动弹性系统在不同飞行参数下的动态特性。     

卫星遥感图像几何质量的仿真评价

根据卫星图像摄影过程,建立了图像质量评价的数学模型。该模型包括：整机侧视和反射镜侧视两种相机侧视方案,姿态运动、轨道运动、地球自转、地图投影等因素对卫星图像几何质量的影响。并在计算机上分析了图像的几何质量,提出了几何校正方法,为遥感卫星设计提供了有价值的参考。     

简单快速的平面散乱点集凸包算法

凸包问题是计算几何的基本问题之一,在许多领域均有应用,传统点集凸包算法和简单多边形凸起算法平行发展,互不相干,文中将简单多边形凸包算法应用用于散乱点集凸包问题中,提出了新的点集凸包算法,新算法不仅达到了Ｏ（ｎｌｏｇｎ）的理论时间复杂度下限,而且极其简单,易于实现,该算法已应用于工厂设计软件ＰＤＳＯＦＴ中,实践证明效果很好。     

类构件潜在可重用性预测技术

首先分析了Judith Barnard类构件潜在可重用性预测模型,针对其不足提出了改进意见.在此基础上,将"类构件"的概念进行扩展,提出了"可重用类群"的概念及相应的判定算法,该技术使得对类构件潜在可重用性的预测更加合理、准确.