大型飞机迎角限制器设计与飞行品质评估

针对某大型飞机的线性模型设计了纵向电传操纵系统,采用两种不同方法设计了迎角限制器。探讨了大型飞机飞行品质评估的相关问题,同时对迎角限制器对大型飞机飞行品质的影响进行了具体的对比分析。在对应的非线性模型上进行了系统仿真验证,仿真结果证明了所设计迎角限制器的有效性。该研究为我国大型飞机迎角限制器设计及其对飞行品质的影响问题提供了有益的参考。     

3D打印的两轮自平衡机器人的模糊自适应控制策略

为解决3D打印制造的两轮自平衡机器人模型多样化的运动控制问题,研究一种针对非特定模型的自平衡机器人的运动控制策略。结果表明:所提出策略基于模糊自适应的控制理论,可在非人为参数调整的工况下,对于非特定模型的自平衡机器人的多种运动情景,进行快速准确的参数自调节和实时稳定的运动控制。可见,本文策略能够较好地解决3D打印制造的两轮自平衡机器人的模型多样化的自适应运动控制问题。     

高分辨率FFT-DLTS测试系统

相对地传统深能级瞬态谱（DLTS）方法,快速傅立叶变换深能级瞬态谱（FFT－DLTS）方法具有灵敏度高,分辨率高等特点,但是由于用FFT0DLTS方法在处理多能级DLTS系统时存在着系统误差从而限制了该方法的应用,论证了该误差产生的原因并提出用迭代法来解多能级的傅立叶系数谱的方法,有效地解决了传统FFT－DLTS方法所存在的问题,且能级分辨率又有显著的提高。     

赠曲河流域水源特征与包虫病关系探讨

包虫病是一种严重影响赠曲河流域居民身体健康的人畜共患寄生虫病。通过对白玉县赠曲河流域不同区段包虫病及饮用水源的调查,结合相应的水质检测结果,分析了各区段的水源特征;并探讨了包虫病病情与水源特征之间的关系。流域内包虫病发生与水源类型、水源环境条件及水源受污染难易程度等因素有关;但与水源水化学类型无明显相关关系。其成果可为病区包虫病防治提供相应的理论依据与数据支撑。     

基于合同网的无人机协同目标分配方法

多无人机（UAV）协同目标分配是多无人机协同控制的重要内容之一。针对多无人机协同侦察问题,以提高作战效能,减少侦察代价和任务完成时间为目的进行目标分配,首先建立了目标分配问题的数学模型,在初始分配的基础上,使用基于合同网的目标分配方法,引入负载系数参数,最后通过迭代执行买卖合同与交换合同实现了任务的合理分配。由仿真结果可知,算法能够给出很好的优化效果的分配方案,并有很好的可扩展性。     

英语快速阅读导引

自从人类发明文字以来，书籍差不多记录和储存了人类的全部活动以及人类所掌握的一切知识。     

Methods for Reliability Assessment under Irregular Time-Varying-Stress Degradation Testing

Degradation tests are often used to assess the reliability of products with long failure-time or few test units. Much of the previous work on reliability assessment methods has focused on constant-stress degradation test（ CSDT） and accelerated degradation test（ ADT）, mainly under the constant, step or progressive stresses. However,in actual testing environments,some stresses are difficult to control and vary with time irregularly,which are quite different from the three stresses mentioned above. In this paper a new approach was presented for reliability assessment with degradation data under irregular time-varying-stress（ ITVS）.Firstly,the conventional degradation path modeling method was improved by taking into account the influences of the variable stress on the degradation variable. Then,an example was conducted to show the effectiveness of our improved model.