装甲车辆远程故障诊断技术

基于网络的远程故障诊断是诊断系统的发展趋势,在论述远程故障诊断的基本概念、优势及关键技术的基础上,提出了构造装甲车辆远程故障诊断系统的总体框架结构和工作模式,阐述了系统实施的可行性及在部队应用的重大意义.     

高空长航时无人机编队协同侦察任务规划

针对高空长航时无人机侦察任务规划特点,分析了高空长航时无人机执行侦察任务过程中的飞行航线约束和通信条件约束,以最小化无人机总飞行航程和最终编队飞行时间为优化目标,建立无人机编队协同侦察任务规划问题模型。同以往的通用侦察任务模型相比,该模型突出考虑了高空长航时无人机执行侦察任务过程的特点。以基本粒子群算法为基础,通过粒子群离散化和结合遗传算法进行改进,使其适用于求解复杂组合优化问题。仿真结果验证了算法求解复杂任务规划问题的有效性。     

战场环境下无人车辆战术机动路径规划方法

针对不同类型威胁体存在的战场环境中无人车辆战术机动路径规划问题,提出了一种基于威胁代价地图的粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）方法。借助极坐标系中关键点的极角进行路径描述,并使用分段3次Hermite插值方法形成光滑路径,将路径规划问题转化为关键点极角的参数优化问题。针对基本PSO（BPSO）算法存在的早熟收敛和后期迭代效率低的缺陷,借鉴以群集方式生活的物种按照不同任务对种群进行分工的机制,提出了一种基于多任务子群协同的改进粒子群优化（Particle Swarm Optimization based on the Multi—tasking Subpopu—lation Cooperation,PSO-MSC）算法。借助该算法的快速收敛和全局寻优特性实现了最优路径规划。实验结果表明：该算法可以快速有效地实现战场环境下无人车辆的战术机动路径规划,且规划路径安全、平滑。     

基于ADAMS软件的轮式车操纵稳定性仿真分析

为了更好地设计评价轮式车辆的操纵稳定性,利用ADAMS软件进行仿真建模分析,再依照相关国家标准进行评价得到客观结论。在汽车设计、评价过程中广泛应用ADAMS软件可以在设计前期对车辆性能进行预测,提高设计质量,缩短设计周期。     

军用车辆行动部分疲劳寿命随机有限元分析

阐述了基于随机有限元的车辆行动部分可靠性原理及基本过程,将结构件的弹性模量、泊松比和几何尺寸等因素定义为随机场,并对其进行离散,同时分析了车辆行驶的典型路面的路面谱,利用随机有限元求解在不同的路面状况下车辆行动零部件的受力情况,得到了零部件危险点应力的随机分布和不同路面状况下疲劳可靠性,并对相关的实例进行分析。     

欠驱动再入飞行器的抗饱和姿态控制器设计

针对只有两个舵的欠驱动再入飞行器,设计了具有抗饱和功能的姿态跟踪控制器.控制器的设计过程中,首先将姿态运动学与动力学模型分解成慢回路和欠驱动的快回路,然后分别针对快回路和慢回路设计了超扭曲滑模控制器和分层滑模控制器,最后通过仿真验证了该方法的有效性.     

基于i.MX6无人机视频码率受控的压缩系统设计

针对无人机数据链视频数据信道带宽受限要求,采用飞思卡尔i.MX6的嵌入式视频处理硬件平台,设计无人机视频H.264压缩码率受控系统,解决压缩编码的运动估计搜索范围、最大关键帧间距问题,在数据传输中采用SPI接口缓冲区码率控制机制,控制系统SPI输出码率受限的设计。实验测试表明,设计的视频处理系统视频压缩数据受控,可根据无人机无线信道设计要求,完成无人机视频压缩编码码率可控视频传输。     

一类装甲车辆对不平路面的激励响应模型

研究内容为(轮式、履带)车辆在不平路面行驶和通过障碍时的平顺性问题。利用状态方程法建立了包括随机和确定路面轮廓、3维车体等较为通用的车辆行驶平顺性模型。并针对行驶振动中车轮与悬架的碰撞建立了专门模型。对某型装甲车辆进行了计算机仿真和验证,对模型的精度和有效性进行检验和评估。结果表明所建立的车辆-地面系统模型是有效的。该模型和建模采用的方法为装甲车辆的系统设计和动力学分析提供了一条途径。     

滑翔飞行器多目标弹道优化的进化-配点混合求解策略

针对高超声速滑翔飞行器弹道多目标优化问题,综合考虑计算效率和精度,结合分解进化算法与配点法提出一种混合求解策略。根据滑翔飞行器动力学模型和弹道设计中需要考虑的约束条件,建立飞行器多目标弹道优化模型。利用控制量离散化方法将多目标弹道优化问题转化为带约束的多目标参数优化问题,并采用罚函数法处理约束条件,随后利用分解多目标进化算法进行求解。为了提高弹道优化的精度,将椭球聚合法与配点法相结合,以多目标进化算法得到的Pareto解作为初始解进行迭代求解。通过典型的复杂约束多目标弹道优化的算例表明,所提出的混合求解策略能够获得满足复杂约束要求的Pareto最优解集,实现有效的多目标弹道优化。     

基于遗传算法的车用散热器优化设计

选取散热器的散热量、体积和压降作为优化目标,采用线性加权法建立了散热器的多目标优化模型。在给定的散热器原始数据和性能要求条件下,对散热器芯体的外形尺寸和翅片参数进行了优化。介绍了遗传优化算法的执行步骤和流程,在此基础上开发了优化程序。结果表明,优化后散热器的散热量明显增大,散热器芯体的体积和压降也有不同程度的减小。