高频扑动微扑翼飞行器多目标优化设计

微扑翼飞行器高频扑动时机翼与机身最大载荷急剧增加,严重影响飞行性能和飞行寿命。分析微扑翼扑动过程中机翼运动情况及受力情况,建立扑动过程中机翼升力、阻力和惯性力数学模型,提出以改善载荷在时间域上分布情况为目标的多目标优化模型,并且在Matlab环境下采用NSGA-Ⅱ算法进行求解,得到悬停状态下的Pareto最优解集。结果表明:提出的优化模型使升力峰值与惯性力峰值显著降低,载荷分布情况得到明显改善。     

基于承载传动误差幅值最小的斜齿轮齿面修形优化设计

为了减小振动与噪声,提出了以承载传动误差幅值最小为优化目标的修形齿面设计方法:通过两段曲线与一段直线分别设计齿廓、齿向、三维修形(齿廓与齿向修形的叠加)修形曲线,通过三次B样条拟合了相应的修形曲面,与理论齿面叠加构造了斜齿轮修形齿面,推导了其法矢,将斜齿轮修形技术与承载接触分析技术结合起来,采用遗传算法对修形曲线参数进行优化,编制了一套齿面修形优化分析程序,能对修形后的斜齿轮副进行齿面接触分析(TCA)、承载接触分析(LTCA).结果表明:无修形齿轮副的传动误差幅值随载荷增加而增大,修形后随载荷的增加重合度逐渐增大,幅值会产生波动,然后保持稳定,为斜齿轮修形齿面优化设计提供了新的方法.      

基于Faster-RCNN 的机场跑道异物识别定位技术研究

针对机场跑道异物(FOD) 识别检测，分析了机场跑道环境特性，建立了针对机场FOD图像识别数据库， 提出了一种基于Faster-RCNN 的机场跑道异物识别定位系统，通过无人机系统对机场跑道进行图像采集，运用 Faster-RCNN 算法框架完成异物种类识别，并结合无人机地理位置信息进行位置换算求解，得到机场FOD 的 类别信息和位置信息。经验证，该系统可高效完成机场FOD 检测识别及定位任务。     

基于多种群遗传算法的无人机集群并行任务分配

正随着无人机技术的发展,无人机的应用环境越来越复杂,促进了无人机从单平台向多平台的集群化发展~([1])。无人机集群相对于单个无人机,具有更好的鲁棒性、适应性,尤其适用于低成本的微型飞行器。其控制方式主要分为集中式控制和分布式控制,集中式控制过度依赖通信、计