基于Delphi排序改进的AHP-Fuzzy人机布局虚拟评价

基于Delphi专家排序,对传统AHP-Fuzzy算法从问卷数据处理和比较矩阵建立两个方向进行了改进,使该算法更适合Jack虚拟环境下的人机布局评价。侧重于工作空间中操纵器的人机布局虚拟评价。为解决目前人因工程分析工具几乎不考虑人在特定环境下的心理与生理感知的不足问题,将Jack人因分析工具分析出的客观数据与Delphi法相结合。在数据处理过程中,鉴于传统AHP-Fuzzy对评价指标两两对比时的整数赋值,不能很好地反映人类判断的模糊性,基于Delphi排序对AHP-Fuzzy进行了改进,可节约专家时间,并避免对判断矩阵进行一系列一致性检验与调整,减少部分计算量。使用飞机驾驶舱操纵器的人机布局虚拟评价进行了实例分析与验证。

飞机座舱人机布局评价方法研究

针对当前座舱工效学重要性日益提升,信息量不断增加,机构愈加繁杂等特点,传统的以单个或多个部件为对象进行的人-机布局评价方法,往往造成综合评价的片面性,导致研发周期长,效率低等问题。考虑到工效学评价模糊性,提炼并建构了基于当前座舱特点的人机布局评价体系,提出基于不确定语言加权平均(ULWA)算子的多属性决策组合的研究方法,建立飞机座舱人机布局评价模型,并进行了推理和验证。

无人机地面控制台人机布局优化设计方法研究

在目前的大数据时代,无人机等智能飞行器应用前景越来越广泛,而无人机进行飞行任务的关键部分在于其地面控制系统。本文通过探究无人机地面控制台人机布局优化设计方法来达到提升无人机地面控制台人机合作工作效率的目的,并最终提升无人机的飞行任务执行的成功率。

基于数据分析算法的多目标覆盖无人机网络布局方法研究

多目标叠加是一个新的综合性概念,它能满足多个约束条件和性能指标,同时具有多个独立于系统的目标函数,在军事、航天、工业等领域有着广泛的应用。同时,可以满足不同情况下对系统资源和安全性的各种要求。本文首先分析了数据分析方法在无人机网络布局方法中的应用,主要是对采集到的数据进行数据筛选、数据预处理、决策树分类,然后利用决策树分类进行无人机网络规划;其次介绍了无人机传感器多目标覆盖模型,并介绍了两种常用模型;最后,本文研究了基于数据分析算法的多目标覆盖无人机网络布局方法。

基于智能优化算法和多决策模型的界面布局优化算法

本研究从提高人机界面可用性、优化界面布局的角度出发,提出了一种综合智能优化算法、熵权法-层次分析法(AHP)-逼近理想解排序法(TOPSIS)的界面布局优化方法。首先,以计算机断层扫描仪界面的高保真原型,为实验载体进行眼动追踪实验,获取到界面元素之间的关联度;建立界面布局优化的目标函数和多约束条件,采用蚁群算法(ACO)对目标函数进行求解,获得备选界面布局方案;从界面的效率、有效性、满意度3个方面将鼠标点击次数、鼠标轨迹长度、错误数量、任务持续时间和SUS问卷分数作为评价指标。采用熵权法、AHP和TOPSIS形成的多准则决策(MCDM)模型评估并选出最优界面布局方案。实验结果表明,最优界面布局方案TOPSIS综合得分为4.948037,与原始界面相比,完成任务所需的鼠标点击次数减少了11.90%、鼠标轨迹长度减少了35.60%、错误数量减少30.43%、任务持续时间减少了26.89%、SUS分数增加了2.75%。本研究使用的方法获得的最佳界面布局方案,有效地提高了人机界面的可用性。

基于Vague集的人机界面布局眼动追踪评价

为了实现准确客观的人机界面布局评价,提出了一种基于Vague集的人机界面布局眼动追踪评价方法.首先,以注视轨迹、注视点数量、注视时间和瞳孔直径四项参数构建了人机界面布局评价指标体系.然后,一方面将定性指标通过不确定语言评价形式转化为Vague数;另一方面基于优属度矩阵求出各布局方案的支持、反对、中立指标集,将定量指标表示为Vague数,共同构建了Vague集评价矩阵.最后,提出基于Vague数距离和优劣点法的评价方法,对人机界面布局方案进行了排序.以石油钻机司钻控制台人机界面布局方案评价为例,验证了该方法的实用性和有效性.

