基于强化学习的全电推进卫星变轨优化方法

采用电推力器实现自主轨道转移是全电推进卫星领域的关键技术之一。针对地球同步轨道(geostationary orbit, GEO)全电推进卫星的轨道提升问题,将广义优势估计(generalized advantage estimator, GAE)和近端策略优化(proximal policy optimization, PPO)方法相结合,在考虑多种轨道摄动影响以及地球阴影约束的情况下,提出了基于强化学习的时间最优小推力变轨策略优化方法。针对状态空间过大、奖励稀疏导致训练困难这一关键问题,提出了动作输出映射和分层奖励等训练加速方法,有效提升了训练效率,加快了收敛速度。数值仿真和结果对比表明,所提方法更加简单、灵活、高效,与传统的直接法、间接法以及反馈控制法相比,能够保证轨道转移时间的最优性。     

目标加速度截获方法研究

在雷达测量中,由于加速度的影响使速度的测量变得十分困难,因此需要对目标的加速度进行截获并补偿。讨论目标加速度导致信号频谱的变化,分析两种目标加速度截获方法:样板法和共轭法。因为共轭法导致信号的频谱集中在很窄的频域内,所以提出一种改进共轭法来展宽信号频谱,提高估计精度。仿真结果表明,改进共轭法有效并可以很好地捕获目标的加速度信息。     

考虑舵面饱和的鲁棒可重构控制律设计及仿真

针对常规显式非线性动态逆控制鲁棒性差的问题,综合隐式动态逆和奇异摄动分层设计,引入状态速率(导数)和操纵面的当前位置信号的反馈,设计鲁棒动态逆控制律,不需要完整的飞机气动力模型,敏感度降低.利用过栽测量信号采用几何的方法,构建角加速度信号,其它状态速率信号,基于飞机动力学方程求解得到.同时采用自适应权矩阵和多级舵面操纵分配策略,降低舵面速率/位置饱和.控制律结构简单,当飞机存在外形损伤、舵面或传感器失效时,能够迅速实现测量信号的隔离、反馈信号的重建和控制的重新分配和控制律重构.针对某型飞机建立高准确度的仿真模型,计算结果表明在存在气动力摄动、测量偏差干扰,噪声和舵面限制等的情况下,控制律具有良好的鲁棒性.     

加速度与多速度差模型及稳定性分析

在多速度差模型(Multiple Velocity Difference Model, MVDD)的基础上,给出了一个扩展交通流模型--加速度差与多速度差模型(Multiple Velocity and Acceleration Difference Model, MVADM).在MVADM中,尝试利用前车的加速度差以提高交通流的稳定性.通过线性稳定性分析,发现与MVDM相比,MAVDM模型中自由流稳定的敏感系数临界值变小,稳定区域有明显增加.     

定常化Chebyshev迭代法迭代矩阵的特征值与其他特征值的关系

讨论求解线性方程组的定常化Chebyshev加速迭代法,通过给出三个引理和四个定理,证明了该方法的迭代矩阵特征值与其他矩阵特征值之间的关系.     

高超声速飞行器侧向机动性能研究

对高超声速飞行器侧向机动性能的研究是对其进行跟踪预测的一项重要参考依据。本文通过对高超声速飞行器的最小转弯半径以及偏航距离的计算,研究了飞行速度以及飞行高度对飞行器侧向机动性能的影响。首先在假设条件下构建了飞行器的数学模型,然后建立了飞行器做变速率转弯机动时的转弯半径模型、位移模型以及加速度模型,通过计算两种转弯模式下的最小转弯半径以及匀速率转弯机动方式下的偏航距离,得出了关于飞行速度以及飞行高度会对飞行器机动性能产生不同影响的结论。     

基于随机维纳过程的产品加速因子分布确定方法

针对新研产品加速因子难以确定的问题,提出基于随机维纳过程的产品加速因子分布确定方法。首先根据相似产品信息,利用整体极大似然函数(MLE)和Fisher信息矩阵确定相似产品加速因子先验分布;其次根据专家经验信息给出新研产品加速因子先验分布;再其次通过加权融合思想,将相似产品加速因子先验分布和专家经验加速因子先验分布融合,给出新研产品加速因子最终的先验分布;然后根据新研产品内场试验信息,给出Wiener过程的参数估计;最后利用Bayes理论,充分利用产品低层试验信息对加速因子分布进行更新得到后验分布。以某型新研加速度计为实例,验证了所提出的方法适用性和有效性。     

Road Identification for Anti-Lock Brake Systems Equipped with Only Wheel Speed Sensors

IntroductionFor anti- lock brake systems ( ABS) ,the roadcohesion condition is one of the most importantfactors.Standard ABS can identify road cohesionconditions while braking and decide whether theroad friction is high( asphalt) or low( snow,ice) ,so that the control unitactivates the correspondingcontrol logic[1] .Only wheel speed sensors areavailable in standard ABS to identify the roadconditions,with no other sensors needed. Roadidentification research is currently a popular topicin au…     

基于MMA7455L的汽车加速度数据采集系统设计

为保证汽车行驶过程中的安全性和舒适性,设计了一种基于MSP430微控制器和MMA7455L加速度传感器的汽车加速度数据采集系统。介绍了系统的软硬件设计方案,同时给出了汽车行驶过程中平顺性的评价方法。通过实验完成了对汽车静止时加速度数据的采集和分析。实验数据表明,多组采集数据特点相似,结果满足理论要求,采集系统基本可靠。     

基于CUDA架构并行算法的带地形AMT二维反演实现与应用

并行计算是提高音频大地电磁（audio-frequency magnetotelluric method,AMT）数据反演效率的有效途径。本文在统一计算设备架构(compute unified device architecture,CUDA) 下开展带地形的AMT数据二维反演并行算法研究,旨在利用GPU强大的计算能力及并行计算技术实现高精度、快速度的AMT数据二维反演。首先利用有限元和自适应正则化反演算法实现AMT数据二维反演的串行化计算;然后在PGI Visual Fortran+ CUDA5.5环境下编写基于CPU+GPU的CUDA并行代码,将正演中的频率循环、反演中的模型灵敏度矩阵计算和反演方程正则化求解部分进行并行化处理;通过不同复杂程度的理论模型正反演模拟验证了该并行算法的有效性和准确性。不同模型和不同模式下的数值模拟结果对比表明,基于CPU+GPU的CUDA并行算法相较于传统的CPU串行算法,在灵敏度矩阵计算和反演方程正则化方面耗时更少,加速比最高可达10倍以上。最后将该并行算法应用于某矿区实测AMT数据的二维反演中,取得了较好的应用效果。