履带车辆转向性能指标分析及实验研究

转向性能是评价履带车辆机动性的重要指标之一.文中针对转向角速度、转向半径和转向消耗功率3个指标,分别在不考虑履带滑转滑移的理想条件下和考虑履带滑转滑移的实际情况下,对履带车辆的转向性能进行了讨论和分析,对2种条件下履带车辆的转向性能的变化进行了比较.为了对履带车辆在转向过程中履带的滑转和滑移程度进行定量的分析,定义了履带的滑转和滑移系数.通过实车实验,对分析结果进行了验证.     

集中载荷条件下的履带车辆转向分析

研究履带接地段滑动条件下履带车辆稳态转向问题。基于履带接地压力除均匀分布外另一典型分布-集中载荷条件,推导了转向所需牵引力、制动力、转向阻力矩、转向半径、转向角速度的表达式。采用迭代法求解转向平面运动方程,计算结果与实车实验进行了对比。结果表明,滑动模型反映了实际转向过程机理,可用于预测转向物理量取值区间。     

一种飞行器在线实时航迹规划算法

针对飞行器在线航迹规划问题展开研究,提出了一种实时航迹搜索算法。该方法将飞行器的运动与航迹搜索结合在一起,可以有效地调节搜索的时间,满足在线实时应用的要求。通过在限定的时间内扩大寻优范围,该算法可以有效地避免不可行区域,并使生成的航迹更加优化。实验结果表明,算法能有效地处理各种航迹约束,实时地生成满意的三维航迹。     

电传动履带车辆转向行驶控制策略仿真研究

以双侧电机独立驱动这一典型电传动方案为研究对象,针对转向行驶控制的难题,提出了基于功率-转速复合调节的转向行驶控制策略,对驾驶员操控信号进行了解析,基于Matlab软件和RecurDyn软件建立了电传动车辆的机电一体联合仿真模型,对车辆典型转向工况进行了仿真试验,验证了转向行驶控制策略的有效性。     

履带车辆转向过程循环功率分析

针对差速式、独立式2类转向机构,分别给出了不计和计及履带接地段打滑条件下最大循环功率及相应的相对转向半径的计算方法,定量讨论了不计和计及履带接地段打滑时循环功率的差别。在示例给定的计算条件下计算结果表明,计及履带接地段打滑时循环功率较不计打滑时小约20％。实车试验结果证实:考虑履带接地段打滑计算的循环功率同实际值更接近,在分析循环功率时不能忽略履带接地段的打滑。     

电驱动履带车辆带约束广义预测速度控制

电传动履带车辆存在的参数非线性时变性强、惯量大,路面阻力容易受强扰动等特点,采用传统的PI控制容易产生较大的超调,降低暂态控制性能,传统的滑模控制算法难以克服常值扰动,消除稳态误差,易引起输出量剧烈抖振。针对上述问题,设计了广义预测速度控制器,结合电机饱和特性,对控制量进行了约束。仿真实验表明,所设计的控制算法能够克服系统参数非线性时变、路面扰动因素的影响,且跟踪准、响应快、超调小。     

基于Lyapunov法和势场法的对峙跟踪研究

现有的基于Lyapunov导航向量场算法的对峙跟踪研究中尚未有考虑避障要求的。针对单架无人机对峙跟踪单个移动目标,通过Lyapunov导航向量场法使无人机对目标对峙跟踪。在遇到障碍时,通过距离控制,切换为使用势场法避开障碍区域。在满足一定的距离条件后,通过角度控制,恢复对峙跟踪方式,从而使无人机在对峙跟踪时可以避开障碍区域。仿真结果表明,不管是在单障碍的条件下还是多障碍的条件下,该方法能使无人机有效地避开障碍区域完成跟踪任务。     

运用跑道平面结构化线特征的固定翼无人机视觉导航算法

针对固定翼无人机在着陆阶段的位姿估计的问题,提出运用跑道平面结构化线特征的无人机视觉导航算法。利用单台固连在无人机上的前视相机对跑道区域进行成像,自动提取结构化线特征。在无人机降落前期利用完整的结构化线特征配置解算出无人机的六自由度位姿参数(偏航角、俯仰角、滚转角、纵向位置、横向位置、高度),并在无人机降落到较低高度时,利用退化的结构化线特征(跑道边缘)解算出无人机的关键位姿参数(偏航角、俯仰角、横向位置、高度)。三维实景仿真实验证明,在距离机场200 m处,无人机的距离参数精度小于0.5 m,角度参数精度小于0.1°。     

装甲车辆多媒体CAI开发方法研究

建立了装甲车辆多媒体CAI系统的体系结构并说明了其应用方式,提出了系统开发的网络硬件平台和软件环境.论述了装甲车辆多媒体CAI系统开发的过程和步骤,介绍了生成装甲车辆多媒体CAI系统所用的主要编著工具,对系统开发人员的组织和要求进行了讨论.     

基于动网格的翼型设计优化

针对传统基于代理模型的翼型优化的缺陷,提出采用基于动网格的翼型优化;针对基本Hicks-Henne方法后缘不光滑情况进行了改进;采用自编程序实现动网格生成,通过集成商业软件Pointwise和CFD计算软件Fluent完成边界条件生成和流场解算,并实现上述程序和软件间的数据交互和自动化,整个优化流程在iSIGHT平台下执行,优化算例表明基于动网格的翼型优化方法能大幅提高翼型性能,节省大量的重复性操作,增加优化结果的鲁棒性和可信度,是翼型优化中的一种有效方法。