大展弦比飞翼刚柔强耦合飞行动力学与控制

针对大展弦比飞翼布局柔性飞行器在刚体和弹性自由度动力学强耦合情况下的控制问题,对相应的强耦合动力学特性与相应的控制方法展开研究.采用自由-自由模态法表征飞翼刚柔运动之间的惯性耦合;采用偶极子网格法和有理函数近似法完成广义非定常气动力计算;应用线性二次型最优控制方法进行飞行机动与弹性变形的联合控制律设计.与无控情况相比,闭环控制可有效减缓飞行器俯仰方向的阵风扰动至原来的40%.研究结果表明,飞行器一阶弯曲模态短周期之间存在明显动力学耦合.设计的闭环控制律可使动态弹性变形量始终向有助于减缓扰动方向变化.      

考虑区域交通信号配时优化的公交专用道线网规划

在公交专用道线网实际规划时,需要综合考虑交叉口延误与信号配时等因素的影响。为了使公交专用道线网规划更加合理,在考虑区域信号配时优化的条件下,以绿信比作为各个交叉口的信号配时优化变量,建立了双层规划模型,上层模型的目标函数是使网络的总出行时间最小,下层模型由交通方式划分模型、小汽车客流分配模型和公交客流分配模型3部分组成,并采用遗传算法对模型进行了求解,通过算例验证了模型的有效性。结果表明：在进行公交专用道线网规划时,交叉口的延误不可忽略;在考虑交叉口延误的基础上,对区域信号配时优化可进一步降低网络的出行总成本。     

考虑相邻跑道干扰的多目标进离场航班排序优化模型

为研究并构建一类考虑相邻跑道干扰的进离场航班排序多目标优化模型,该模型综合考虑了跑道运行模式、管制员工作负荷、飞机类型、航空器安全间隔等多种因素,以航班延误最少、跑道利用率最高为目标.根据该模型特征,设计出带精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)求解该非线性问题,揭示了不同目标下Pareto最优解之间的关系,将航班分配给不同跑道,确定其进离场时间.最后,本文以某机场的航班进离场为例,给出了优化方案,并将改进后优化模型与传统模型进行了对比,同时,对模型的参数进行了灵敏度分析,从而验证了该模型的正确性.     

一种航迹约束演化新模型及其FMM实现

Fast Marching Method（FMM）是一种基于水平集理论的界面演化跟踪算法,常被应用于求解几何最短路径规划问题。在静态环境信息已知的情况下,FMM比传统的网格搜索算法得到的路径更加光滑。但是,经典FMM对规划路径的方向控制能力弱、缺乏路径曲率调控能力。基于调整Eiknoal方程中的代价函数的策略,采用人工势场方法,提出一种综合代价模型,依此实现一种改进FMM。通过定义对应于时间距离图最陡下降法所得路径的势能函数,采用变分方法分析得到含路径曲率的Euler-Lagrange方程,给出满足路径曲率约束的代价调整策略。实验结果表明该模型和方法是可行和有效的,它能够在满足转弯机动约束条件下实现航迹方向的控制,可用于机器人或无人飞行器的航迹规划。     

基于模糊干扰观测器的自适应反演滑模控制研究

摩擦等外界干扰,系统不确定性信息及参数变化对飞行仿真转台的运行造成不利影响。针对该问题,提出基于模糊干扰观测器（Fdo）的自适应反演滑模控制方案（ABSMC）,在对外界干扰和不确定信息进行补偿的基础上,从稳定性出发,对不确定上界进行自适应估计,并逐步反推出控制器。通过对某型仿真转台进行仿真,得知该方案与普通滑模控制（SMC）方案相比,具有更高的跟踪精度,并极大的提高了对外界干扰,系统不确定信息和参数变化的鲁棒性。     

基于3DSAS的多约束多航迹协同规划与搜索方法

为解决多航迹规划中的避撞与协同问题,提出一种三维环境下的基于稀疏A*的多航迹协同规划方法。该方法设计了一种规划框架,分别在航迹搜索前与搜索过程中考虑多航迹的协同问题。在航迹搜索过程中,不但结合单条航迹原有的约束条件,同时还进行了航迹间的碰撞检测,并且通过航迹的协同违背量等因素来进行启发式搜索。该方法可以有效处理各类约束条件,简化启发因子,从而获得更好的规划性能。     

基于密度的计算机兵棋推演数据快速聚类算法

针对计算机兵棋推演数据的特点,提出了一种基于密度的快速聚类算法-基于密度的快速空间聚类算法(quick density based spatial clustering of applications with noise, QDBSCAN),目的是通过聚类检测孤立点,快速定位地面部队兵力部署上的缺陷。QDBSCAN算法在基于密度的空间聚类算法(density based spatial clustering of applications with noise, DBSCAN)算法的基础上做了相关改进:在邻近度度量上提出了最短可行路径的概念,使聚类更符合计算机兵棋的规则;动态设置密度参数;采用提出的代表对象选择方法来减少对对象邻域的判断次数;按区域对数据进行分组以缩小聚类规模。实验表明,QDBSCAN算法的性能在数据规模较大的情况下,明显优于DBSCAN算法。     

可重复使用航天器再入飞行在线可重构控制分配仿真研究（英文）

提出了带约束可重复使用航天器综合在线可重构再入控制分配方法。在给定可用控制力矩指令和舵面约束条件下,综合利用有效集理论,优化极值算法和链式控制方法,迅速生成包括气动舵面和反推力控制系统（RCS）发动机的控制指令,在线得到了满足所有控制约束且拥有高度精度的控制分配结果。可重构控制分配逻辑利用舵面失效参数特性,建立舵机状态监测系统,并依据分层消息处理机制得到重构控制指令,保证了航天器在舵面失效或操纵效能降低的情况下控制分配具有良好的精度。以某型可重复使用航天器为例,在考虑到舵面失效或操纵效能降低的情况下,通过不同算法的控制分配与仿真结果对比表明,该方法高效、快速、可靠。     

基于最优路径的异构学术网络重要文献探测方法

基于同构学术网络〖CD2〗引文网络最优路径研究, 提出一种异构网络最优路径算法及两种路径重要性的评价指标, 解决了现有同构网络最优路径算法不能应用于真实学术网络研究的问题. 以微软学术迁移学习领域数据为数据集, 从异构学术网络最优路径探测迁移学习领域重要文献与引文网络主路径探测迁移学习领域重要文献的相似性及迁移学习领域发展历程两方面验证了基于最优路径的异构网络重要文献探测方法的正确性. 实验结果表明, 该算法和指标更符合真实学术网络.