复杂动态环境下多无人机目标跟踪的分布式协同轨迹规划方法

针对复杂威胁环境下多无人机协同跟踪动态目标的问题,提出了一种多策略改进灰狼优化算法(multi-strategy improved grey wolf optimization,MSIGWO)的分布式模型预测控制方法。通过对多无人机跟踪动态飞行目标场景问题描述,考虑无人机运动学、相对运动学、战场复杂威胁、机间距离和视场传感器等约束,建立了多无人机协同跟踪动态目标的数学模型;基于分布式模型预测控制设计了多无人机协同轨迹在线优化求解框架,提出了一种改进灰狼算法作为分布式轨迹规划求解策略,通过控制参数自适应调整策略,最优位置学习更新策略以及跳出局部最优解策略来增强种群多样性,进而提升算法的优化求解能力;应用数值仿真和半实物仿真验证了所提出策略和方法的有效性。仿真结果表明:提出的多无人机分布式协同轨迹规划方法能够在有效避开动态环境障碍的条件下协同跟踪动态目标,具有较优的跟踪效能。

反向射流作用下可回收火箭升阻特性

可回收火箭动力减速过程中反向射流将大幅改变箭体气动特性,为获得反向射流对箭体气动特性的影响,利用数值模拟方法获得箭体升阻力系数,分析升阻特性变化规律并提出升阻特性表征参数。首先,对反向射流钝体构型进行数值模拟,将得到的结果与已公开的实验数据进行对比,验证了数值模拟方法的有效性。其次,采用RANS方法模拟了单喷管构型火箭多种典型飞行状态,得到箭体升阻力系数随迎角变化曲线以及升阻特性变化规律,通过对回流区内流动状态进行分析得到升阻特性改变的机理。最后,由反向射流对箭体气动特性影响程度提出表征参数。结果表明:反向射流会对箭体形成遮挡作用并影响箭体升阻力特性。有射流时升阻力特性受飞行高度影响较大,受飞行马赫数影响较小,与无射流时的规律恰好相反。大部分飞行工况下阻力系数小于0.1,部分高空飞行工况将出现负阻力。本研究提出以反向射流与箭体宽度比作为气动特性表征参数,可以较好地反映反向射流对箭体的遮挡作用并表征箭体在反向射流作用下的气动特性变化规律。

无人机集群固定时间预设性能自抗扰仿射编队机动

针对输入故障下的固定翼无人机“多领导者-多跟随者”集群的鲁棒高精度仿射编队机动问题,基于自抗扰控制、固定时间控制和预设性能控制,提出了一种协调与飞行解耦的多层控制方案。针对集群仿射编队机动的上层协调,设计了一种新型分布式固定时间状态估计器,适应于局部单向交互下参考轨迹的快速生成;针对集群编队的底层飞行,基于自抗扰控制框架设计了底层鲁棒控制器,采用固定时间扩张状态观测器快速估计由外部干扰和输入故障引起的总匹配干扰,并设计了一种自适应神经网络用于拟合动力学耦合与模型不确定性引入的系统非匹配干扰,面向飞行中的控制精度约束,提出了一种新型固定时间预设性能函数,结合动态面技术并引入辅助系统,设计了一种抗饱和的预设性能反演控制器,最终实现各无人机高精度机动飞行。通过数值仿真验证了在输入故障下无人机集群编队机动的有效性和鲁棒性。

新型高增益耦合电感二次型变换器

将开关-耦合电感单元引入二次型变换器,采用一个耦合电感和两个独立电感,在开关管关断时,电感为电容充电;导通时,利用电容为负载供电。与传统变换器相比,所提出的变换器采用更少的器件,能得到高电压增益效果与低占空比。采用了降低电压应力的电容,二极管和半导体开关,开关管应力更低。提出了稳态和比较性能分析,制作了一台140W实验平台,给出实验数据与结论,验证了理论分析的正确性。

新疆和田花帽实物测绘研究

佩戴花帽是维吾尔族人民的重要生活习俗,在日常社交、走亲访友、节日聚会等场合中佩戴花帽,不仅是对民族文化传统的传承,也是对长辈、亲友的尊重,更是民族审美意趣的体现。本研究报告对新疆和田地区所收集的花帽进行数据测量与绘制,剖析花帽的制作结构、分析花帽的装饰图案题材、构图与纹样造型,研究花帽的装饰工艺方法,力求通过实物研究对新疆和田花帽进行数据记录与传统手工技艺的分析,在保护民族优秀传统文化的同时,期望为当下设计领域提供参考与借鉴。

清代织绣服饰中三蓝绣蝴蝶纹研究与当代应用

以清代服饰文物实物图例,对中国传统纹样三蓝绣蝴蝶纹的应用、色彩、寓意进行解析。通过美术图案学角度剖析其结构特点,发掘其在当代社会的应用与创新途径。

针的历史演变与服饰工艺发展的关联性研究

针形状细长而尖锐,是我们日常生活中最常见的工具之一,其历史发展与服装工艺发展之间有着密不可分的联系。随着人类生产力的提升和工业的发展,以及人对于审美需求的变化,使针的功能性加强的同时为服装生产和服装工艺带来了助力。本文从针的发展历史和服装工艺的发展历史两个方面开展研究,通过考古文献材料、文献、实物、图像等研究方法,探索针的发展与服装工艺发展的关联性,剖析针对现代社会生产与生活的意义及价值。

