集成于碳纤维复合材料的fsFBG响应特性研究

针对航空航天碳纤维复合材料结构健康监测需求,研究了飞秒激光逐点直写光纤光栅传感器(fsFBG)和碳纤维复合材料集成时的传感特性。在碳纤维复合材料层合板表面及层间布置fsFBG,对碳纤维复合材料层合板进行静态载荷和低速冲击载荷加载实验,系统分析了表面和不同层间fsFBG对载荷响应的敏感性和差异性,得到了fsFBG中心波长偏移量与加载距离和加载角度的对应关系。实验表明,表面粘贴的fsFBG对动静载荷的敏感度更高,在动静态载荷作用下,fsFBG中心波长偏移量随加载载荷的增大呈线性递增,而随加载距离的增加而逐渐减小;fsFBG具有较好的载荷-方向敏感特性,传感器的响应灵敏度随加载夹角增大逐渐提高。     

基于眼动追踪和触觉反馈的人-多机器人班组交互系统

针对在动态复杂、非结构化的场景中缺乏自然、高效人机交互方式的问题,提出了一种基于眼动追踪和触觉反馈的人-多机器人班组交互系统,用于管理由多机器人和人组成的团队。该系统利用混合现实头盔在现实世界中叠加虚拟交互界面,操作员通过基于凝视信号的非语言注意力感知的输入方法进行人机交互指令的输入,进而控制多机器人进行协同运动,同时操作员通过振动和挤压2种触觉反馈模态来感知多机器人系统编队队形的尺寸变化与编队完成状态。为了验证人机交互系统的有效性与可行性,设计了触觉反馈实验与人-多机器人班组交互系统实验,实验结果表明：所提出的基于眼动追踪和触觉反馈的人机交互系统能有效控制多机器人系统进行编队,指令执行成功率达93.3%,与仅通过视觉反馈相比,在有触觉反馈的情况下操作员可以使用更少的时间完成多机器人状态感知,交互效率提高了14.55%。     

磁流变液剪切屈服应力模型的理论分析与实验

剪切屈服应力是评价磁流变液流变性能的最重要参数,建立全面、准确的磁流变液剪切屈服应力模型对于反映磁流变液的流变学本质及磁流变液的工程应用都具有重要意义。在分析磁流变液微观结构的基础上,采用电磁力学与流体动力学相结合的方法,建立了磁流变液的剪切屈服应力模型,并在自行研制的磁流变液剪切屈服应力测试装置上对自制的磁流变液进行了实验测试,验证了模型的正确性。     

动基地多无人机协同侦察问题研究

综合考虑舰载无人机对目标进行侦察的侦察时间约束,及无人机发射和回收平台运动对无人机回收的时间窗约束,建立了更加贴近无人机作战运用发展的带时间窗约束的动基地多无人机协同侦察问题(M-MUCRP)模型。采用周期进化遗传算法进行求解,随机生成初始解,保证了所有状态的遍历,同时改进遗传过程中的交叉、变异的进化操作,增大了解的多样性,避免了陷入局部最优。仿真说明动基地的侦察模型较之前的多基地侦察模型,更符合舰载无人机侦察问题的实际应用特点。     

一种应用于目视化瞄准的头动注视点定位算法

应用目视化瞄准技术可以简化火炮直瞄射击过程中的操作难度和瞄准效率。对于目视化瞄准时应用传统桌面式眼动仪器人体头部需要保持静止的问题,研究了一种适用于火炮目视化瞄准的头动注视点定位算法,该算法通过对头部建立四元数坐标系,计算眼球视场和屏幕坐标系,最后通过实验验证证明了通过该算法可以在人体头部自由移动的情况下获得良好的跟踪效果,证明了使用本算法可以实现头部不受限制下的眼动追踪,大大提高了视线追踪技术的适用范围,从而应用于火炮目视化直瞄射击。     

采用动网格技术的弹托分离仿真模型

针对一体化弹丸出炮口后弹托由与弹体接触到绕弹托质心做六自由度运动的过程,提出一种基于弹托分段分离运动并采用动网格技术耦合流体控制方程和六自由度运动方程的弹托分离仿真模型。以尾翼稳定脱壳穿甲弹为例,仿真分析不同马赫数下的弹托分离情况,并探讨弹托和弹体气动系数在分离过程中的变化情况。仿真结果表明:弹托分离马赫数越大,分离轨迹越靠近弹体且分离时间越短,但对地分离横向位移越大。通过与试验数据的对比,验证了所提弹托分离仿真模型的准确性。     

水下接触爆炸下液舱前置型防雷舱的动响应分析

为探讨防雷舱结构设计,采用有限元方法对同一防雷舱结构的典型模式和液舱前置模式进行数值仿真计算,通过对典型模式与实验结果的对比,验证了数值计算方法的有效性。着重分析了液舱前置对防雷舱结构动响应过程、失效模式及防护效能的影响,并分析了其形成机制。从结构破坏过程、载荷特性、吸能特性三个方面对比了两种模式的差异,探讨了两种模式防雷舱结构的防护机理,为舰船水下舷侧防护结构的工程设计提供了参考。     

基于杂草算法的超磁致伸缩作动器耦合模型识别

考虑磁滞损耗、动态应力等因素的超磁致伸缩作动器磁滞模型可有效揭示电-磁-机-热多场耦合效应,但准确识别其非线性模型往往存在较大困难。智能杂草算法具有激烈的竞争机制和较强的搜索能力,可用于解决作动器多目标物理参数辨识问题。传统算法的种子数量以线性方式产生且分布方差与适应度缺乏联系,极大地影响了算法收敛速度和模型识别精度。为此,提出一种非线性繁殖和分布的混合改进杂草算法,并将其应用于超磁致伸缩作动器模型识别。实验表明:改进算法具有较强的噪声抑制能力,能精确辨识含有噪声扰动的作动器磁滞非线性模型物理参数;模型预测值和实验数据误差较小,所识别参数可使磁滞非线性模型较为全面地描述作动器多场耦合机理和动态特性。     

H_∞滤波混合优化RBF在SINS动基座传递对准中的应用

为解决SINS动基座传递对准的快速精确问题,将混合优化的RBF神经网络应用于此。首先运用递阶遗传算法优化RBF神经网络的拓扑结构,并对网络其余参数进行全局粗调;在此基础上运用H∞滤波算法对网络其余参数进行在线自适应精调。其计算机仿真结果与扩展卡尔曼滤波比较表明:该算法在精度、实时性方面与扩展卡尔曼滤波相比提高了将近50%。