高空气球外形计算及通用算法设计

高空气球为临近空间中的研究提供了可靠的低成本平台.目前高空气球球形一般直接采用\"自然形\"或以\"自然形\"为基础,但通用、简捷地求解\"自然形\"外形方程一直是个难点.将\"自然形\"气球外形求解问题转化为最优控制问题,利用最优控制领域成熟的求解工具——高斯伪谱法最优化软件包计算气球外形.此外,通过分析外形数据得到外形变化规律,设...     

平面二自由度并联执行机构的设计与实现

介绍了作者研制的一种用于半导体制造设备上的x-y并联执行机构。通过增加一个冗余运动链 ,使得该机构在工作空间内没有奇异点。该机构的最大特点是可以大大减少现有机构的体积 ,并具有较高的刚度 ,可以在高速运动条件下具有较高的运动精度和跟踪性能。实验结果表明 ,该系统的轨迹跟踪误差均低于 0 5mm。     

傅里叶望远术中的相位闭合分析及其仿真

傅里叶望远术是近年来受到广泛关注的一项主动成像技术.它利用直线干涉条纹对目标的傅里叶频谱进行提取,并利用相位闭合技术消除随机相位,最终获取同步轨道目标的高分辨率图像.对傅里叶望远术的基本理论进行了推导,详细阐述了相位闭合实现方法,并对整个过程进行了计算机模拟.仿真实现了对两个目标的频谱扫描并重建了它们的二维灰度图像,充分验证了傅里望远术的正确性和可行性.     

非自治时滞抛物方程的pullback吸引子

研究一类具有平移指数增长函数的非自治时滞抛物型偏微分方程,证明了由方程解生成的非自治无穷维动力系统在L2(Ω)×C([-r,0];L2(Ω))空间中存在pullback吸引子.     

一种新的星载高分辨宽测绘带SAR运动目标检测与参数估计方法

针对星载多通道高分辨宽测绘带合成孔径雷达系统,提出了一种地面运动目标检测和参数估计方法,该方法利用空时自适应处理进行杂波抑制,采用传统SAR成像处理得到模糊的运动目标图像,接着利用恒虚警检测技术检测出所有运动目标,包括真实目标和由于多普勒模糊引起的虚假目标,再根据模糊图像的空间位置关系,从所有成像目标中检测出运动目标的真实成像位置,根据运动目标的斜距历程得到因运动目标速度引起的图像位置偏移,由此估计得到运动目标速度。该方法具有运算量小、检测精度高等优点,星载仿真数据验证了本文方法有效性。     

激光陀螺SINS/GPS组合导航车载试验系统

SINS GPS组合导航系统已经应用于许多不同的领域。介绍一种已经进入试验阶段的低成本激光陀螺SINS GPS组合导航系统。根据系统的硬件结构,设计实现了与实际系统相匹配的组合导航滤波器,根据车载试验的结果,着重分析了系统车载试验中不同导航模式对系统性能的影响,最后给出了一些有益的结论。     

卫星任务调度问题的约束规划模型

卫星任务规划与调度是空间资源管理的重要内容之一,其目的在于为卫星系统的任务计划编制提供科学合理的决策手段与依据。卫星任务调度问题的重要特点在于,调度任务存在可见时间窗口约束。只有在可见时间窗口内,调度任务才可能执行并完成。在进行合理假设的基础上,建立卫星任务调度问题的约束规划模型。对基本禁忌搜索算法进行改进,提出了模型求解的变邻域禁忌搜索算法。应用结果表明,约束规划模型的建立与求解是合理的。     

大功率柔性互联设备的有功互济协调控制方法

针对以常规母联开关互联的交流电网线路变压器容量无法合理利用的问题,提出了依靠由背靠背电压源变流器组成的新型大功率柔性互联装置实现两侧交流电网有功功率互济的协调控制方法。介绍了新型柔性互联装置的拓扑结构与基本的控制原理,为实现两侧线路变压器容量合理的目标制定了一种生成有功功率参考的方法,并基于PSCAD/EMTDC搭建了一套仿真算例,对新型柔性互联装置的基本控制与所提出的有功互济的协调控制方法进行了验证。仿真结果表明,在柔性互联装置采用所提方法时能够实现两侧交流线路的有功功率互济,解决了线路变压器容量无法合理分配的问题。     

电磁发射超高速弹丸气动特性数值分析

采用数值计算方法研究了超高速弹丸的气动流场特性,重点分析了弹丸再入段的气动流场特性.利用风洞试验数据验证了S-A和k-ωSST湍流模型的预测精度,计算结果表明,在法向力预测上,两种湍流模型的预测精度较高,均在2％以内.在轴向力预测上,S-A湍流模型的预测精度较高,误差约为4.6％.当弹丸以大攻角再入时,弹丸横流效应较为...     

面向无人环境的机器人生态圈自主任务决策方法

借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。