基于Simulink的汽轮机蒸汽阀门液压控制系统GUI界面整定程序研究

目前在多数汽轮机液压系统控制中,技术工人往往依靠已有经验对PID控制器的参数进行整定,并根据现场实际调试进行验证。该方法准确率低,难以实现有效的参数整定。现通过对汽轮机阀门控制系统进行动力学分析,建立了液压控制系统的动态数学模型,并开发出一款基于Simulink仿真平台用于PID参数整定的GUI运行界面,经过实际仿真,其可以方便快捷地对PID整定参数进行稳定、快速及准确的验证,有效提高了参数整定的效率,也为企业的降本增效提供了技术保障。

基于遗传算法和Matlab_GUI的汽轮机阀门液压缸结构优化设计

传统的液压缸设计方式主要依赖以往的经验值,难以实现有效优化。鉴于此,通过对液压缸进行力学分析,建立了应力强度模型以及参数限制条件,选择遗传算法作为结构优化的手段,最后开发出了一款基于Matlab平台的GUI运行界面,经过实际仿真,可以方便快捷地得到优化后的液压缸尺寸参数,从而最大限度地节省材料,为企业降本增效提供了技术保障。

基于AnyLogic的直升机后送救护组医疗设备器材需求模型构建

目的:构建直升机后送救护组医疗设备器材需求模型,以为不同任务下合理配备机载医疗设备器材提供参考。方法:收集整理常规医疗处置及紧急医疗处置时间、医疗处置所需的基本医疗设备器材等基础数据,采用AnyLogic的多智能体建模方法,将伤病员、设备器材、医护作为智能体模块,通过彼此间的逻辑关系建立智能体之间的访问规则,从而构建直升机后送救护组医疗设备器材需求模型。以直8加改装救护直升机为平台装载救护组和伤病员为例,模拟多种轻重伤病员混合的后送任务,采用该模型记录100次模拟飞行的医疗处置等待时间、完成率、医护利用率和设备器材需求数据,并进行分析。结果:采用该模型可从电子设备类、救护操作器材类、辅助小器材类、卫生耗材类等方面为直升机后送救护组的多种后送任务提供通用的医疗设备器材配备方案。结论:该模型为直升机后送救护组医疗设备器材的合理配备提供了新思路和参考依据。

清代女性服饰的满汉文化交融体现

满族与汉族的文化因清代特殊的历史背景而深度交融,使清代女性的服装呈现出满汉两制并存的现象。随着时间的推移和着装风尚的演变,满汉两族女性的服装开始相互影响并最终走向了融合。文章以这种特殊历史背景下的女性服饰变化为视角,通过罗列和对比的方法诠释满族与汉族服饰融合的过程,明晰民族融合的必然性,为民族服饰文化传承和服饰变化研究提供参考。

《雍正十二美人图》服装纹样提取及复原研究——以“持表对菊”、“倚榻观雀”为例

本研究以故宫博物院馆藏《雍正十二美人图》中的“持表对菊”、“倚榻观雀”两篇画作为对象,针对画作中服装上出现的纹样展开研究。使用三重证据法证实纹样并进行纹样提取,对于画作中不完整的纹样进行二次创作复原。本研究为《雍正十二美人图》服饰复原的一部分,为其中纹样的复原提供有效依据,也为今后服装纹样的复原提供新的思路和方法。

金融系统异常处理自动化方法研究与应用

顺应运维自动化发展趋势,农业银行面向金融系统监控告警异常场景,创新搭建运维操作中心、场景定制中心、场景执行控制台等工具,实现对目标场景的可视化集中调度控制与全流程自动化执行,并以实际生产中应用系统所发生的异常为例,实践验证了方案可行性,取得了良好的应用成效。

HIPVs介导的植物与害虫互作机理研究进展

对虫害诱导植物挥发物(HIPVs)的种类及其释放特性、生态功能及应用进行了详细综述,并从利用HIPVs防治害虫、探索HIPVs在植物-害虫-天敌三者营养关系中的调控作用和应用基因工程技术进行改造3个方面对未来的研究重点进行了展望,以期让人们更好地了解虫害诱导植物挥发物的研究现状和应用前景,开发出更多的害虫防治手段。

基于动态联盟策略的无人机集群在线任务规划方法

针对复杂战场环境下无人集群任务规划所面临的高动态性、强不确定性以及多约束问题,提出一种基于动态联盟策略的分布式在线任务规划方法。描述无人机集群动态任务规划的典型场景,建立了异构无人机集群的多约束分布式任务规划数学模型;设计考虑集群动态拓扑约束的任务联盟组建策略,提出耦合Dubins航迹规划的改进蚁群算法,实现多约束强不确定动态任务规划问题的在线求解;构建异构无人机集群察打评一体的任务仿真场景,通过数字仿真以及虚实结合的半实物仿真技术验证所提出的策略和算法的有效性。研究结果表明:所提方法在动态任务规划过程中能够在损失较少任务完成时间的前提下可获得较优的系统效能,对于后续研究工作进一步走向工程化应用具有一定意义。

基于强化学习的改进三维A^(*)算法在线航迹规划

针对飞行器在线航迹规划对算法实时性与结果最优性要求高的问题,基于强化学习方法改进三维A^(*)算法。首先,引入收缩因子改进代价函数的启发信息加权方法提升算法时间性能;其次,建立算法实时性与结果最优性的性能变化度量模型,结合深度确定性策略梯度方法设计动作-状态与奖励函数,对收缩因子进行优化训练;最后,在多场景下对改进后的三维A^(*)算法进行仿真验证。仿真结果表明,改进算法能够在保证航迹结果最优性的同时有效提升算法时间性能。