钟敬文的文化观与新疆民族文化资源的保护利用

钟敬文阐明了民族的整体文化与民俗文化的关系,确定了民俗文化在整体文化中的重要地位。他指出文化认同是实施西部大开发战略的首要前提。钟敬文的文化观对保护和利用新疆民族文化资源,推动新疆经济文化建设具有指导意义。     

4×4轮式两栖车可升降独立悬架方案的仿真研究

对4×4轮式两栖车的可升降独立悬架进行了方案选择与具体设计;前悬架采用双横臂式扭杆弹簧带摩擦减振器的可提升悬架,后悬架采用肘内传动式单纵臂导向机构的可提升悬架;并在此基础上用ADAMS软件建立了整车三维实体参数化模型,在该模型下对选择的方案进行了动态仿真研究.最终确定出该悬架方案形式是一种可行方案.在方案验证时,采用了虚拟样机设计技术和动态仿真研究手段,利用轮式整车模型,在ADAMS/View环境下,以操纵稳定性分析为重点,进行了车轮提升、通过性、稳态转向特性、瞬态横摆响应以及回正能力等的仿真分析.     

系统辨识方法在微型飞行器建模中的应用

为对微型飞行器的飞行进行控制,需要建立其动力学模型。讨论了微型飞行器模型的系统辨识方法,设计了实验方法与采集装置,在数据处理、模型结构选择、模型评价等方面进行了探讨。简要介绍了输入输出端存在噪声时系统的线性最小二乘无偏辨识方法原理,最后给出了微型飞行器的纵向通道的仿真算例,结果表明,运用这种方法对微型飞行器进行建模是准确而有效的。     

无人机先进地面站关键技术综述

具有沉浸显示、智能辅助、自然化人机交互等先进控制能力的新型无人机地面站已成为当前无人机控制领域的研究热点。为分析其中的技术脉络,系统性地梳理国内外一系列无人机先进地面站的功能要点及设计理念,在此基础上从无人机地面站指挥控制的观察—判断—决策—行动回路出发,归纳提炼了其技术体系构成,分析指出了其中的任务环境构建、战场态势沉浸式显示、智能化辅助决策和自然化人机交互等关键技术,并对各项技术的主要研究方法进行了深入剖析,还对无人机先进地面站目前存在的挑战和未来发展趋势进行了研判。该研究对新型地面站的研制具有指导和借鉴意义。     

运载火箭伺服机构故障检测与诊断的扩展多模型自适应方法

针对运载火箭伺服机构故障,提出一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。建立考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型;将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型;利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率;给出基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测;在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。     

多窗口谱图分析的低截获概率雷达信号识别

在当前复杂的战场环境中,低截获概率雷达信号因其具有大时宽带宽积、强干扰性能、高分辨率和低截获性特点得到了广泛应用,传统的雷达侦察手段很难对其进行有效识别.在低截获概率雷达典型调制分析的基础之上,研究基于人工智能的雷达信号分类识别方法.从低截获概率雷达信号时频特征入手,提出基于多窗口时频谱图分析方法.该算法采用Hermi...     

EMS型磁浮列车悬浮控制系统对爬坡能力的约束分析

分析EMS型磁浮列车的悬浮控制系统对爬坡能力的约束。首先基于系统开环传递函数和通用的悬浮控制器模型,通过将其单实极点配置为闭环非主导极点,将爬坡能力与控制系统的频带和阻尼等参数对应起来;然后以圆曲线型缓和曲线为例,分析得出坡道段的最大跟踪误差与行车速度的关系;最后结合允许误差,给出最小竖曲线与最大爬坡速度半径的关系。研究结果对实际工程具有一定的指导意义。     

零压式高空气球球形设计与参数敏感性分析

高空气球能够为临近空间科学实验提供可靠的平台,其形状直接关系到气球制作及飞行的全过程。提出将多段打靶法与序列二次规划法结合,对零压气球完全膨胀和部分膨胀状态下的球形进行求解,并运用有限元方法对球形进行稳定性及应力应变分析,验证了所推导球形的正确性。在此基础上,对影响气球形状的关键参数进行灵敏度分析及相关运用,从定量的角度得到气球载荷、飞行高度及昼夜温差对气球形状的影响规律。     

三架固定翼无人机协同编队飞行避障策略

针对无人机编队执行空战任务过程中存在无人机之间以及无人机与障碍物发生碰撞的问题,提出单向网络连接结构的多无人机避障算法和基于人工势场的控制方法,同时应用于无人机编队避障控制。以三架无人机构成的正三角形编队作为控制体,同时以长机的运动轨迹作为期望路径,长机提供僚机飞行信息,僚机接受信息保持编队飞行。多无人机编队发现障碍物到避障完成的过程包括编队集结、松散队形、最终恢复集结正三角形编队。仿真实验结果表明,所提避障控制策略能够确保编队收敛于期望的队形和稳定飞行状态。     

求解不确定型车辆路径问题的弱鲁棒优化方法

为降低鲁棒优化模型最优解的保守性,以最小化违约车辆数和总惩罚成本为目标,建立针对旅行时间不确定的开放式车辆路径问题的弱鲁棒优化模型。对于不确定数据集的每个取值,该模型的最优解可以使其目标函数值始终不超过某数值,进而改善最优解的保守性。为提高启发式算法发现最优解的概率,提出一种自设计遗传算法对模型进行求解,其主要思想是利用粒子群算法搜索出可使遗传算法预期产生最好解的算法要素,并将其进行组合,从而产生新的遗传算法。采用新产生的遗传算法对模型继续求解,输出最好解。计算结果表明:与以往的鲁棒优化方法相比,弱鲁棒优化方法的最优解的保守性显著降低。