城市区域多物流无人机协同任务分配

针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先，为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次，为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后，为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明，所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。     

基于ULS、TLS和超声测高仪的天然次生林中不同林冠层树高估测

【目的】应用不同数据源分析不同林冠层中探测提取树高的异同,探索适用于中国北方天然次生林树高估测的方法。【方法】以东北林业大学帽儿山实验林场中林施业区0.25 hm²样地为研究区域,基于无人机激光雷达(unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)、地基激光雷达(terrestrial laser scanning,TLS)和Vertex IV超声测高仪实测单木树高,根据冠层高度分布(canopy height distribution, CHD)对林冠层进行分层,对不同林冠层(上层和下层)、不同树木类型(针叶树和阔叶树)探测提取的树高进行对比与分析。【结果】由CHD计算得到的冠层分层阈值为8.5 m。树高的离群值大多产生在林冠上层,阔叶树比针叶树更容易产生离群值,ULS比TLS更容易产生离群值。在林冠上层,ULS比TLS估测树高的相对均方根误差(rRMSE)低2.56%,ULS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低2.68%;在林冠下层,ULS仅能探测到少量树木,ULS比TLS探测提取树高的 rRMSE高6.31%,TLS提取针叶树树高的rRMSE比阔叶树低1.16%。【结论】针叶树的树高估测精度普遍高于阔叶树;当TLS和ULS均能对单木进行完全扫描时,具有准确提取树高的潜力;树高离群值多由冠型不规则或相互交叉的阔叶树产生,而大部分针叶树,由于具有规则的冠型,所以产生的离群值较少;基于CHD对林冠层进行划分能够较好地反映不同数据源估测树高的适用范围,具有一定的推广意义。     

攻击机编队对地攻击损伤评估研究

为了分析机群对地攻击的损伤,提出了三种不同情况下的损伤评估方法.首先给出了常用的平均分配防空火力时的机群对地攻击的损伤评估方法;然后分析了"不打中一个,不打另一个"的防空火力最优分配原则,即保证攻击序列中的第一次攻击的方向总是对着机群中没被击落的飞机,并提出了在该最优分配原则下的攻击机编队的损伤评估算法;最后提出了在最优分配防空火力基础上考虑攻击机防卫物资消耗下的编队损伤评估方法,并对各种评估方法进行了仿真计算和比较.     

安徽省大学生竞技健美操比赛难度动作分析

对2005年安徽省大学生竞技健美操比赛六人操项目的前8名共8套动作中难度动作数量、组别、分值和C组难度动作空中姿态类型,进行统计分析.结果表明:目前安徽省大学生运动员的成套动作中所选择的4个组别难度动作的比例基本合理,且符合运动员各自的身体素质能力和训练水平,完成质量比往年有很大的提高.但在C组跳与跃类难度动作的选择上缺乏多样性,存在着较多的空中姿态重复现象,与竞技健美操最新发展趋势有差距.     

单线循环固定抱索器双人吊椅索道在煤矿中的应用

介绍了单线循环固定抱索器双人吊椅索道主要技术指标、结构特征、施工工艺及其在煤矿中的应用效果，该技术应用为提升大型矿井专用行人斜井运输能力提供了一条可行途径。     

一种动态调整的混合蚂蚁聚类算法

设计和实现了一种改进的蚂蚁聚类算法.基于海上空袭目标攻击方向划分问题,分析了传统的聚类算法解决此类问题的不足,提出了一种动态调整的空袭方向划分混合蚂蚁聚类算法.该算法能充分利用空中目标信息动态调整参数,以获取合理聚类数和加速算法收敛,对孤立数据处理的鲁棒性较强.用人工数据集和真实数据集进行实验.结果表明,该算法是一种高效率的聚类算法,提高了空袭方向划分的准确性和科学性.     

角动量守恒定律在体育运动中的应用研究

分析讨论了角动量守恒定律在空翻、转体以及旋空翻等竞技动作中的具体应用。     

国外无人机自主飞行控制研究

无人机自主飞行控制的研究属于飞行控制的前沿问题,其目的是实现无人机的自主飞行控制、决策和管理。由于其高度的复杂性和智能性,在理论和工程实际上尚处于起步阶段。结合近年来国外的发展状况和一些主要的研究成果,对无人机的自主飞行控制的研究进行了概述。首先介绍了自主控制的概念,然后分别探讨了无人机自主飞行控制中几个相关的关键问题,主要包括飞行中规划与重规划,自主飞行控制的分层结构,以及无人机自主着陆等问题,最后对未来的发展方向和面临的挑战进行了展望。     

无人机遥感图像融合方法研究

针对待拼接的无人机遥感图像重叠区域不规则、焦距不固定、含噪声较多等问题, 在加权平均融合算法的基础上引入基于折线化思想的不规则重叠区域生成法, 减小算法误差, 并运用基于距离比的自适应算法实现权值自动匹配, 使算法在不受重叠区域形状限制的同时得到更精确的计算结果, 解决了图像拼接后融合区域分辨率低、拼接线明显的问题。仿真表明, 改进的加权平均融合算法在保持原算法快速性的同时, 达到了去除拼接缝隙、使图像融合区域过渡平滑的目的, 并获得了融合质量较好的大视野无缝拼接图像。     

面向海上移动目标的空天协同连续观测模型

由于视距限制,对海上移动目标进行连续观测与定位探测难度较大.现有方法通过卫星和无人机等单平台对目标进行观测,不能解决面向海上移动目标连续观测的问题.针对当前单个平台的不足,本文构建了面向海上移动目标的空天协同连续观测模型,并提出了空天协同连续观测策略.空天协同连续观测策略抽取出卫星规划、无人机飞行计划、观测序列、区域预测以及路径规划等五个子问题,并对其进行建模求解.仿真实验表明,该方法大大降低了目标的平均观测周期,有效解决了海上移动目标连续观测问题.