全液压驱动管道机器人公理化设计

随着管道机器人应用领域与任务需求的不断增大,机器人设计中存在的问题日益突出,如输出功能相互耦合、定位精度不高以及复杂环境下可靠性低。针对石油水平井对于管道机器人的特殊应用需求,将公理化设计理论应用到机器人系统设计中,创新设计一种基于挠性支撑结构的全液压驱动管道机器人。概述公理化基本原理与设计过程,对全液压驱动管道机器人进行概念设计,完成设计耦合性分析。确定机器人机械系统与液压系统具体结构组成,并分析其工作机理。应用AMESim软件,对机器人运动原理方案进行仿真分析,结果表明:全液压驱动管道机器人可以实现自动往复运动,牵引力可以达到30 kN,运动速度可以达到0.12 m/s;机器人牵引能力与运动速度可以完成单独调节,从而实现解耦设计。     

再入快速抵达轨迹优化设计方法

针对再入初始速度大、飞行时间约束苛刻的轨迹设计问题,提出一种基于遗传算法和攻角+倾侧角联合优化的再入快速抵达轨迹优化设计方法。该方法在再入初段利用较大攻角迅速减小弹道倾角和拉平弹道,在再入后段/滑翔段联合设计和优化攻角+倾侧角变化规律以显著降低终端飞行速度,同时满足终端高度、终端航向角、最大动压、最大热流等约束条件。该方法能够提升传统升力体飞行器再入快速到达能力并拓展其应用范围。仿真结果表明,在典型飞行器参数和较大初始再入速度条件下,全程飞行时间小于12 min,终端速度能够小于7Ma,横向机动距离超过800 km。     

认知MIMO雷达波形设计研究

认知多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)雷达将认知技术与MIMO技术相结合,具备动态环境信息感知和自适应调节能力,受到雷达界的广泛关注。相比于传统雷达,认知MIMO雷达性能更优、适应性更强,是雷达迈向智能化发展的趋势,而发射波形的优化设计是实现雷达认知的关键,因而成为近年来学者研究的重点。首先介绍了认知MIMO雷达基本概念,分析了波形设计现状,然后在波形设计步骤的基础上,重点从优化准则和优化方法两方面总结了现有研究成果及特点,最后讨论了未来研究方向和需要解决的问题。     

基于增强现实的装备诱导维修系统设计与实现

针对目前装备维修过程中存在的复杂度高、上手慢和安全性低等问题,构建了一个诱导维修原型系统,并围绕增强现实关键技术阐述了诱导维修系统的设计与实现;采用了模块化设计方法,通过分析诱导维修系统设计需求,对系统所需要的各个功能模块进行了设计,并且使得系统的维修任务能够根据维修对象的改变在框架不变的前提下得到修改或升级;利用该原型系统对发动机活塞环和离合器片更换两项维修任务进行了诱导,验证了系统的功能。     

基于多项式设计法的小推力轨迹设计

形状逼近法是小推力轨迹设计中的一种有效方法,然而现有的方法大都假定运动轨迹为某一特定的形状,而且没有考虑推力加速度的约束限制。针对小推力轨道交会问题,提出一种基于多项式的轨迹设计方法。结合极坐标系,建立基于多项式的三自由度轨迹运动模型,将轨迹设计问题转化为求解多项式的系数问题;根据运动模型推导轨迹的动力学特性,建立约束方程,并以消耗燃料最少作为性能指标,采用序列二次规划的方法对多项式的系数进行寻优计算。该方法不仅能求解多个形状设计参数不确定性问题,而且还能满足推力加速度的约束限制。仿真验证了该方法的正确性和可用性,该方法可为任务设计初步阶段的轨迹设计和燃料消耗预估提供一定的技术参考。     

面向战术训练的装备模拟器的设计

模拟器是战术训练系统的重要组成部分,分析了战术训练模拟器的主要功能要求,从模拟器总体体系架构设计、结构和布局设计、设备设计和选型、软件体系设计等方面介绍了模拟器的总体设计内容,分析了模拟器设计中的关键技术,提出了设计中的应对措施。     

几何分布定数截尾步加试验的最优设计

在逐步type-II结尾场合下,研究产品简单步进应力加速寿命试验的优化设计。假定产品服从几何分布,讨论了几何分布产品加速方程如何建立,利用次序统计量的大样本性质,得到相应的Fisher信息矩阵,以对数特征寿命极大似然估计的渐进方差最小为准则结合Fisher信息矩阵,给出了步进应力加速寿命试验的最优分配比例,通过模拟验证最优设计的有效性。     

Efficient budget allocation strategies for elementary effects method in stochastic simulation

This paper focuses on extending the Morris' elementary effects method (MM) for sensitivity analysis/factor screening originated in the context of deterministic computer experiments to the stochastic simulation setting. Given a fixed simulation budget to expend, the main objective is to provide efficient and accurate estimates of main and interaction (or nonlinear) effects coined by the standard MM for characterizing the importance of each factor, despite the impact of simulation errors. Taking into account both the factor/input sampling uncertainty rooted in MM and the random errors inherent in a stochastic simulation, we develop efficient budget allocation strategies for implementing MM in this new context. Under each strategy proposed, we derive its corresponding optimal budget partition and optimal budget allocation rules. Numerical results corroborate the practical effectiveness of the proposed budget allocation strategies.     

提升装备物资采购保障能力的策略设计

装备物资采购关系到装备保障职能的充分发挥和作战效能发挥能力的积累,其采购保障过程涉及极其复杂的技术问题和管理问题。采购保障策略是开展采购和管理项目所确定的思路和实现途径,完善的采购保障策略设计对于重大的装备物资采购项目的成败具有举足轻重的作用。本文从军队装备物资采购的基本内涵与特点入手,结合工作实践和调查研究,从采购信息运用、流程管控、权责修订、法规约束和需求预测等业务管理层面进行分析,阐述了当前装备物资采购的发展现状,提出了提升装备物资采购保障能力的策略设计,以期实现采购组织、流程和系统的整体优化,为装备物资采购改革中相关措施的修订与完善提供新思路和新方法。     

无人作战的人机融合：挑战与出路

无人作战对于人和机器两个要素的融合提出了巨大的挑战。一方面,无人作战独特的作战模式和作战环境对于自然人的能力素质构成严峻挑战,高度智能化的作战系统运行速度、海量的数据信息日益挑战人类的反应能力和决策能力,虚拟的、远程的、与现实战场隔绝的作战环境日益挑战人类的心理素质。另一方面,机器的高度智能化虽然有利于更好地发挥潜在的作战能力,但也不可避免地带来战争失控和道德沦丧的风险。破解人机两个维度的挑战,实现人与机器的深度融合,一方面要利用增强技术从物理、生理、心理三个层面加速提高人类的能力素质,另一方面是强化机器人的伦理安全设计,坚守人类对机器人的控制底线,规避机器人失控和战争“非人化”的道德风险。