基于自适应差分进化算法的变循环发动机模型求解方法研究

为了降低传统迭代算法在求解变循环发动机非线性模型时对初值的依赖性,将模型的求解问题转换为求最小值的优化问题,引入差分进化算法进行模型的求解,并提出一种自适应差分进化算法(ADE)。ADE借助轮盘赌选择法,利用种群的进化经验可以自适应的选择最适合当前种群的差分策略与算法控制参数。针对变循环发动机四个典型工作点的模型求解问题,研究了标准差分进化算法(SDE)的控制参数对其性能的影响,获取了SDE在求解四个典型工作点时的最优控制参数组合,对比分析了ADE与SDE的性能差异,最后研究了种群规模对ADE性能的影响。结果表明：SDE在求解发动机模型时具有较好的鲁棒性,在求解不同工作点时算法的最优控制参数并不完全相同;相比于使用最优控制参数的SDE,ADE可以在不影响算法鲁棒性的情况下提升效率50%以上;减少ADE的种群规模会在提升算法效率的同时破坏鲁棒性。     

某型惯性导航系统典型53#故障的排除及解析

某型惯性导航系统在飞机上时有故障发生,造成导航系统无法正常使用,其中较为突出的是惯导报53#环境温控故障.为降低该惯导在飞机上的故障率,通过研究环境温控回路的工作原理,解析其故障机理,并以几起典型53#故障的排除为例深入分析,提出有效的预防措施,以延伸修理深度,提高产品修理质量.     

高温吸波涂层的多目标优化模型设计

大多数高温吸波材料都属于非磁损耗型,单层往往很难达到理想的吸波性能.为解决此问题并优化涂层厚度,通过差分进化算法建立了多层高温吸波涂层的多目标优化模型,重点以8.2～12.4 GHz内反射率RL＜-10 dB频率带宽和涂层总厚度d为优化目标.设定三种高温吸波材料,研究表明,单层涂层很难达到理想的吸波性能;在单目标优化中...     

2019年国外导航技术发展综述

近年来,国外导航技术的发展呈现出多系统融合的发展态势,结合2019年国外导航技术的发展动态,对美国、欧盟、俄罗斯、印度等国家和地区的卫星导航、惯性导航、天文导航、视觉导航、数据库匹配导航、仿生导航、量子导航和全源导航等技术发展现状进行了总结分析,并对相关技术发展进行了展望。     

一种基于输出误差观测的冗余MEMS-IMU标定技术研究

针对传统六位置标定存在标定步骤复杂、标定时间长等问题，同时随着MEMS器件冗余数目增加和冗余配置结构复杂化，利用分立标定技术实现器件误差参数辨识的难度进一步增大，且不同配置结构所采用的标定方法存在通用性较差的问题。因此提出了一种基于Kalman滤波的冗余MEMS-IMU分立标定方案。该方案首先采用小角度建模法实现安装误差的精确建模；然后针对直接以转台三轴角速率为观测值，导致部分状态量不可观的问题，提出了以器件的输出误差值作为观测量、以器件误差参数作为状态量设计Kalman滤波器；最后设计了高精度三轴转台转位编排方式，并利用四陀螺冗余结构进行标定仿真试验。仿真结果表明：该标定方法与六位置标定方案相比，标定精度平均提高了11.37%，可实现MEMS器件误差参数的快速辨识，对实际工程实践具有一定参考价值。     

基于自适应纹理复杂度的仿生视觉导航方法研究

针对稠密光流在低纹理复杂度时精度较低的问题,提出了一种自适应纹理复杂度的稠密光流优化方法,以提升光流导航精度。根据三种不同大气条件下三种不同图像模糊程度的图像光流精度与纹理复杂度的统计图,推断稠密光流的精度与图像的纹理复杂度呈线性关系。通过建立图像纹理复杂度和稠密光流精度之间的直接联系,利用灰度共生矩阵的对比度参数评价图像纹理复杂度,采用最小二乘法拟合图像纹理复杂度和光流真值优化系数的函数关系,获得自适应纹理复杂度的稠密光流优化模型。基于该优化模型设计了仿真实验,实验结果表明,基于该模型可有效提升稠密光流在低纹理复杂度时的计算精度。     

基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步～10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。     

北斗导航接收机高增益相干积分算法

近年来,针对弱信号的高灵敏度接收机已逐渐成为国内外的研究热点。加长相干积分时间可以提高信噪比,从而跟踪到更弱的信号。但是,北斗导航接收机跟踪环路并不可以无限加长相干积分时间,相干积分时间的长短和功效还受到卫星导航电文比特跳变的限制。为了消除导航电文比特跳变对相干积分的影响,提出了一种改进的基于最大似然估计的北斗信号位同步方法,完成位同步后再利用先猜后检的方法便可以实现长相干积分。利用软件接收机进行编程设计,仿真结果表明：该长相干积分算法能够稳定可靠地实现对弱信号的跟踪,20ms相干积分环路信噪比约提升12dB,40ms相干积分环路信噪比约提升15dB,80ms相干积分环路信噪比约提升17dB,提高了北斗导航接收机的灵敏度。     

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的 飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的 SMO 算法及粒 子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的 方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并 对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。     

水下运载体导航技术

本文第一部分综合了国外近几十年根据不同需求形成的多种水下导航技术,论述了面上导航信息利用水声技术向水下转化的多种形式以及利用不同地球物理参数与地理位置相关性导航的各自特点与问题,论述了在测绘海底地形、重力与其它地球物理特性及其变化时在传感器层面和任务层面融而为一所形成的独具水下特色的同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)导航技术,论述了NavLab作为一个通用工具软件在水下导航系统研发、精度分析以及作业前导航功能规划和导航信息事后处理方面的独特作用。本文第二部分以极具代表性的挪威HUGIN AUV系列产品军民两用为实例,根据任务和导航功能需求,从其“导航工具箱”(ToolBox)选择适用手段,给出典型任务对应的导航方式和传感器。文章结束部分给出了基于先进人工智能技术的未来展望。