飞艇实现人类于升空之梦

飞艇是一种轻于窄气的航空器，它与气球最大的区别在于具有推进和控制飞行状态的装置。飞艇由巨大的流线型艇体、位于艇体下面的吊舱、起稳定控制作用的尾面和推进装置组成。艇体的气囊内壳以密度比空气小的浮升气体（氢气或氦气）借以产生浮力使飞艇升空。吊舱供人员乘坐和装载货物。尾商用来控制和保持航向、俯仰的稳定。     

破障艇作业可视化仿真与效能评估

引入了船体动力学等相关模型,设计实现了破障艇作业可视化仿真系统,并对不同条件下破障过程进行了可视化仿真.优化创建了不同浪谱的动态LOD海面,通过粒子系统实现了首尾浪迹、爆炸水柱等特殊效果.建立了破障艇作业效能模糊综合评判的指标体系,给出了效能评价模型和评价方法,并对其仿真实例结果进行了评估,评估结果表明仿真系统具有可信性.     

上海地铁3号线车辆紧急制动的实现

本文介绍了紧急制动的作用,分析了上海地铁3号线地铁车辆所用KBWB制动系统空气制动控制单元的组成和工作原理,着重论述了该制动系统在紧急制动时的工作过程以及紧急制动时如何防止轮对滑行。     

高速圆舭艇加装近水面消波水翼的研究

依据线性兴波阻力理论和兴波干扰原理对加装消波水翼船型的兴波阻力计算方法和降阻效果进行了研究．用所提方法对一加装消波水翼的高速圆舭模进行了计算,理论计算结果与模型试验结果的比较表明,建立的带消波水翼船型兴波阻力计算方法基本上可实用于消波水翼设计以及该类艇兴波阻力的估算．带消波水翼艇与无消波水翼艇阻力比较表明,加装消波水翼后,傅汝德数Ｆｎ在０．５５～０．８５区间,兴波阻力理论值和剩余阻力试验值都显著降低,当Ｆｎ＝０．６时兴波阻力理论值降低了１６．１％,剩余阻力试验值降低了２５％．     

汽车使用中的节油技术

本方通过对汽车的行驶过程作了一般性的分析,对在使用中的节约燃料的方法进行了一定的探讨,并给出了一些具体的操作办法,对驾驶员在行车过程中节约燃料有一定的帮助。     

基于深度强化学习的无人艇轨迹跟踪算法研究

针对欠驱动水面无人艇(USV)轨迹跟踪控制问题,提出一种基于近端策略优化(PPO)的深度强化学习轨迹跟踪控制算法．为引导控制器网络的正确收敛,构建基于长短时记忆(LSTM)网络层的深度强化学习控制器,设计了相应的状态空间和收益函数．为增强控制器的鲁棒性,生成轨迹任务数据集来模拟复杂的任务环境,以此作为深度强化学习控制器的训练样本输入．仿真结果表明：所提出的算法能有效收敛,具备扰动环境下的精确跟踪控制能力,有较大的实际应用潜力．     

带拖线阵的水面无人艇局部路径规划算法

针对带有拖线阵的水面无人艇(unmanned surface vessel, USV)局部路径规划问题,提出了一种基于虚拟斥力场的改进人工势场法。首先,对USV和拖线阵进行建模,分析带有拖线阵USV的避障和缆阵有效张力过大问题;然后,通过增加虚拟斥力场改进人工势场法,在USV艇体有效避障的基础上,增加拖线阵位置安全裕度;最后,兼顾缆体的强度安全,实现带有拖线阵的USV整体有效避障。仿真和海上试验结果表明,所设计的方法能够综合保障USV及其拖线阵的航行安全。     

无人艇航迹跟踪控制系统设计与验证

针对复杂湖面环境干扰下的无人艇自主航行控制问题,设计了一种有效的无人艇航迹跟踪控制系统。该系统从航迹跟踪控制算法、数据融合处理、上位机监控三个部分展开设计。在算法设计层面,将航迹跟踪控制问题分为外环和内环两部分,外环部分提出了一种自适应视线(Line of sight,LOS）制导算法,以求解目标航向角作为航向控制器的输入;内环部分设计了无模型自适应PID航向控制器,以实现无人艇稳定的航行。在数据处理层面,采用卡尔曼滤波算法对传感器信息进行融合,实现了对无人艇位置和姿态信息的准确估计。在监控层面,设计了一种可视化上位机软件,实时监测无人艇航行状态,保证航行安全。最后,利用实艇进行湖测实验,验证了该控制系统的有效性,结果表明该系统具备在内湖执行任务的能力以及应对复杂环境干扰的能力。     

速度矢量场二阶滑模无人艇引导律

针对航速和航道未知扰动等因素,提出一种速度矢量场二阶滑模无人水面艇(USV)引导律。首先,建立无人艇运动学和航向角动力学模型;其次构造路径误差(y_e)模型,设计基于航速(V_g)的路径误差矢量场,速度越大,航向角变化越小;再结合二阶滑模面设计一种速度矢量场二阶滑模无人艇引导律,并考虑未知扰动因素Δ分析速度矢量场二阶滑模无人艇引导律的稳定性。仿真结果表明：相比于经典矢量场,速度矢量场有效实现航速V_g越快,航向角变化率越小,矢量场越平缓,提高了USV航行安全性和稳定性;基于速度矢量场二阶滑模无人艇引导律的路径跟踪控制系统鲁棒性更强,路径跟踪准确度更高,能够较好地完成路径跟踪。     

滑行艇高速运动建模与姿态控制仿真

针对采用喷水推进的高速滑行无人艇水下附体少,航向稳定性差、横摇阻尼小和高速时易出现"海豚运动"现象的特点,对高速滑行艇进行系统建模,分析艇体的水动力特性和运动特性.在此基础上采用基于模糊神经网络的控制方法,通过对喷水推进器的控制来实现对艇体的姿态控制.运用MATLAB软件进行系统仿真,仿真结果表明,采用模糊神经网络对无人艇的姿态控制,能够有效减小艇体的摇摆.