基于离散误差扩张系统的舰载机着舰最优控制

舰载机着舰对控制系统的响应能力、鲁棒性能等要求很高。已有文献未考虑着舰控制的离散采样等问题,而实际上离散采样对系统的控制性能影响较大。本文对离散线性系统进行了误差状态量的扩张,建立误差系统,并用于离散采样下的着舰最优控制器设计。仿真结果显示,系统在初始高度偏差纠正、舰尾流抑制、抗模型摄动等方面的控制效果很好,并且其稳态精度、动态特性和鲁棒性能都远强于PID控制。着舰反区效应和升降舵直接力效应,会各自让舰载机动力学有2个非最小相位零点,最优控制方法能消除这2个零点,而PID控制只能消除前一个零点。     

基于模块度的复杂网络社团结构聚类新算法

针对传统的分裂聚类算法删除连边会影响节点划分的问题,结合K-means算法的思想并加以改进,提出了一种以邻居节点为聚类备选集,所有社团中心节点同时聚类的同步聚类算法。该算法根据节点中心度和最短路变化率确定社团中心节点集,然后以中心节点为社团中心,以邻居节点为聚类备选集合进行聚类,完成社团的划分。将算法应用到Zachary网络中并与GN算法、Top Leader算法进行比较,仿真结果表明该算法对网络有较好的划分。     

Identification method for helicopter flight dynamics modeling with rotor degrees of freedom

A comprehensive method based on system identification theory for helicopter flight dynamics modeling with rotor degrees of freedom is developed. A fully parameterized rotor flapping equation for identification purpose is derived without using any theoretical model, so the confidence of the identified model is increased, and then the 6 degrees of freedom rigid body model is extended to 9 degrees of freedom high-order model. Bode sensitivity function is derived to increase the accuracy of frequency spectra calculation which influences the accuracy of model parameter identification. Then a frequency domain identification algorithm is established. Acceleration technique is developed furthermore to increase calculation efficiency, and the total identification time is reduced by more than 50% using this technique. A comprehensive two-step method is established for helicopter high-order flight dynamics model identification which increases the numerical stability of model identification compared with single step algorithm. Application of the developed method to identify the flight dynamics model of BO 105 helicopter based on flight test data is implemented. A comparative study between the high-order model and rigid body model is performed at last. The results show that the developed method can be used for helicopter high-order flight dynamics model identification with high accuracy as well as efficiency, and the advantage of identified high-order model is very obvious compared with low-order model.     

柔性接头有效摆心漂移特性

设计了带缠裹式防热套的柔性接头,弹性件和防热套材料均采用硅橡胶.研究了柔性接头有效摆心和几何球心的关系,采用2阶四项式Mooney-Rivlin模型模拟弹性件的本构关系,利用ANSYS软件分别仿真计算柔性接头在压强为0,9MPa下不同摆角条件的有效摆心和几何球心漂移,得到了两者的漂移包络线,把仿真的有效摆心漂移结果与试验测量值进行比较,并利用间隙碰撞试验验证了几何球心漂移仿真结果的准确性,在此基础上研究了有效摆心漂移的原因.结果表明:摆心包络线的仿真结果与试验结果吻合较好,有效摆心和几何球心是两个不同的概念,柔性接头的有效摆心漂移在半径为2.5mm,高为1.4mm的圆柱包络面内,而几何球心的漂移在半径为0.013mm,高为0.6mm的圆柱包络面内,有效摆心漂移是由接头各层增强件和弹性件的变形不同引起的.      

分段拓扑修形齿轮的成形磨削与试验

基于成形磨削的几何原理和机床运动学原理,提出了斜齿轮副的一种分段拓扑修形方法.通过改变齿顶和齿根处渐开线的发生线长度实现齿廓分段修形;给砂轮附加一个抛物线+直线的径向进给运动实现齿向分段修形.推导出基于成形磨削过程中拓扑修形齿面的计算公式,对修形齿面的边界进行了划分,建立成形磨齿机各伺服轴的运动方程.根据齿面的数值模拟结果,在五轴数控(CNC)成形磨齿机上进行磨削加工与在机拓扑测量,验证了成形法实现齿面拓扑修形的可行性. 对给定转速和负载工况下的齿轮箱进行加载试验,齿轮箱振动能量级幅值下降0.008dB,噪声减小约2dB.研究表明分段拓扑修形有利于降低齿轮传动振动和噪声.      

空间平台量子密钥纠错处理研究

空地量子通信受诸多因素的影响,量子密钥的原始码存在一定的误码率,需要通过空间平台与和地面之间的双向数据交互对错误的密钥进行纠正。受空间平台硬件设备限制,数据的传输速度、存储空间以及处理能力等均有限,对空间平台量子纠错算法提出了更高的要求。为此给出了一种适合空间平台环境的基于汉明码的Winnow纠错算法,这种纠错处理算法不仅容易实现,而且在空间平台资源受限的情况下可以兼顾运算效率和纠错效率。     

风扇/压气机周向模态识别中传感器角度偏差的影响

基于任意角度压缩感知(CS)方法分析了传感器安装角度偏差对风扇/压气机周向模态识别重构的影响,设计了一套自适应角度优化程序修正重构误差。利用数值试验探究了传感器角度偏差和数量对周向模态重构结果的影响,研究表明:当角度偏差等级为2.5%时,平均重构误差达到10%以上,若保证重构误差基本不变,将传感器数量从7个增加至25个,仅可以将角度偏差等级放宽至4%。而采用小生境微种群遗传算法进行自适应角度优化,在20 dB信噪比下,通过自适应角度优化可将角度偏差等级从2.5%放宽至10%,降低了传感器安装的精度要求。成功优化了一款冷却风扇在前三阶叶片通过频率下的主要周向声模态重构幅值。自适应角度优化算法有效提升了基于压缩感知的风扇/压气机周向模态重构可靠性。     

自旋卫星姿态确定和系统偏差估计

以最小二乘为指标,应用Powell直接寻优算法,对近地轨道自旋卫星姿态确定数据进行加工处理,得出了某些系统偏差的估计值,然后再用Kalman滤波器进行滤波估计。实践证明,将此法用于可观性较弱的系统,可显著改善仅用Kalman滤波器所得的结果。     

联合优化的BP神经网络模型的应用研究

BP算法因收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺点，使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点，这些制约了BP网络在各个领域中的应用。本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化，在一定程度上避免了学习中的局部极小问题，提高了学习效率，改进了网络的性能。     

一种MEMS陀螺标度因数误差补偿方法

高动态、恶劣温度环境下,微小型飞行器(MAV)导航、制导与控制系统关键器件微机电系统(MEMS)陀螺受温度和转速耦合影响,其标度因数误差呈强非线性特点,常规方法无法精确补偿。通过分析MEMS陀螺标度因数误差的产生机理,建立了包含温度和转速非线性因素的标度因数误差模型,提出一种基于径向基(RBF)神经网络的标度因数非线性耦合误差补偿方法,解决了常规补偿方法精度差的问题。标定与补偿实验表明:在-10～+55℃温度范围、-150～+150(°)/s输入转速范围内,采用新方法补偿后MEMS陀螺输出平均精度比多项式拟合方法提高7倍;在-20～+20(°)/s低输入转速的误差强非线性区间内,精度提高近20倍,验证了本文方法的有效性和优越性。