网络化多传感器-多武器协同防空任务规划

针对网络化防空体系的多传感器-多武器协同任务规划问题, 考虑任务要求、装备性能、运用限制等约束, 构建多武器拦截与多传感器跟踪任务规划模型。前者以拦截时机、次数等为优化目标, 输出武器-目标配对以及对目标的拦截时段、跟踪时间要求; 后者以满足跟踪时间要求为目标, 输出传感器-目标配对和对目标的跟踪时段。设计了基于时段优选拼接和分支定界法的多传感器-多武器协同任务规划算法, 生成多传感器-多武器协同交战计划, 支持多传感器接力跟踪、跨平台打击引导、多武器协同抗击。在假定的舰艇编队与预警机协同防空场景下验证了所设计模型的有效性。     

液压驱动仿生捕蝇草柔性抓手的设计与实验研究

随着科技的发展和生活的需要，柔性抓手因其安全性和柔顺性逐渐成为了研究热点。捕蝇草作为一种能够实现包络抓取的植物，其运动特点对于柔性抓手的抓取运动具有较好的参考性。文中根据软体网格结构和捕蝇草的变形机理，提出了一种由双仿生叶片组成的液压驱动仿生捕蝇草柔性抓手结构。首先基于本构模型提出了完全嵌入式单列网格弯曲角度和压力关系的数学模型，然后基于仿真模型分析了多列网格弯曲角度和压力的关系，确定了柔性抓手0.040 MPa的工作压力。通过分析仿真结果，得出了边缘不完整网格的弯曲角度变化和受力均大于完整网格的结论，证明了不完整网格处是柔性抓手强度的薄弱点。进行了液压驱动和气压驱动仿生叶片的弯曲实验和闭合力实验，证实了在工作压力下液压驱动的性能优于气压驱动，确定了柔性抓手0.010 MPa的准备压力。最后通过适应性实验证明了所设计的柔性抓手能抓取不同形状的物体，证实了最大负载能力达304.3 g。文中设计的液压驱动仿生捕蝇草柔性抓手可以为活体昆虫捕捉和无损采摘提供有效的解决方案，也可为仿生植物机器人的研发提供理论和技术基础。     

基于航迹分类的终端区交通流非线性特征

终端区空中交通系统是复杂的非线性系统，本文基于航迹分类与交通流混沌理论研究终端区交通流的非线性特征，为终端区交通流控制及预测提供科学依据。首先对获取的广播式自动相关监视(Automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)航迹数据进行异常识别与处理。然后基于K-近邻算法(K-nearest neighbor, K-NN)与跑道方向设计终端区航迹分类方法，实现终端区航空器航迹的精确分类。根据分类结果构建交通流量的时间序列，结合相空间重构和最大Lyapunov指数分析终端区交通流的混沌特性。最后，选用北京首都机场终端区ADS-B航迹数据进行实例验证，结果表明本文方法可以实现航迹的精准分类，准确识别和分析多跑道机场终端区交通流的非线性特征，在验证时段内36R、36L跑道及整个终端区交通流均表现出混沌特性。