飞翼类特殊布局无人机气动力设计研究

文章针对飞翼布局无人机的气动力设计特点,结合某特殊布局方案开展翼型/机翼气动力设计研究。根据文中提出的无尾飞翼布局无人机气动力设计原则,基于CFD方法完成了相应的气动力设计任务。风洞验证试验表明,气动力设计过程所采用的CFD方法是可靠的,文中所采取的设计思路合理有效。文中设计经验表明,合理的设计思路与可靠的CFD分析工具是成功实现气动力设计任务的有力保障。

飞翼布局无人机进排气影响及机理分析

进气道尾喷管的存在不仅影响着飞机机身前后的流场特性与压力分布,而且影响着飞机升力特性、阻力特性以及力矩特性.为了研究进排气效应对飞机气动特性的影响,采用计算流体力学(CFD)数值模拟技术,建立飞翼布局无人机(UAV)堵锥整流模型和动力影响模型,其中动力影响模型是根据发动机不同的工作状态,在进气道以及尾喷管截面上设置不同的边界条件,对比分析这两种计算模型在流场特征和气动特性上的差异性,揭示内在的影响机理.进排气效应的研究有助于飞机/发动机的一体化气动综合设计.

飞翼布局无人机实验平台设计与实现

探索了飞翼布局无人机的设计思路,完成了2种设计方案,利用CFD方法获得了该飞机基本气动数据,建立了方案B的CATIA三维数字样机,实现了实验平台的制作、装配和测试工作,基于该实验平台开展了一系列飞行实验。CFD计算结果和试飞数据验证了设计方法的可行性,体现了实验平台的通用性及良好的工程应用前景。

飞翼布局无人机二阶滑模姿态跟踪鲁棒控制

针对飞翼布局无人机受扰姿态控制问题,提出一种二阶滑模姿态跟踪鲁棒控制方案。基于时标分离特性,将飞翼布局无人机姿态控制系统分为内外回路进行设计。外回路采用自适应二阶终端滑模控制器,利用自适应算法调节切换增益抑制复合干扰对系统性能的影响,同时二阶终端滑模将不连续的符号函数加在控制量的导数上,通过积分得到连续的滑模控制律,从而有效地消除了常规滑模控制器的抖振。内回路采用基于自适应super twisting滑模观测器的积分滑模控制器,设计自适应super twisting滑模观测器以实现对内回路复合干扰的估计和补偿。最后通过控制分配环节将控制力矩分配到舵面上,仿真结果验证了所提方案的有效性。

基于实时碰撞检测的船舶曲面分段人机交互场地布局技术

针对船舶曲面分段的建造具有外形复杂、固定工位、混合场地的生产特点,为满足曲面分段建造规划对空间布局的精细化、可视化、高效化控制需求,提出了基于实时碰撞检测的曲面分段人机交互式场地布局技术。以曲面分段空间布局参数化注入建模为基础,研究了面向动态过程的曲面分段实时碰撞检测算法,实现了人机交互的可视化场地布局,解决了调整位姿、更换场地、更换时间的时空冲突问题;建立了具有结构化、可控化场地布局能力的技术机制。结合实际的工程实例运行分析,验证了技术的合理性与有效性。

拉格朗日方程的菱形翼布局无人机建模

为建立菱形翼布局无人机的动力学模型,提出一种基于拉格朗日方程的动力学建模方法,首先选取四元数用于参数化该无人机的姿态,建立该无人机系统的约束矩阵;其次通过虚功的形式建立无人机的广义力矩阵,建立无人机的动能与势能模型;最后通过矩阵直积的概念得到与无人机系统约束矩阵乘积为零的矩阵,通过该矩阵消掉拉格朗日方程中的拉格朗日乘子,基于拉格朗日方程模块化地建立该无人机的动力学模型。为与拉格朗日方程进行对比,同样采用Kane方程和ADAMS软件建立该无人机的动力学模型。仿真结果表明,拉格朗日方程、Kane方程以及ADAMS软件的仿真结果基本一致,验证了动力学建模方法的合理性。

飞翼布局无人机反步L_2增益纵向着陆鲁棒控制

针对存在干扰的飞翼布局无人机纵向着陆控制问题,提出一种基于super twisting滑模干扰观测器与跟踪微分器的反步L_2增益鲁棒控制方案.为解决反步控制虚拟控制量求导复杂的问题,设计了跟踪微分器对虚拟控制量进行求导,同时综合采用super twisting滑模干扰观测器和L_2增益鲁棒项增强了控制系统的鲁棒性.仿真结果表明,无人机高度、空速都跟踪上控制指令,垂直接地速度在允许的范围内,与传统的PID着陆控制方案相比具有更好的着陆控制性能.

