基于硅质体的紫杉醇抗癌药物释放系统

设计了一种新型药物载体用以提高紫杉醇载体的稳定性和体外药物缓释性能.首先合成一种新型有机/无机复合脂质,采用薄膜水化法制备空白硅质体,并研究其稳定性;将其装载抗癌药物紫杉醇后,形成紫杉醇硅质体并研究体外药物缓释性能.结果表明:利用新型复合脂质制备的硅质体在表面活性剂环境中具有良好的稳定性;成功将紫杉醇包埋于硅质体中制备...     

航空集群构型控制及其演化方法

基于交感网络的适应性能力涌现是航空集群的基本特征,其构型控制与演化是产生适应性能力涌现的关键.根据航空集群构型演化与控制的基本原则和需求,将航空集群构型控制组织结构分为任务层、决策层、执行层,提出基于事件触发-规则驱动的构型演化机制;针对航空集群以实现面向任务的适应性能力涌现为目标的构型设计准则,提出将复杂任务按照能力需求分解为原子任务;以航空集群协同反隐身、无源定位、空战攻击为例,分析航空集群典型能力-构型的映射关系,结果表明,不同的构型将涌现出不同类型和层次的能力;基于多智能体系统一致性理论设计了航空集群构型生成与保持控制协议.最后,通过仿真和搭建航空集群作战演示验证系统,对所提出的理论结果进行了验证.     

具有周期性双层优化结构的无人机集群航路规划模型

 针对多种威胁条件下的无人机集群航路规划问题,提出了集群控制方法和周期性双层优化算法。以定点抵达任务为背景,将d-范数、冲击函数与反曲函数结合起来,构建了能够实现雷诺兹准则的集群动态控制模型,并采用设计出的周期性双层优化算法求解中心无人机的航路规划问题。通过仿真算例,验证了该模型的实效性和优化算法的可行性,与遗传算法-人工势场混合算法相比,周期性双层优化算法求解效率更高且优化效果更好。     

具有精英策略的深度强化学习无人机集群通信网络拓扑设计

针对集群无人机背景下定向天线网络拓扑设计的NP-hard特点,基于网络高抗毁、低功耗、高稳定性等要求,以抗毁性（3-连通）、链路量、链路功耗和稳定性为奖励,提出了一种具有精英策略的深度强化学习通信网络拓扑生成算法,验证了精英经验池加速训练效果。与传统DQN相比,引入精英经验池能够有效加速模型收敛,训练时间减少3倍以上。与遗传算法相比,算法分离了训练与使用过程,当网络训练完成后,能够根据场景需要实时计算通信网络拓扑。实验阶段设计了随机给定空间位置的6节点、10节点、24节点和36节点的3-连通通信网络拓扑。实验结果表明:所提算法具有强的实时性和适用性,对于不大于36节点的网络,可在183 ms内实现网络拓扑的更新计算,达到了实际应用的实时性要求。     

基于模糊神经网络的无人机实时避障算法

针对模糊控制避障算法在障碍物信息未知的环境中适应性不强,难以有效规避"凹多边形"障碍物的问题,提出了一种基于模糊神经网络的无人机实时避障算法.采用等效夹角对模糊控制器的输入变量进行优化设计,克服了单一角度或距离在障碍物表征方面的局部片面性.基于BP神经网络理论设计了模糊控制器的初始隶属度函数和模糊神经网络架构;将模糊控制器在多个未知环境下生成的有效避障数据作为训练数据集,对模糊神经网络进行训练.仿真结果表明:所提出的模糊神经网络方法与模糊控制器相比具有更强的适应性,在面对未知复杂障碍物时避障更加灵活、路径更短,避障成功率更高.     

5-乙酰胺基-4-(4-氯苯基)-2-甲基-6-氧代-5,6-二氢-4H-吡喃-3-羧酸乙酯的合成及晶体结构

乙酰基甘氨酸与对氯苯甲醛通过经典的Erlenmeyer步骤合成了(Z)-2-甲基-4-对氯苯亚甲基-5(4 H)-噁唑酮,然后与乙酰乙酸乙酯在三乙胺催化下发生Michael加成,之后经酮式烯醇式的互变,再通过分子内的亲核加成得到5-乙酰胺基-4-(4-氯苯基)-2-甲基-6-氧代-5,6-二氢-4 H-吡喃-3-羧酸乙酯,并用IR、NMR、MS及X-单晶衍射法对其结构进行研究。结果表明,晶体结构属正交晶系,Pbca空间群,晶胞参数:a=1.189 29(13)nm,b=0.968 44(10)nm,c=3.172 1(2)nm,V=3.653 5(6)nm3,Z=8,Mr=351.77,Dc=1.279 Mg/m3,λ=0.071 073nm,μ(MoKα)=0.234mm-1,F(000)=1 472,最终偏离因子(对I2σ(I)的1 413个衍射点)R=0.098 5,wR=0.245 4,化合物中的N—H和氧原子形成的分子间氢键使整个分子连接成一维链状的稳定结构。     

基于狼群角色匹配C-劳动分工机制的无人机集群空战策略

针对无人机集群在空战任务中的角色动态切换问题，提出了受狼群启发的无人机集群空战角色匹配C-任务分工方法，提高了应对复杂空战环境的动态任务执行能力。首先，通过分析狼群围捕行为特性，得到三种狼群个体特性，进而给出狼群角色匹配C-劳动分工模型。然后，基于无人机集群和狼群在行为机制上的相似性，将狼群的分工机制映射到无人机集群中，提出了无人机集群角色匹配C-任务分工模型。最后，针对不同任务分工下的目标分配问题，分别建立了攻击和制导任务的目标分配模型。仿真表明所提出的角色匹配C-任务分工方法能够有效解决空战角色动态切换问题，提高了整体空战能力。     

基于模糊控制的无人机集群视觉着降

在基于视觉导航的自主着降过程中,旋翼无人机受到自身机械振动和复合风场环境等因素的干扰,降落精度低、速度慢,影响集群回收的安全性。针对这一问题,提出一种基于模糊控制和视觉导航的集群自主着降算法。首先无人机集群飞至降落区域后,无人机通过目标检测算法找到自身对应的降落标识,再利用像素距离解算出无人机与对应降落标识间的实际水平距离,然后通过模糊化、模糊推理、去模糊化得到无人机精准对准降落点的控制指令,最终实现集群精准着降。仿真实验与实际飞行实验结果表明,该算法具有更高的鲁棒性,可有效提升无人机集群着降的速度。     

跨域无人集群协同反潜搜索方法研究

针对海上反潜搜索问题,提出一种将无人艇作为无人机的通信中继的跨域无人集群协同搜索方法,采用数字网格地图表征任务区域,构建了跨域平台的运动学模型;提出了跨域无人系统的协作方法,设计了无人系统之间的分布式信息融合机制;设计了异构平台的搜索目标函数,引导无人系统在搜索任务中实时决策。仿真结果表明：所提方法能够有效适用于文中反潜搜索任务想定,跨域平台之间能够通过优势互补提高搜索效能。     

新型航空集群编队飞行空间对准控制方法

航空集群编队飞行是实现航空集群能力涌现的必要条件。对于飞行器较多的航空集群编队,若采用传统长僚机跟随方式,当僚机数量较多时,一旦僚机出现位置偏差,则容易与周边僚机发生碰撞,存在极大的安全隐患。为此,提出一种航空集群大编队飞行空间对准控制方法,通过分层式对准方法和基于距离的基准机选择算法,构建航空集群编队两级组织架构,并采用一致性控制协议对集群编队飞行进行了仿真验证,实现了航空集群大编队飞行整体队形严整和稳定。