基于雁阵变换的微型扑翼飞行机器人集群行为控制方法

为了解决微型扑翼飞行机器人集群编队目标搜索覆盖效率、避障通过性和多机控制等难题,实现扑翼飞行机器人集群编队的智能控制,提出了基于雁阵变换的扑翼飞行机器人集群行为控制方法。利用仿生集群行为控制函数的参数化特性,实现了飞行机器人编队的队形变换和角度控制;搭建了多扑翼飞行机器人实验系统,并在多种情况下设计基于仿生行为的多扑翼飞行机器人集群控制方法实验。最终的实验结果验证了方法的可行性和有效性。与传统的多飞行机器人实时控制方法相比,所提方法大幅提升了集群编队的搜索覆盖效率和避障通过率,在某些作业环境条件下,搜索覆盖率可提升50%以上,障碍通过率可提升60%以上。同时,创新点体现在将雁阵变换应用于多扑翼飞行机器人集群编队控制和将仿生集群行为控制应用于扑翼飞行机器人集群控制两个方面。     

无人机-无人车空地无人集群系统多任务协同控制

针对无人机-无人车空地无人集群系统多任务控制问题,开展了一种多任务协同控制的自适应鲁棒控制方法研究。首先,根据多任务控制问题的不同情况,确定系统的动力学模型及控制目标。其次,通过伺服约束的形式描述了被控系统需要遵循的约束,将多项控制任务所建立的约束进行整合,并建立约束跟随误差χ。随后提出了一种自适应鲁棒控制方法,并设计自适应律抑制系统中存在的不确定性,保证系统在复杂不确定性干扰下,仍具有较好的控制精度和系统稳定性。仿真结果表明,所提控制方法相比于LQR控制能够在较大不确定性影响下完成无人机-无人车空地无人集群系统控制中的多任务协同控制,不仅使相关各类误差在5 s内快速收敛至0,还能够使系统具有良好的控制性能。     

高焓CO2气流壁面两步催化机制对非平衡气动加热影响的数值模拟

针对高超声速火星进入飞行遇到的壁面CO_2催化机制特殊且对气动加热影响复杂的问题,基于化学反应系统的三维可压缩流动求解器,建立壁面吸附、Eley-Rideal结合速率受控的壁面CO_2两步催化模型。基于70°球锥布局的高焓风洞实验,进行考虑壁面催化效应的高超声速非平衡气动加热数值模拟,开展考虑CO+O_((s))和O+CO_((s))两类CO_2两步催化路径对非平衡气动加热的影响研究。研究表明,壁面O_2和CO_2结合并存且存在相互竞争关系,催化加热量随催化效率增大而单调增加。数值计算建立了催化路径与非平衡加热水平的定量关联,研究发现CO_2两类催化路径权重与加热量存在非单调关联,特定权重下两种路径联合作用的热流高于单个催化结果。相关研究对碳氧气体主导的壁面催化机理和火星进入气动加热的精细化预测有重要的理论指导意义。     

面向大规模集群并行I/O的用户层配置优化策略研究

近年来,大规模并行场景下的I/O性能越来越受到应用科学家的关注。影响应用I/O性能的关键因素主要有三个层次：包括应用的I/O接口实现、体系结构和文件系统组件的性能以及应用的I/O参数配置。本文从应用I/O配置优化的视角,分析了大规模集群并行I/O的配置调优空间,在此基础上,给出了一套大规模集群并行I/O性能特征测试分析方法,基于该方法,在某国产超级计算集群上开展了一系列I/O测试分析来刻画系统的I/O性能特征,进而指导并行应用程序的I/O配置优化。基于优化后的配置参数,在两类典型的并行I/O场景中,针对某类生产应用程序,8192进程下的重启动数据写操作时间下降了15%,4096核的程序作业加载时间从10分钟缩短到了5s。本文提出的I/O配置调优空间及优化方法,可以推广应用到其它同类系统平台,对于大规模集群上的用户层并行I/O配置调优具有借鉴意义。     

面向大规模集群的并行I/O用户层配置优化策略

影响应用I/O性能的关键因素主要有三个层次:包括应用的I/O接口实现、体系结构和文件系统组件的性能以及应用的I/O参数配置。从应用I/O配置优化的视角,分析了大规模集群并行I/O的配置调优空间,在此基础上,给出了一套大规模集群并行I/O性能特征测试分析方法。基于该方法,在某国产超级计算集群上开展了一系列I/O测试分析来刻画系统的I/O性能特征,进而指导并行应用程序的I/O配置优化。基于优化后的配置参数,在两类典型的并行I/O场景中,针对某类生产应用程序,8192进程下的重启动数据写操作时间下降了15%,4096核的程序作业加载时间从10 min缩短到了5 s。     

以色列箭-2等待打击伊拉克

由于担心美国对伊拉克动武会再度导致伊拉克对以色列实施导弹袭击,以色列国防军于近日在该国南部内盖夫沙漠和北部海滨城市哈代拉附近,部署了箭-2导弹防御系统。这一消息一经宣布立即引起高度关注。