特征结构配置和H_∞鲁棒控制的飞行控制器设计

常规的特征结构配置(EA)方法不能同时满足系统频域设计指标和鲁棒稳定性的要求,而H_∞鲁棒控制理论在设计控制器时,并没有考虑系统时域性能。为此,基于特征结构配置和H_∞鲁棒控制,设计一种直观的控制器。该控制器以特征结构配置作为内环控制器,以H_∞鲁棒控制器作为外环控制器,使闭环系统能同时获得较好的时域动态特性、鲁棒稳定性以及指令跟踪性能力。通过对某无人机横侧向飞行控制的仿真,进一步验证了该方法的有效性。     

周作人自编文集的命名风格

周作人自编文集的命名风格主要有三点：一是简单,简单就是简要、真实和腴润;二是苦涩,苦涩是一种人生态度和审美追求;三是自然,自然是一种文学价值标准,含有平淡、天成的意蕴。     

基于弹道预测的脉冲修正弹末段控制方法

针对脉冲修正弹箭的控制方法问题,探讨了一种基于快速弹道预测的弹道末段控制方法.在一定假设下,对三自由度质点弹道方程组进行解析求解,得到一组精度较好的弹道诸元解析模型;基于该解析模型,提出一种通过估算剩余飞行时间进行快速弹道预测的方法;在此基础上,提出了适配的脉冲控制参数(脉冲作用方位、脉冲作用个数)的确定方法.以某脉冲修正弹为研究对象,采用Monte Carlo打靶法,在一组相同扰动源条件下分别对无控和有控弹道进行了数值仿真.仿真结果表明:该控制方法可有效提高脉冲修正弹的落点精度,有控落点圆概率误差比无控落点圆概率误差减小80％以上.     

基于灰色关联分析的装甲装备人因故障影响因素研究

根据装甲装备在试验和使用中人因故障发生的原因,将人因故障影响因素分为设计因素、维修因素、使用因素、人体机能因素、人机界面因素和环境因素6类,采用灰色关联分析法对其进行辨识分析,发现造成装甲装备人因故障率从高到低的因素依次为：维修因素、使用因素、人机界面因素、设计因素、环境因素和人体机能因素,该研究结果可为装甲装备综合管理和设计提供理论依据。     

基于ATmega8的程控电流驱动器设计

以ATmega8单片机为程控接口的核心控制电流驱动器,实现了程控电流驱动器的设计方案。电流驱动器采用Buck变换器进行输入/输出功率变换,通过电压、电流双反馈调节的反馈环路控制PWM驱动电路使Buck变换器实现输出电压可调,程控接口根据设定值大小以高频PWM输出方式控制电流驱动器输出相应的电流。进行了性能测试实验,结果表明：程控电流驱动器输出可靠性高,响应时间快,满足设计要求。     

基于粗糙集的装备维修信息属性约简算法

分析了装备维修信息的概念和组成,将粗糙集理论应用到装备维修信息处理中,结合信息熵和互信息的定义,界定了一种新的属性重要度,并将其作为启发信息,提出了改进的基于属性重要度和互信息的属性约简算法,并通过对装备维修信息约简,进行了算法验证。实验结果表明:所提出的算法精度较高,得到的结果比较符合实际,能够为装备维修保障提供决策依据。     

卫星协同通信系统模型及其性能研究

协同通信技术是一种具有低复杂度和高分集增益的新兴技术,其在卫星移动通信中的应用可以有效提高系统的性能。文章首先介绍了分集技术的抗衰落性能,给出了MIMO系统的模型及其信道容量分析,然后介绍了协同通信的三种协同方式,最后建立卫星协同通信系统模型,选取下行链路的二星一用户模型并以译码前传方式为例给出了卫星协同通信性能仿真分析以及卫星协同通信研究现状。     

廖氏吸收边界条件稳定性的改进

廖氏吸收边界条件具有吸收效果好、编程易实现、无需分裂场量的优点,但其数值计算稳定性不佳,无法运用到需要进行长时间迭代的数值计算中去,这极大地限制了其运用范围。文章针对廖氏吸收边界条件数值计算稳定性问题,提出了一种基于加权思想的改进其稳定性的方法,这种方法和以往方法相比,实现起来非常简单,在保证廖氏吸收边界条件良好吸收效果的同时,改善了其稳定性,扩展了高阶廖氏吸收边界条件的运用范围。     

高精度程控电阻网络生成算法设计

为了提高高精度程控电阻的设计效率,建立高精度电阻网络的物理模型和数学模型,提出一种高精度程控电阻网络生成算法。该算法根据给定的量程和精度,基于主电阻网络、补偿电阻网络和偏移电阻的组合方式,自动生成高精度程控电阻网络。以量程90~250 Ω、精度5 mΩ的需求为例,在MATLAB平台上对算法进行仿真验证,仿真结果验证了算法的可行性。结果表明生成的程控电阻网络满足目标量程和精度的需求,算法解算时间仅为18.128 s。相比于人工设计的方式,该算法大大提高了设计效率。     

基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法

结冰问题严重影响飞机飞行安全,结冰智能预测是飞机智能防除冰系统设计和安全设计的重要依据和支撑。为解决复杂冰形在翼面同一位置的法线方向冰形厚度存在多值的问题,提出基于转置卷积神经网络的翼型结冰冰形图像化预测方法。设计预测模型的神经网络结构、损失函数、数据规范等,直接将影响飞机结冰的飞行和大气条件作为输入,以灰度化的冰形图像作为输出。基于NACA0012翼型,通过数值模拟方法生成冰形数据集,同时利用风洞试验结果对数值模拟方法进行验证,以确保生成数据的可信度。构建以飞行速度、温度、液态水含量、平均水微滴直径和结冰时长5项参数作为输入的预测模型,并进行仿真训练和验证。仿真结果表明:所提翼型结冰预测模型不仅能够快速预测翼型冰形,而且在冰体轮廓、结冰上下极限、冰角位置、结冰厚度等主要特征方面也与数值计算结果符合较好。