柔性空间飞行器的变结构控制

 本文研究了大型柔性结构空间飞行器的控制问题。采用设定模态法,将系统化为常微分方程组所描述的系统。此系统是非线性的,被控运动是绕中心毂体的转动机动运动,并详细的讨论了变结构控制规律的应用。     

非线性系统的BP神经网络在线建模及故障检测

回顾了非线性系统建模、故障检测与诊断（ＦＤＤ）及ＢＰ神经网络应用中存在的问题。提出了一种ＢＰ网络在线阶段自学习方式及应用该方式对非线性系统进行在线建模和故障检测的方法。仿真结果表明,本文提出的方式和方法是可行的     

非结构网格下Euler方程的高分辨率高精度解

提出了一种非结构网格下求解Ｅｕｌｅｒ方程的高分辨率高精度迎风格式。以Ｒｏｅ的矢通量差分分裂为基础,吸收了ＮＮＤ格式的优点,使其具有捕捉激波和滑移线的良好性能;在时间方向上采用Ｊａｍｅｓｏｎ的Ｒｕｎｇｅ－Ｋｕｔａ积分,并结合局部最大时间步长和残差光滑技术加速收敛。最后成功地完成了二维平板激波反射、跨音速Ｌａｖａｌ喷管内的流动和ＧＡＭＭ超音速前台阶绕流等算例,显示了该方法的有效性     

飞行控制系统的非线性鲁棒控制

对非线性飞行控制系统的非线性鲁棒动态逆设计方法作了研究,给出了一种具有鲁棒稳定的非线性动态逆控制方案,以克服飞机在机动飞行时,被控对象参数不确定性和外干扰对系统稳定性的影响,并给出了该方案在这种情况下的稳定性结果。     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

超机动飞行的非线性反推自适应控制

为解决对象参数未知时的超机动飞行控制问题,设计了一种非线性反推自适应控制器。针对超机动飞行的非线性模型,适当选取Lyapunov函数和中间虚拟控制信号,同时通过自适应控制律的设计来调节未知参数并得到了最终的控制信号。仿真结果表明,即使模型参数未知,所设计的控制律也能在过失速机动条件下控制飞机跟踪指令飞行,同时保证了闭环系统的稳定性。     

基于MEMS IMU的舵面运动测量仪

针对飞行器升降舵、副翼角运动的测试需求,提出了单轴捷联姿态系统的原理及算法,介绍了基于MEMS陀螺仪和加速度计的舵面运动测量仪的构成,并对测量仪的工作过程进行了仿真.仿真表明,测量仪的性能满足舵面运动测量的需要.     

迟滞非线性二元机翼颤振特性分析

 采用多项式迟滞非线性模型建立二元机翼气动弹性运动方程，并用数值积分法进行求解。通过系统响应振幅随来流速度变化的分叉图和频谱分析发现，俯仰方向由于含有非线性因素，振动中的高阶分量随速度提高不断增加，并引起高次分叉。重点研究“机翼/空气”质量比以及“沉浮/俯仰”两个自由度的自然振动频率比对非线性颤振速度边界的影响，并提出可以通过提高自然振动频率比来减小迟滞非线性因素的不利影响。     

重型货物空投系统过程仿真及特性分析

建立了货物空投系统仿真计算模型,包括货台在舱内和舱外全过程的运动特性、降落伞拉直和充气过程的轨迹特性计算等,提出了伞群模拟和多吊带系统分析的新方法。结合目前已有的降落伞性能计算模型和物伞系统运动模型,对重型货物空投全过程进行了完整计算,开发了空投过程三维动画仿真软件,通过与试验数据的对比,表明本模型能很好地满足应用的需要。分析了空投速度、伞包安装位置和牵引比等因素对空投过程的影响,指出了实际系统的改进方向。     

基于约简遗传规划的线参数模型及在航空发动机起动建模中的应用

提出了一种新的约简遗传规划(PGP)算法和一种新的基于约简遗传规划的航空发动机起动动态线参数模型.这种模型采用遗传规划产生航空发动机起动模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支(基本函数项)对于模型精度的贡献并去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性模型.发动机起动过程试车数据建模和与支持向量机的比较证明,这种方法可以产生适用性好、解析性强的线参数非线性模型,产生的模型可获得与支持向量机相当甚至更优的结果.