空调车出口风温的自动调节

空调车的出口风温是一个重要的调节参数。本文建立了空调车的出口风温自动化系统的模型。简述了热惯性较大的温度传感器模型在线辨识和动态补偿方法。根据实际工况，文章对控制系统的模型进行了抽象并简化为典型非线性控制系统。针对系统中使用的电机实际情况，文章又对系统最简模型的相轨迹运动状况进行了分析，同时给出了相轨迹图。     

飞行力学与飞行试验

阐述了新形势下飞行力学专业所面临的任务,强调了飞行力学与飞行试验密不可分的关系,分析了现阶段飞行力学,飞行试验研究中存在的问题,并提出了飞行力学专业近期急需研究的课题;最后,论述了《飞行力学》杂志在飞行力学与飞行试验研究中所起的作用和当前的工作方针。     

基于多学科综合的MAV鲁棒飞行控制器设计

气动、结构、推进和环境等学科设计参数变化与耦合对微型飞行器(MAV)性能影响明显，MAV飞行控制器设计应考虑这些因素。将MAV多学科模型集成在统一框架下，提出了基于各学科设计参数变化的线性化建模方法，研究了利用μ综合手段进行MAV飞行控制器设计的方法和步骤，并将此方法应用于某MAV纵向控制器的设计与评估中。     

欧洲返回舱CTV气动特性综述

研究分析了欧洲航天局天地往返运输系统之载人飞船返回舱CTV的气动特性，并与第一代联盟号飞船返回舱的气动特性作了对比研究。该返回舱为钝双锥外形，与联盟号飞船返回舱相比，它具有升阻比高、机动性强、稳定性好等特点。本文还对两类返回舱的气动热特性、防热材料重量、飞行弹道及通讯中断问题进行了对比分析研究。     

高超声速滑翔再入定向定速打击末制导算法

以具有终端落角和落速约束的小升阻比短距滑翔高超声速再入打击飞行器为研究对象，通过引入弹道调整段来实现对飞行器的初步大幅度减速，并使其满足中末制导交班条件，以解决飞行器捕获目标后难以直接对其进行定向定速打击的问题。首先设计了一种变角偏差反馈系数的偏置比例制导律，解决了末端攻击段弹道下压困难以及导引头视场稳定跟踪等问题。在此基础上，建立了一种基于攻角和弹道倾角估计的末端减速指令生成方法，有效解决了基于理想速度曲线减速控制方法精度不足的问题。因此，数值仿真结果表明该制导方案能够有效控制飞行器终端落角和落速，并具有较高的制导精度。     

存在干扰下的无人机中继站波束成形算法

无人机(UAV)通信具有部署快、使用灵活、通信质量好等优点,在无线通信领域具有广阔的应用前景。采用UAV作为中继站构成的增强型卫星通信网络经常受到各种干扰的影响,导致其性能急剧下降。以信干噪比(SINR)最大化为准则,UAV中继站发射功率满足要求为约束条件的优化问题的基础上,提出了一种基于最大瑞利熵的波束成形(BF)算法,得出最优权矢量。为了降低BF算法的实现复杂度,进一步提出了一种基于迫零(ZF)的次优BF算法。计算机仿真验证了这2种BF算法的有效性。     

Real-time object tracking via least squares transformation in spatial and Fourier domains for unmanned aerial vehicles

This paper addresses the problem of real-time object tracking for unmanned aerial vehicles. We consider the task of object tracking as a classification problem. Training a good classifier always needs a huge number of samples, which is always time-consuming and not suitable for realtime applications. In this paper, we transform the large-scale least-squares problem in the spatial domain to a series of small-scale least-squares problems with constraints in the Fourier domain using the correlation filter technique. Then, this problem is efficiently solved by two stages. In the first stage, a fast method based on recursive least squares is used to solve the correlation filter problem without constraints in the Fourier domain. In the second stage, a weight matrix is constructed to prune the solution attained in the first stage to approach the constraints in the spatial domain. Then, the pruned classifier is used for tracking. To evaluate proposed tracker's performance, comprehensive experiments are conducted on challenging aerial sequences in the UAV123 dataset. Experimental results demonstrate that proposed approach achieves a state-ofthe-art tracking performance in aerial sequences and operates at a mean speed of beyond 40 frames/s. For further analysis of proposed tracker's robustness, extensive experiments are also performed on recent benchmarks OTB50, OTB100, and VOT2016.     

Particle swarm optimization applied to hypersonic reentry trajectories

This paper presents the novel use of the particle swarm optimization(PSO)to generate the end-to-end trajectory for hypersonic reentry vehicles in a quite simple formulation.The velocitydependent bank angle profile is developed to reduce the search space of unknown parameters based on the constrained PSO algorithm.The path constraints are enforced by setting the fitness function to be infinite on condition that the particles violate the maximum allowable values.The PSO algorithm also provides a much easier means to satisfy the terminal conditions by adding penalty terms to the fitness function.Furthermore,the approximate reentry landing footprint is fast constructed by incorporating an interpolation model into the standardized bank angle profiles.Numerical simulations demonstrate that the PSO method is a feasible and flexible tool to generate the end-to-end trajectory and landing footprint for hypersonic reentry vehicles.     

自动导引车在工业4.0 中的应用

随着工业4.0概念的逐步成熟,智能化工厂、智能化生产以及智能化物流将是未来很长一段时间的发展模式,传统的制造企业会面临智能化的升级和转型.在此背景下,从提高工业化生产自动化程度的角度入手,在生产流水线中引入自动导引车.然后针对每一种导航方式分析其优缺点,并且结合现代化生产方式的特点,通过对具体的应用案例进行分析,从原理上重点阐述了激光导引的情况,同时分析了自动导引车(AGV)的发展趋势,为企业后续在选择适合自身特点的自动导引车方面提供了参考.     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。