Energy-optimal trajectory planning for solar-powered aircraft using soft actor-critic

High-Altitude Long-Endurance(HALE) solar-powered Unmanned Aircraft Vehicles(UAVs) can utilize solar energy as power source and maintain extremely long cruise endurance,which has attracted extensive attentions from researchers. Trajectory optimization is a promising way to achieve superior flight time because of the finite solar energy absorbed in a day. In this work,a method of trajectory optimization and guidance for HALE solar-powered aircraft based on a Reinforcement Learning(RL) framework is...     

Neural Network aided PMSM multi-objective design and optimization for more-electric aircraft applications

This study uses the Neural Network(NN) technique to optimize design of surfacemounted Permanent Magnet Synchronous Motors(PMSMs) for More-Electric Aircraft(MEA)applications. The key role of NN is to provide dedicated correction factors for the analytical PMSM mass and loss estimation within the entire design space. Based on that, a globally optimal design can be quickly obtained. Matching the analytical estimation with Finite-Element Analysis(FEA) is the main research target of training the NN. ...     

Space time clock: An on-chip clock with 10-12 instability

High precision and stable clock is extremely important in communication and navigation. The miniaturization of the clocks is considered to be the trend to satisfy the demand for5G and the next generation communications. Based on the concept of meter bar and the principle of the constancy of light velocity, we designed a micro clock, Space Time Clock(STC), with the size smaller than 1 mm × 1 mm and the power dissipation less than 2 m W. Designed in integrated circuit of 0.18 μm technology, the in...     

无人直升机舰上自主起降设计及实现CSCD

详细分析了无人直升机舰上自主起飞和降落流程,设计了自主起飞和降落控制策略,并根据起降策略设计了无人直升机舰上自主起降系统,可为舰载无人直升机的设计、研制及使用提供理论依据和技术支撑。     

空间激光通信系统光斑小目标跟踪算法研究

在空间激光通信链路中,大气湍流、结构设计误差、平台扰动等因素为链路的精确对准和精密跟踪带来了困难。为提高激光链路的跟踪精度,首先对光斑跟踪过程中的影响因素进行研究分析,继而对跟踪算法做出改进。针对跟踪目标特性,设计了一种自适应模板目标相关跟踪算法,并搭建了基于粗精复合轴跟踪系统的实验平台,开展了实验验证。结果表明：与当前常用跟踪算法相比,该设计处理速度可达 1 kfps,目标跟踪位置与真实位置基本重合,目标跟踪准确率高于98%,在处理速度、跟踪准确率与算法鲁棒性上均有较大提升,具有一定的实用性。     

基于海上无人值守的靶载终端结构系统研究

针对海洋恶劣环境,研究了一种适用于无人值守的靶载终端结构系统。通过建立靶载终端散热数学模型得到上下插齿式最优散热结构,提出了一种基于高度差的双层回旋式密封结构及方法。分析了靶载终端呼吸效应的产生机理及解决措施,研制了抗随机波载及抗冲击能力的缓冲振动平台,并且通过密封及振动冲击试验验证了靶载终端结构系统的可行性和准确性。为恶劣海洋环境下无人值守的靶载终端提供有力的技术保障,提高我国武器靶载终端作战水平。     

BLKF方法抑制MEMS惯性传感器随机噪声

针对微机电系统（MEMS）惯性传感器应用卡尔曼滤波（KF）处理数据时随机噪声难以估计的缺点,提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波（BLKF）的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法,将贝叶斯边缘分布近似表示,能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况,提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据,运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现,BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时,在陀螺仪角速度变化时,BLKF的可靠性和准确性更高,滤波效果更具优势,能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。     

基于混杂非对称复合材料的自适应对日定向器

提出并设计了一种基于混杂非对称复合材料层合板的新型自适应对日定向器。该对日定向器采用混杂非对称复合材料层合板作为驱动元件,利用在轨光照条件的变化引起复合材料层合板温度变化,进而使其产生热变形并驱动太阳翼发生偏转。提出的自适应对日定向器结合传统的单自由度对日定向机构,能够实现太阳能帆板的双自由度对日定向。介绍了自适应对日定向器的基本原理,并结合地球静止轨道的光照条件进行了具体设计。利用能量变分原理建立了混杂非对称复合材料的热变形模型,分析其热变形特点,并利用有限元方法对定向器在地球静止轨道上的温度场特性、热变形及对日定向转动角度进行分析。有限元分析结果表明,通过合理设计,自适应对日定向器的转角能够随太阳光入射角变化呈线性变化,定向精度可达±1°。     

主辅拦截器协同制导方法研究

随着现代导弹技术的发展,导弹的突防能力越来越强,对导弹的防御难度也逐渐增大。为增强拦截器的杀伤力并降低成本,可利用主辅拦截器协同制导对目标进行拦截。建立了拦截器与目标的相对运动模型,通过对运动方程进行线性化分析,发现协同制导问题实质为具有终端时间限制条件的导引问题,该问题可转化为线性化系统的最优控制问题。利用最优控制中的极小值原理设计了时间协同制导律。仿真结果表明:该制导律可实现多枚拦截器在同一时刻拦截目标的协同制导要求。     

基于深度学习的毫米波和亚毫米波成像仪的图像增强技术

风云四号卫星毫米波和亚毫米波成像仪(MMSI)数据根据采样方式分为过采样和非过采样数据。由于采样方式的影响,非过采样数据在采样过程中会有一定的信息损失。为解决采用简单的线性插值方法做精细化处理时提升精度有限问题,采用基于深度学习的方法增强MMSI亮温图像,设计卷积神经网络重建风云四号卫星MMSI的亮温图像和风云三号卫星微波成像仪亮温图像。实验结果显示:相比传统的双三次插值方法,在风云三号卫星微波成像仪亮温图像样本上峰值信噪比提升了1.13dB,结构相似度提升了0.01。实验结果表明:对于非过采样亮温数据,采用基于深度学习的方法增强图像具有更高的精度,同时可在其他微波探测仪数据中使用,具有很强的普适性。