智能气囊的冲击主动控制原理实验研究

智能气囊是一种应用智能材料结构设计的智能缓冲构件。智能气囊能在缓冲过程中主动控制冲击过载，可使缓冲过程的冲击过载更为平缓，提高缓冲保护的有效性。本文首次对智能气囊的结构组成、缓冲原理进行了理论分析和实验研究，并对智能气囊的冲击主动控制原理进行了实验验证。其中驱动机构采用层叠电致伸缩驱动器设计，因电致伸缩材料具有执行力大、响应快、线性范围宽的特点。文中利用层叠电致伸缩驱动器设计了智能气囊排气装置，测试了其动态响应特性与缓冲驱动特性。研究结果表明，该排气装置具有良好的驱动性能，可以满足智能气囊的排气控制要求。控制采用了一维的模糊控制方法，提高了控制的速度。实验研究结果证实智能气囊缓冲器的原理是正确的。     

一种车窗定位算法的设计和实现

利用均值色度函数，结合提色块算法，对车窗定位的算法进行了研究，提出了一种均值色度函数和提色块方法相结合的车窗定位算法，并在车型识别系统中利用，取得了一定的实验效果。     

航空结构件智能化加工设备的发展方向

随着工业4.0时代的到来,航空结构件的加工将逐步从数字化时代进入智能化时代,其主要特点是机床软、硬件设备等多智能体系统(Multi-Agent System,MAS)的集成及应用,核心技术在于机床对加工程序的智能化识别,在此基础上实现智能化装夹与基准识别、加工系统实时监控、加工参数的智能化匹配、加工系统智能预警。     

航天复合材料智能健康监测技术研究进展北大核心CSCD

航天复合材料智能健康监测技术水平是衡量航天型号可靠性与先进性的重要标志之一,是支撑航天装备向多次重复使用、长期可靠运行发展的关键技术之一。本文总结了近年来复合材料智能健康监测在传感器制作技术、传感器与复合材料集成技术、复合材料状态监测技术、复合材料损伤及失效表征技术、人工神经网络数据处理和分析技术主要研究进展及发展现状,提出了航天复合材料智能健康监测技术存在的问题以及后续未来发展的重要方向。     

磨削加工中声发射监测技术研究进展

从磨削加工声发射监测原理、特征提取与选择、监测模型和监测系统开发4个方面系统地阐述了磨削加工声发射监测技术的研究现状。首先针对磨削中声发射信号源及特性进行综述,重点阐述不同磨削状态下声发射监测的原理;随后对比了磨削加工声发射监测中常见的特征提取与选择方法和监测模型,比较各方法的优缺点,概括了现有监测系统的开发情况;最后对以上几方面研究的发展趋势进行了展望。     

智能移动机器人多传感器信息融合及应用研究

机器人多传感器信息融合是当今科学研究的热点问题。以智能机器人为研究平台,详细介绍机器人的感知系统和运动控制系统,并且阐述多传感器信息融合方法,在此基础上介绍信息融合技术在机器人上的应用。     

一类航天器智能自适应控制方法探讨

针对现代航天器对控制任务的需求特点,基于航天器对象特征模型知识描述,提出了具有多层结构的智能自适应控制系统概念。作为本方法的原理基础,分别给出了关于一类高阶对象的低阶时变等效模型的定理及其推论;以及广义补偿基本定理及其推论;然后介绍智能自适应控制器三个层次的基本设计要点。最后对带有太阳帆板展开的航天器姿态控制进行了仿真研究,结果初步表明本智能自适应控制方法的有效性。     

面向智能空战的它机协同试飞验证方法

为验证无人机自主协同算法在空战环境下的适用性,提出了一种高等效的它机协同试飞验证方法。根据算法功能实现的需求,以成熟的民用固定翼无人机平台为基础进行改装,搭建它机试飞平台,对真实空战环境开展模拟和等效设计。以四机协同编队算法为例,在试飞平台上移植算法程序,开展相关科目试飞验证。当需要验证不同控制算法时,无需针对它机试飞平台开发控制策略,只需修改控制算法即可。试验结果表明：编队综合误差较小,算法能够实现无人机编队的稳定控制;同时,它机协同试飞验证方法因其迭代速度快、安全稳定性高、成本低等特点,可用作中间阶段算法的前置试飞手段,为算法的开发迭代提供有效验证。     

运载火箭推力故障下基于智能决策的在线轨迹重规划方法

为了提高运载火箭上升段飞行中推力故障下轨迹重规划的计算效率,提出了一种基于智能决策的在线轨迹重规划方法,将原问题转化为最优救援轨道的在线智能决策和成熟的燃料最优轨迹规划问题进行求解。通过离线求解不同故障状态对应的轨迹重规划问题,建立"故障状态-救援轨道"样本集,基于径向基神经网络建立最优救援轨道的决策模型,并将决策模型装订箭上。在实际飞行中以当前故障状态作为输入,利用决策模型可在线快速决策出最优救援轨道根数,进而求解以救援轨道为目标轨道的燃料最优轨迹规划问题,从而完成推力故障下的在线轨迹重规划。数值仿真表明,与直接求解轨迹重规划问题相比,该方法的计算效率提高了两个数量级以上,同时给出一致的最优救援轨迹。     

一种智能型色谱仪温度控制器研究

给出了一种基于仿人智能控制（ＳＨＩＣ）算法和ＰＩＤ控制算法的联合控制方案。通过使用这种控制方案，我们实现了对色谱仪四个控制对象的控制。在０℃～４００℃范围，该控制器的温度误差在±０．１℃以内。介绍了该控制器的软硬件实现