基于齐默曼布局的微小型无人机气动布局设计研究

齐默曼布局是小展弦比实现大升阻比的优秀气动布局,相比于矩形翼等传统布局非常适合微小型无人飞行器使用。采用综合方法针对齐默曼布局开展小型飞行器的总体设计与气动设计工作,包括以下四个阶段,即通过给定设计目标对无人机任务载荷进行选型;基于翼载、质量和翼型之间相互迭代确定无人机总体参数;结合计算流体力学方法对无人机进行数值模拟,最终获得无人机具体气动参数并指导电子部件与飞控选型;通过工程试制完成样机制造并进行外出试飞实验,验证了齐默曼布局在低雷诺数下的气动优势。研究结果表明,齐默曼布局在微型固定翼无人机应用中展现出良好的表现。据此,本文进一步构建了一套基于齐默曼布局的高性能微小型固定翼飞行器设计方案。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

基于改进粒子群算法的四旋翼BSMRC优化策略

针对四旋翼无人机反步滑模鲁棒控制器(BSMRC)因参数整定困难而限制其工程应用的问题,设计了一种基于改进粒子群算法(IPSO)的BSMRC参数优化策略。建立了含未知扰动的无人机非线性模型并设计了补偿未知扰动的BSMRC,通过Lyapunov第2方法对系统稳定性进行了证明。接着,从惯性权重和学习因子两方面对经典PSO算法改进,提升了其收敛速度,在此基础上自动整定了BSMRC参数。通过仿真表明了IPSO可使BSMRC参数快速收敛到最优解。通过模块化编程及自动代码生成技术将最优BSMRC算法部署至Pixhawk 4飞控进行了飞行实验,结果表明了IPSO优化策略的有效性,体现出了BSMRC的强鲁棒性和抗扰性。该优化策略解决了无人机BSMRC参数整定效率低下的问题,并采用基于模型设计(model-based design, MBD)技术提高了无人机控制系统的开发效率。     

C2组织结构设计:平台-任务关系设计

以联合作战战役为例建立作战平台和任务模型,对C2(Command and Control)组织结构设计中平台-任务关系设计问题分析了传统多维动态列表规划算法(Multidimensional Dynamic List Scheduling,MDLS)在解决作战平台资源调度(平台-任务分配)问题的不足,提出了在平台-任务分配过程中采用任务选择平台组、平台选择任务以及两者选择冲突消除改进的MDLS算法,以解决MDLS算法的不足,并对不同方法的结果进行了比较.     

一种用于求解火力分配问题的混沌优化算法

针对火力分配问题,提出了一种新颖的用于解决组合优化问题的混沌优化算法.该算法利用混沌搜索的方法得到新的合法解,充分利用了混沌的随机性和遍历性等特点来改善寻优效率.通过设定逃逸系数,算法在寻优过程中具有了能够跳出局部极小点到达全局最优点的能力.仿真结果表明,该方法的寻优效率明显高于Hopfield等其他优化方法.     

基于假设检验的编队组织决策设计

从集中式和分散式组织结构分析出发,采用假设检验的方法,探讨了分布式结构假设检验在海军舰艇编队环境评估中的组织决策设计,并从决策设计和算法上对其进行了复杂性分析.研究结果表明,基于假设检验的组织决策是一个NP问题,就存在的问题提出算法和组织设计研究的思路.     

适用于城市作战的柔性充气式侦察系统设计

城市战场建筑林立、明暗分明,且作战要避免对基础设施和平民造成伤害,对建筑内部的隐藏目标进行快速打击、定点摘除.需发展能克服室内空间及地下空间侦察通信难点、可深入建筑与废墟内部进行侦察的小型无人侦察系统.利用有线实现信息传输,设计仿植物生长尖端外翻柔性充气式侦察系统.首先阐述了柔性充气式侦察平台的设计方案及气囊转向装置的...     

一种基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的联合防空问题算法

以传统动能武器及现代高能激光武器的防空反导作战为背景,建立了异构防御武器多战术目标的动态武器目标分配模型;在考虑指挥员抉择偏好的情况下,提出基于改进r-NSGA-Ⅱ算法的武器目标分配优化框架,给出具体优化流程;基于具体作战想定,设计实验将改进r-NSGA-Ⅱ算法与NSGA-Ⅱ、NSGA-Ⅲ、MOEA/D等经典算法在收敛性、分布性与时间复杂度等性能指标方面进行对比分析。实验证明,改进r-NSGA-Ⅱ算法在保证计算效率的情况下可以更好地反映指挥员的作战偏好与意图。     

基于AHP-DQN的作战效能优化方法研究

针对舰艇编队威胁海域安全的案例,设计了红方突防攻击、蓝方防空反导的想定以及陆、海、空3种反航母作战策略,基于墨子系统开展多方案作战仿真,获得了双方战损数据。在此基础上,建立了以引诱、攻击等性能参数为基础的指标体系,以层次分析法(AHP)分析了3种策略的作战效能。进一步提出了一种以AHP权重定奖励的深度强化学习(DQN)算法,对海基策略进行了优化,作战效能提高了5.36%。研究结果表明,基于墨子系统这一类作战仿真软件开展想定设计、作战策略仿真,再建立AHP-DQN进行作战效能优化的方法可为反舰作战提供参考。     

基于免疫FNN算法的加热炉炉温优化控制

针对复杂钢坯加热过程,提出了一种免疫克隆进化模糊神经网络(ICE-FNN)控制算法。首先根据现场样本数据建立过程神经网络模型;然后基于该模型,采用模糊神经网络控制器(FNNC)规则优化算法,确定FNNC的最佳规则数;最后由FNNC的规则优化所得参数构造初始种群的一个解,采用免疫克隆进化(ICE)算法对FNNC参数优化。该算法具有全局寻优和局部求精能力,仿真结果证实了其有效性。