基于人工势场的潜艇搭载AUV回收路径规划

紧密结合未来无人作战侦察对潜艇搭载自主水下航行器(AUV)水下自主回收的需求,对水平面内基于水声定位的AUV的自主回收对接技术进行了研究。运用了基于人工势场的导引方法规划了AUV的回坞路径,然后基于AUV的运动方程设计了滑模跟踪控制律来解决AUV在复杂的回收环境下的避障问题,并通过引入"填平势场"来引导AUV走出局部极小点。最后采用了REMUS AUV的模型参数对水下回收进行了仿真试验研究,仿真结果验证了方法的有效性。     

车辆悬挂复合式电磁作动器设计及试验

为缓解电磁悬挂系统振动控制与能量回收之间的矛盾,提高工作可靠性,提出了一种基于电磁减振技术和磁流变阻尼技术的复合式电磁悬挂系统结构方案,并设计了基于无刷电机和磁流变阻尼器,集主动、半主动控制和馈能功能于一体的复合式电磁作动器,同时对复合式电磁作动器的主动出力、变阻尼以及馈能特性进行了试验研究,结果表明:该作动器主动出力范围大,阻尼调节范围宽且馈能效率较高,满足车辆悬挂应用要求。     

忆阻器类脑计算芯片研究现状综述

为把握忆阻类脑芯片发展现状并总结其发展趋势,对现有忆阻类脑计算芯片与架构进行了调研,对芯片中所采用的忆阻器阵列结构和集成工艺、前神经元电路、后神经元电路、多阵列互连拓扑结构与数据传输策略,以及芯片设计过程中所采用的系统仿真和评估方法进行了对比分析。总结出当前忆阻类脑计算芯片电路设计仍需解决忆阻器可用阻态少、器件参数波动性大、阵列外围电路复杂、集成规模小等问题,并指出了该类芯片走向实际应用仍然面临着忆阻器生产工艺提升、完善开发工具支持、专用指令集开发、确定典型牵引性应用等挑战。     

“装备铁拳”的感人镜头

正走进某所三室,我们感受到与之前清一色女将完全不一样的气场。一群小伙子摆弄着满地小机器,就好像走进了某大学的航模室,我们看着地标一样的奇怪物体不禁好奇。"你们猜猜这是干嘛用的?"原来是标点用的,这个不起眼的小家伙可以安全准确地标出染毒地区并把数据传回指挥车内,这样小小的仪器,让我们这些外行人也不住感叹科学离我们真近。     

无动力运载器出水过程误差分析

无动力运载器在出水过程中受海浪的扰动作用,运动参数会产生一定的偏差。针对海浪随机性的特点,应用波能谱理论,在P-M谱基础上构建了随机海浪模型,并使用四元数法建立运载器水弹道数学模型,解决了运载器垂直出水姿态角存在的奇异性问题,通过采用二元切片法给出波浪力的计算公式。最终在Matlab/Simulink仿真工具箱下建立了运载器仿真模型,就不同海况与主浪向角影响下运载器出水的运动参数偏差进行了仿真计算,分析了其变化规律。仿真结果表明,运载器在4级海况以下各项运动参数都满足出水要求,对运载器的设计与使用具有一定的参考意义。     

MEMS磁力线聚集和垂动调制磁场传感器

针对巨磁阻和磁隧道结等磁阻元件的1/f噪声,提出一种采用微机电系统的磁力线聚集和垂动调制磁场传感器。通过将被测磁场从低频转移到几kHz,实现对磁场的DC/AC转化,从而减小了磁阻元件的1/f噪声。基于该方案采用多层膜巨磁阻元件AA002制作了磁场传感器样品,并进行了实验测试,结果表明:磁传感器样品的调制效率达到了19.3%,超过了已有的其他各种调制方案,同时低频磁场的探测能力达到槡120pT/Hz,相比巨磁阻元件AA002提高了40多倍。     

铰接车铰接点位置分析与计算

介绍了某8×8铰接车的动力传动方案,进行了原地转向阻力矩的理论分析。利用多体动力学仿真软件RecurDyn建立了铰接车仿真模型,测得了整车转向阻力矩曲线。通过改变前后车架铰接点的位置及F、G(B、C)轮的轴距,对测量结果进行了拟合和比较,结果表明:整车转向的最理想铰接点位置为s2点,在s2点处转向阻力矩最小。研究结果为下一步转向油缸的选型及总车设计奠定了基础。     

阻车原理、技术分析与初步研究

简要介绍了几种汽车轮胎安全技术，分析了目前阻车装备原理、特点及不足，根据国内外情况提出几种新的阻车原理和技术作为下一步研究重点，最后指出，应从影响驾驶的各个因素来研究不同的阻车原理和技术，创造出多种阻车迫停技术、手段来满足实战需求。     

空天飞行器 翱翔天地间——谈重复使用运载器的发展与应用

从一次性使用到重复使用1957年10月,前苏联使用“卫星”号运载火箭发射了第一颗人造地球卫星,揭开了人类航天的新纪元。迄今为止,世界各国研制了数十种运载火箭,将5000多个航天器发射入轨。然而除了美国和前苏联的航天飞机以外,目前多数的航天运载器都是一次性使用运载器(Expendable-     

一种基于时变噪声统计的异步多速率传感器信息融合算法

以异步多速率传感器信息融合理论和同步单速率传感器时变噪声统计理论为基础,提出了一种适用于时变线性系统的异步多速率传感器时变噪声统计系统的信息融合算法.通过原理分析和数学推导,将异步多速率传感器动态系统建模为同步同速率系统.进而利用噪声统计估值器和相应的自适应Kalman滤波方法进行状态估计,利用联邦分布式数据融合方法进行信息融合,获得基于所有现测信息的最优估计.理论分析和仿真结果均表明,该算法的融合效果优于任一单传感器Kalman滤波的效果.