电驱动履带车辆带约束广义预测速度控制

电传动履带车辆存在的参数非线性时变性强、惯量大,路面阻力容易受强扰动等特点,采用传统的PI控制容易产生较大的超调,降低暂态控制性能,传统的滑模控制算法难以克服常值扰动,消除稳态误差,易引起输出量剧烈抖振。针对上述问题,设计了广义预测速度控制器,结合电机饱和特性,对控制量进行了约束。仿真实验表明,所设计的控制算法能够克服系统参数非线性时变、路面扰动因素的影响,且跟踪准、响应快、超调小。     

基于粒子群算法维修保障单元优化配置

针对维修保障单元配置过程中需权衡综合多因素问题,提出了一种基于粒子群算法的维修保障单元优化配置决策模型和方法。首先,以维修任务完成概率为设计目标、以维修保障单元总数量为约束,建立维修保障单元配置决策模型;其次,运用粒子群算法对维修保障单元配置问题进行优化求解。通过具体实例分析,证明了该方法的正确性和有效性。     

小生境粒子群支持向量机的网络故障诊断

针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。     

认知无线Mesh网络中资源节约的最小信道冲突值组播路由算法

认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的多目标优化组播路由问题比单目标优化组播问题更加复杂,为了快速求解认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的、以最小化资源消耗与最小化信道冲突值为目标的多目标优化组播路由问题,提出一种基于粒子群优化算法的问题求解框架,包括问题描述、粒子编码与粒子初始化、适应度函数、粒子飞行、粒子变异、粒子消环。粒子由表示节点之间连接关系的带权邻接矩阵表示,重新定义了用于粒子飞行的3种运算规则以及粒子飞行运算和粒子变异运算。仿真结果表明提出的算法能达到预定目标,资源消耗较低且能获得较低的信道冲突值。     

两栖装甲车静水阻力近似估算方法初探

提出了一种估算履带式两栖装甲车静水阻力的数学模型,在车辆主要参数已知的情况下,可对该型两栖车进行设计阶段的阻力预测:并针对某型两栖车进行了阻力计算。将两栖车辆的静水阻力分为摩擦阻力Rf剩余阻力Rr.等两部分,把实例估算结果与实车阻力试验结果相对比,结果表明:在该车常用航速范围内,误差较小。随着航速的提高,总阻力中摩擦阻力成份逐渐减少,而剩余阻力成份逐渐增加。     

高超声速滑翔飞行器变轨段自适应跟踪制导方法

针对高超声速滑翔飞行器变轨段大偏差条件下的标准轨迹跟踪问题,提出一种基于权值矩阵自适应修正的变轨段跟踪制导方法。分析了变轨段主要控制方式和标准轨迹特性;将简化的纵向运动方程在标准轨迹附近线性化;采用将误差项引进线性二次型性能指标加权矩阵的方式,设计了改进的权值自适应修正跟踪制导方法。CAV-H飞行器仿真分析表明,该方法能够实现高超声速滑翔飞行器变轨段高精度自适应跟踪制导,对初始及过程偏差具有良好的鲁棒性。     

两种捆绑火箭弹性振动建模方法对比分析及其对姿控系统的影响

针对长助推和短助推两种类型捆绑火箭的不同模态特点,分析了两者弹性振动建模方法的区别和联系,在此基础上建立了某型固体捆绑火箭姿态动力学新模型,模型中基于有限元法导出了弹性振动方程,基于该模型对箭体复杂弹性振动引起的通道间耦合进行了研究,采用逆Nyquist阵列法进行设计。结果表明,该模型能更准确地反映捆绑火箭纵、横、扭耦合运动特性;新模型三通道之间存在弹性耦合,但耦合矩阵具有对角优势性质,采用逆Nyquist阵列法进行姿控系统设计是有效的,仿真结果表明设计的控制器可行,能够取得比较好的性能。     

小型固体运载器一、二级分离动力学与仿真研究

某低成本小型固体运载器采用侧喷流和栅格舵联合进行姿态控制。针对该布局,设计引入闭环姿态控制的一、二级级间冷分离方案。在描述级间分离过程的基础上,建立了分离运动学与动力学模型,解锁与分离冲量装置模型,气动力模型以及分离姿态控制律模型,讨论了碰撞判断条件,通过Monte Carlo仿真验证了参数不确定条件下分离姿态控制律设计对于避免碰撞和减小上面级初始姿态偏差的有效性。结果表明所设计的分离方案在充分发挥冷分离优势的同时能够弥补由冷分离时间长引起的上面级初始姿态偏差,能够有效避免级间碰撞。为该运载器的级间分离方案提供了一种可能的选择。     

反无人机绳网捕获系统的动力学建模与仿真

针对无人机"黑飞"问题,提出了包含捕获平台地面发射、柔性绳网空中展开抓捕和降落伞回收的反无人机绳网捕获系统方案,建立了全过程动力学模型.并将动力学模型中的平台飞行轨迹模型和绳网展开模型与飞行试验数据进行了对比验证.结果表明,该系统动力学建模与仿真方案可行,对系统工程设计具有指导意义.     

一种改进遗传算法在UCAV快速航迹规划中的应用

针对无人作战飞机(Unmanned Combat Aerial Vehicle,UCAV)航迹规划约束条件复杂、不确定因素多、实时性要求高的特点,提出了一种基于Voronoi图和改进遗传算法的快速航迹规划方法。该方法采取分层航迹规划的思想,首先根据Voronoi图生成初始航迹,并综合考虑约束条件,赋予各条航迹相应的权值;然后应用改进的遗传算法在生成的航迹空间中寻优,最终得到满意的航迹。该算法利用多处理机并行计算技术对传统遗传算法进行改进,大大缩短寻优时间。仿真结果表明基于Voronoi图和改进遗传算法的航迹规划提高了实时性,增强了UCAV的动态战场适应能力和突发威胁应对能力。