深空探测器动态约束规划中的外延约束过滤方法研究

随着深空探测任务的增加以及星上科学任务的日益复杂,深空探测器自主任务规划与调度技术成为研究的热点。在深空探测器任务特点与系统约束分析的基础上,将智能规划理论与约束可满足技术相结合,研究多层约束规划模型中约束的动态特征,设计了基于动态约束表的外延约束快速过滤算法,根据领域信息中活动间的冲突性特征来对新加入的活动进行分类和一致性检查。仿真结果表明:提出的算法能够有效地降低约束处理中无效的约束检查次数,降低问题处理过程中的算法回溯,提高规划效率和成功率。     

基于有序BDL树集的船舶电网潮流算法及执行时间分析

针对嵌入式船舶电力模拟训练系统在频繁模拟操作指令下对潮流计算的快速性需求以及嵌入式模拟训练系统极其有限的运算资源之间的矛盾,提出一种基于有序BDL树集的船舶电网潮流算法。该算法在常规回推前推法基础上对节点编号进行优化,将多电站船舶电力系统在实际开环运行模式下等效为由多个辐射状电网构成的有序BDL树集,树集中的每个有序BDL树包含单个电站中的主配电板层、配电层和负载层,并把发电机潮流整合入主配电板层,避免了常规潮流算法中节点编号突变问题。对该算法的时间复杂度分析结果及实际运行结果进行比较分析,证明该算法比常规船舶电网潮流算法更优。     

结冰飞机着陆阶段飞行安全包线确定及操纵应对策略

结冰会导致飞行安全包线收缩、严重威胁飞行安全,研究结冰后安全包线变化对于操纵应对策略设计及提高飞行安全具有重要意义。以美国国家航空航天局（NASA）的项目飞机GTM（Generic Transport Model）为研究对象,通过对飞机的气动参数进行多项式拟合,建立了结冰飞机纵向通道的动力学模型。为了得到能随结冰程度变化的安全包线,将可达性分析理论引入到对结冰飞机着陆过程的安全性分析。提出将正向可达集与反向可达集的交集作为飞行安全包线,其中可达集的确定是基于水平集方法求解哈密尔顿-雅克比方程的最优解。最后针对不同程度的结冰条件进行了操纵时域验证,并提出了相应的操纵控制策略。研究结果表明,轻度结冰对安全包线影响较小,整个着陆过程的飞行状态始终能在最优控制指导下保持在安全包线以内;但对于重度结冰,飞行安全包线收缩严重,常规操纵已经很难使飞机达到着陆要求,需要进行飞行状态改出处理。研究结果为指导飞行操纵及实时包线保护打下基础。     

非均匀环境下利用单个数据集的STAP算法

对非均匀环境下利用单个数据集的机载雷达空时自适应处理(SDS-STAP)算法进行了研究。针对现有单个数据集类空时自适应算法存在的问题,提出了一种基于对待测数据集进行空时二维滑窗处理的二维幅度相位估计(2D-APES)算法。该算法利用回波的统计信息,不仅放宽了算法处理器对于雷达系统阵元数与脉冲数选取的约束,而且能够有效抑制杂波及待测单元内的干扰,同时降低了处理器的计算复杂度。最后,仿真数据及实测数据实验验证了所提算法的正确性与有效性。     

Linear Complexity of New Generalized Cyclotomic Sequences of Length 2pq

The linear complexity and minimal polynomial of new generalized cyclotomic sequences of order two are investigated.A new generalized cyclotomic sequence Sof length 2pqis defined with an imbalance p+1.The results show that this sequence has high linear complexity.     

基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别

针对现有雷达信号特征描述方式很难有效地对复杂雷达辐射源进行描述和识别,提出一种基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别新方法。该方法把雷达辐射源识别问题转换为Vague集的多属性决策问题,不仅能很好地解决雷达信号识别中的模糊问题,而且无需传统方法的特征提取过程,简化了处理环节。另外,基于脉冲样本图的雷达辐射源识别是利用有序的多个脉冲同时匹配识别,因此更可靠。计算机仿真表明该方法是有效可行的,为复杂雷达辐射源识别提供了一种新思路。     

一种基于图割的稠密三维场景重建算法

立体视觉技术是自主探测机器人在未知环境中获取信息的重要手段,通过对可视场景的稠密三维重建实现导航、定位及路径规划等一系列工作。本文在候选点匹配的基础上结合图割理论,首先在世界坐标系建立代表深度信息的网格节点,接着依据区域匹配算法对候选点进行初步筛选,去除大部分相关值较低的节点,建立简化的网格图,最后通过寻找图中最小割来实现能量函数的全局最小,完成稠密的三维场景重建。实验证明,相关阈值γ设为0.6时,简化网格图的重建精度和计算效率达到相对平衡。图割算法解决了候选点测量时潜在的匹配歧义问题,且对低纹理区域有较好的匹配效果。     

LEVEL DECISION-MAKING FOR AERO-ENGINE MODULES BASED ON INCREMENTAL KNOWLEDGE LEARNING

The maintenance of an aero-engine usually includes three levels, and the maintenance cost and period greatly differ depending on the different maintenance levels. To plan a reasonable maintenance budget program, airlines would like to predict the maintenance level of aero-engine before repairing in terms of performance parame- ters, which can provide more economic benefits. The maintenance level decision rules are mined using the histori- cal maintenance data of a civil aero-engine based on the rough set theory, and a variety of possible models of upda- ting rules produced by newly increased maintenance cases added to the historical maintenance case database are in- vestigated by the means of incremental machine learning. The continuously updated rules can provide reasonable guidance suggestions for engineers and decision support for planning a maintenance budget program before repai- ring. The results of an example show that the decision rules become more typical and robust, and they are more accurate to predict the maintenance level of an aero-engine module as the maintenance data increase, which illus- trates the feasibility of the represented method.     

行星齿轮非线性振动系统参数稳定域的计算方法

研究了行星齿轮非线性传动系统参数稳定域计算的一般方法.该方法通过选取合理的失稳阀值,根据考查参数域内系统的运动状态选取合适的数值积分时间段,以循环套嵌的手段计算考查参数在各自范围内不同组合下的系统位移响应最大值,比较失稳阀值以判稳,参数稳定域的图形输出等5个步骤完成对行星轮系参数稳定域的计算.最后,以四自由度行星轮系纯扭转非线性振动模型为例,以行星轮输入转速、系统的齿侧间隙以及齿轮副的啮合阻尼系数为考查参数,分别计算得到了系统的单参数稳定域、双参数稳定域以及三参数稳定域,为行星轮系的设计取值提供了重要参考.