基于terminal滑模与控制分配的飞翼布局无人机姿态控制

对于风场扰动中的飞翼布局无人机,需要考虑模型参数不确定和外界干扰对姿态控制的影响,以及解决操纵面冗余、附加力效应显著、多轴操纵耦合、舵效非线性等特殊问题。采用基于扩张状态观测器的terminal滑模和多目标非线性控制分配对姿态角的跟踪控制问题进行了研究,将扩张状态观测器与基于饱和函数的terminal滑模控制器相结合,在名义滑模控制律的基础上采用扩张状态观测器实现对干扰的估计和补偿,有效提高了系统的鲁棒性和控制精度,并且充分利用冗余操纵面,根据飞行任务需求,实现对多种目标综合权衡的非线性控制分配。

飞翼布局无人机地面滑跑纠偏控制系统设计与仿真

地面滑跑是轮式无人机自动起降的一个重要阶段,无人机在滑跑时的运动特性相当复杂,与空中飞行时的特性相差较大,具有很强的非线性,难以准确建模,因此有效地控制无人机实现直线滑跑是无人机自动起降中的难点。尤其对于飞翼布局无人机,由于其不具有气动效率较高的常规垂尾方向舵,只有气动效率较低的阻力方向舵,难以应用常规控制方法有效地实现滑跑纠偏控制,针对此问题提出了一种应用主辅模糊控制器相结合的多重模糊控制方法,在地面滑跑侧向控制中采用主轮差动刹车和阻力方向舵联合纠偏的控制方式,解决了飞翼布局无人机地面滑跑航迹纠偏问题。仿真结果表明,应用这种多重模糊控制方法可以很好地实现飞机的自动滑跑纠偏,使飞机在地面滑跑阶段基本实现无超调无振荡自动滑跑纠偏。

双尾撑布局无人机上开伞动力学研究

针对双尾撑布局无人机上开伞过程,通过分析伞舱盖转动开启过程受力以及运动,建立伞舱盖开启过程动力学模型。采用平板大迎角气动力计算理论对伞舱盖开启过程中气动力进行分析计算,得到伞舱盖开启判定条件、伞舱盖转角与角速度关系模型、伞舱盖开启扭矩与角度关系模型。在安全开伞分析过程中,引入引导伞包开伞成功判定因子,分析了引导伞包分离角度、开伞速度和主伞包顶力对于开伞成功判定因子的影响关系。分析了双尾撑布局无人机在常用开伞速度(25~33.3 m/s)区间内,引导伞包与伞舱盖的最佳分离角度范围。最后,通过地面风洞开伞试验,对所建立的开伞过程动力学模型进行试验验证。

特殊布局无人机多目标气动外形优化设计

从无人机外形设计的总体、气动设计要求出发,根据多目标优化的基本概念,将Pareto方法与遗传优化搜索相结合,并采用了群体排序、基于共享机制的小生境等技术,使解集具有良好分布特性。在此基础上建立了一套可满足无人机气动外形综合优化设计优化模型和优化方法。针对无人机外形优化设计要求,提出了复杂外形参数化和设计变量的选取原则。根据某无人机的设计要求,以亚声速和超声速气动特性为设计目标的无人机外形综合优化设计,取得了良好的优化设计结果。

鸭式布局无人机直接升力控制系统设计

传统固定翼无人机纵向控制系统的耦合度较高,这是由于升力的改变必须通过机体姿态变化得到。本文根据某鸭式布局无人机模型设计了经典直接升力控制律,实现了飞机飞行轨迹和姿态之间的稳态解耦,提高了高度控制通道的动态响应,并且采用副翼同时同向偏转的方式提供了更大的直接升力,获得更快的纵向系统响应。提出了采用显模型跟踪解耦系统设计无人机直接升力控制系统方案,实现纵向位置控制和姿态控制动态解耦,仿真结果表明,本文设计的显模型跟踪解耦系统解耦性能较高,并且对于气动参数摄动具有较强的鲁棒性,位置控制和姿态控制的动态性能良好。

基于神经网络补偿动态逆的飞翼布局无人机姿态控制方法

将动态逆控制技术应用于飞翼式布局无人机的姿态控制回路,以适应飞翼布局无人机控制系统要求。介绍了动态逆控制器解耦控制原理,以及神经网络补偿结构的作用和设计方法,并基于无人机非线性姿态运动学和动力学模型设计了基于神经网络补偿的动态逆控制器。在强耦合、强非线性的飞翼布局无人机模型上,通过数学仿真验证了系统具有良好的动态性能和稳态特性,控制器具有很强的鲁棒性。

十字翼布局无人机半实物仿真系统设计

针对十字翼布局无人机飞行控制系统,设计该无人机半实物仿真系统,阐述了该系统的组成、原理,并介绍了仿真软件。通过对十字翼布局无人机飞行控制系统半实物仿真结果的分析和研究,验证了PID控制律能有效地控制十字翼布局无人机悬停阶段的姿态角和高度。结果表明仿真系统为自动驾驶仪的测试评估提供了平台和依据。