基于特征结构配置的车辆主动悬架控制器设计

基于特征结构配置参数化方法,提出了车辆主动悬架控制器设计方法,其目的是设计一组状态反馈控制器,使得闭环结构系统具有希望极点和特征向量。该方法提供的自由参数,可用来满足系统的鲁棒性能等指标。该方法直接基于车辆悬架系统的参数矩阵,故便于工程应用。对车辆悬架系统进行仿真分析,结果表明该设计方法简单有效。     

高超声速飞行器倾侧转弯耦合控制策略

针对高超声速飞行器倾侧转弯过程中俯仰、偏航和滚动通道间的强烈耦合,提出一种耦合控制策略。针对高超声速飞行器快时变、非线性和强不确定性的控制问题,基于解析形式的非线性最优预测控制方法,采用分层设计思想设计了飞行器姿态控制系统,可较好满足高超声速飞行器的快速性要求;在分析了倾侧转弯飞行控制过程的主要影响因素及其影响规律的基础上,提出一种"降低攻角—快速滚转—拉起攻角"的耦合控制策略。对该控制策略对于高超声速飞行器的适用性进行了仿真分析,结果表明:所提耦合控制策略有效降低了偏航通道的控制需求,降低了倾侧转弯控制过程的失控风险,提高了控制系统的可靠性。     

Transformations of node‐balanced routing problems

This article describes a polynomial transformation for a class of unit‐demand vehicle routing problems, named node‐balanced routing problems (BRP), where the number of nodes on each route is restricted to be in an interval such that the workload across the routes is balanced. The transformation is general in that it can be applied to single or multiple depot, homogeneous or heterogeneous fleet BRPs, and any combination thereof. At the heart of the procedure lies transforming the BRP into a generalized traveling salesman problem (TSP), which can then be transformed into a TSP. The transformed graph exhibits special properties which can be exploited to significantly reduce the number of arcs, and used to construct a formulation for the resulting TSP that amounts to no more than that of a constrained assignment problem. Computational results on a number of instances are presented. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 370–387, 2015     

无监督特征学习的人体活动识别

针对人的局限性可能会导致在提取特征中丢失重要信息,从而影响最终的识别效果问题,提出无监督特征学习技术的惯性传感器特征提取方法。其核心思想是使用无监督特征学习方法学习多个特征映射,再将所有特征映射拼接起来形成最终的特征计算方法。其优点是不会造成重要信息的损失,而且可以显著减少所使用的无监督特征学习模型的规模。为了验证所提出的特征提取方法在活动识别中的有效性,运用一个公开的活动识别数据集,使用三种常用无监督模型进行特征提取,并使用支持向量机进行活动识别。实验结果表明,特征提取方法取得了良好的效果,与其他方法相比具有一定的优势。     

射表误差及对射击精度的影响分析

以车载武器为研究对象,明确了射表的作用和基本要求,分析了射表误差的组成因素和简要计算方法,在此基础上剖析了射表误差对射击精度的影响。提出了射表误差是目前条件下影响车载武器射击精度主要因素的观点,可对研究车载武器射击精度提供一定参考。     

矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

高超声速飞行器纵向平面滑翔飞行制导控制方法

针对高超声速飞行器纵向平面内准平衡滑翔制导控制问题,提出一种基于动态面控制和滑模控制的制导与姿态控制系统设计方法。建立高超声速飞行器纵向平面质心和绕质心运动模型,以航程预测-校正控制为出发点得到期望速度倾角并结合飞行器纵向模型中速度倾角、攻角和俯仰角速率间的关系,利用动态面控制方法、终端滑模控制和二阶滑模控制方法完成高超声速飞行器纵向平面内制导与姿控系统设计。基于偏导系数矩阵形式的通用高超声速飞行器气动模型,完成期望攻角和左右升降舵偏角指令的解析计算。通过高超声速飞行器对该制导控制系统设计方法的有效性和鲁棒性进行仿真验证。根据数值仿真结果,系统阐述了高超声速飞行器进入准平衡滑翔飞行前后制导控制系统工作的特点,进而总结了从初始下降段到准平衡滑翔段交班飞行阶段制导控制系统设计需要注意的问题。     

高超声速巡航飞行器机体/推进系统一体化设计参数灵敏度分析

建立了高超声速巡航飞行器机身/推进系统一体化设计模型,对高超声速巡航飞行器机体/推进系统设计参数对性能的影响进行了分析,提出了一种新的设计参数灵敏度分析方法和设计参数取值域界定方法,确定了各设计参数的影响等级并对设计参数取值域进行了划分。     

雷达目标高分辨距离像的特征提取及识别方法

本文首先应用ＴＬＳ－ＥＳＰＲＩＴ算法提取光学区高分辨雷达目标散射中心位置信息,并提出了“基于散射中心位置的相关匹配”目标识别算法,而后,证明了该算法相关匹配系数与所选择的基底无关以及算法的稳定性问题。最后,给出了五种飞机缩比模型的实验结果。     

磁悬浮列车系统轨道动力学分析与试验研究

本文建立了磁悬浮列车系统轨道动力学方程组,讨论了轨道结构参数对弹性轨变形、极限速度及模态的影响,并结合KDⅢ车的试验结果作出分析。