基于NSGA-II的改进多目标遗传算法

在已有多目标优化算法(NSGA-II)研究和分析的基础上,为加快收敛速度,提高收敛精度,设计了新的初始筛选机制,改进了交叉算子的系数生成,提出了更为合理的排挤机制。通过典型应用函数的计算测试,结果表明:上述改进不仅具有较高的计算效率,而且能够得到分布更为合理的解,且能保持解的多样性分布。     

MEMS压差传感器在小型无人机空速测量中的应用

介绍了一种基于MEMS压差传感器和数字信号处理器(DSP)的小型无人机空速测量系统的实现方法.根据实际需求对压差传感器进行了温度补偿,并采用最小二乘法消除器件和电路的非线性;经实验测试,空速在13～50 m/s范围内,该系统的测量精度在±3％以内.该空速测量系统具有体积小、重量轻、功耗低、工作可靠等优点.     

自由旋涡气动窗口的光学特性研究

文中讨论了超音速自由旋涡气动窗口的折射率结构，对设计的超音速自由旋涡气动窗口射流流场及超音速自由旋涡气动窗口的光学性能进行了数值分析和实验研究。研究了自由涡射流对透射激光产生的气动透镜效应，给出了计算和实验结果。     

无动力跳跃式跨大气层飞行的可行性研究

针对跳跃式跨大气层飞行弹道的特殊性。建立了其飞行动力学模型，在此基础上，利用弹道仿真的方法分析了跳跃飞行的可行性，而后用能量解析的方法进一步分析了其可行性．最后研究了跳跃飞行所需求的大升阻比的可实现性问题，得出无动力跳跃式飞行是可行的。所得结论对跳跃飞行成为又一重要机动突防手段提供了一定的参考依据。     

粒子滤波算法在视频目标跟踪中的改进与运用

为实现粒子滤波算法在视频目标跟踪领域的应用,减小算法的运算量,提高算法的适应性和鲁棒性,文中提出利用构造等价有效粒子数的概念,采用选择重采样的方式减少重采样的执行步骤,减少运算量。同时为减小算法对亮度的敏感性,提出利用HSV色彩基准代替RGB色彩基准作为目标特征,对目标进行识别。最后对改进算法进行了试验,结果表明文中所提的方法能减少算法的计算量,有效的改进算法在视频目标跟踪中的稳定性。     

再入滑翔式飞行器弹道特征与乘波构型设计

再入滑翔式飞行器是一种新型的远程快速精确投送工具.研究了滑翔式飞行器与常规再入飞行器的弹道特征;分析了速度倾角和升阻比对射程、高度和飞行时间的影响;建立了滑翔式飞行器对高升阻比的设计需求;采用改进的遗传算法开展了锥导乘波构型的多目标优化设计研究;并通过数值模拟和风洞实验分析了优化外形的气动性能.研究表明,高升阻比是滑翔式飞行器实现远程、快速、精确打击和机动能力的重要决定因素,乘波构型是实现高升阻比气动布局的有效手段;考虑到实际应用,需要综合升阻比、容积率和容积等要求进行多目标优化设计.数值模拟和风洞实验表明优化设计外形具有较好气动性能.     

高超声速滑翔飞行器弹道特性分析

高超声速滑翔飞行器是当前研究热点方向之一,平衡滑翔和跳跃滑翔是两种典型的飞行模式.针对两种飞行模式展开研究,在平衡滑翔弹道分析的基础上,利用数值方法研究初始高度、速度及速度倾角偏离平衡滑翔状态时对弹道性能的影响,分析了跳跃弹道形成的原因,通过无量纲速度-高度图初步揭示了平衡滑翔和跳跃滑翔之间的联系.     

极涡风场中平流层浮空器轨迹仿真研究

为实现平流层浮空器绕极地飞行,结合极地地区的环境特征,建立了极地风场模型与太阳辐照模型、平流层浮空器动力学模型以及太阳电池与蓄电池相结合的循环能源模型.利用极地地区特有的极涡风场,设计了平流层浮空器轨迹控制策略,以纬向风作为动力在东西方向上飞行,考虑风场紊流影响,通过螺旋桨对浮空器在南北方向上的偏移施加控制.仿真结果表明,在推进功率等约束条件下,采用PID控制方法的浮空器在受到干扰产生偏移时仍然能够回到预定的轨迹,证明了利用极涡风场和控制策略实现平流层浮空器绕极地飞行的可行性.     

基于无人机机动性能约束的航迹规划方法

由于无人机机动性能的限制,当两任务点相距较近时,按照进圆切换航迹规划算法规划出的航迹常常出现绕飞的现象。本文对出现该现象的原因进行了分析,给出了无法到达区域的计算方法,提出任务是否可行的判断法则,并在此基础上得出求解无人机可行航迹的变分方程。由于该变分方程难以得出解析解,在限制不等式约束的条件下,利用几何作图的方法得到了变分方程的两个可行解,制定了工程上较为实用的航迹规划算法,从而解决了无人机绕飞的问题。     

四元数卡尔曼滤波组合导航算法性能分析

为分析四元数卡尔曼滤波组合导航算法在飞行器姿态估计中的性能,在建立四元数卡尔曼滤波观测方程、状态方程和方差计算模型的基础上,分别设计了陀螺/加速度计/磁强计组合导航仿真算例和陀螺/加速度计初始对准实验,比较了四元数卡尔曼滤波组合导航算法相较于传统扩展卡尔曼滤波组合导航算法在计算量、收敛性、收敛速度、收敛精度方面的性能.分析结果表明该滤波器无须扩展卡尔曼滤波器的线性化过程,计算量小,算法实现简单;收敛性和收敛速度均优于扩展卡尔曼滤波器.收敛精度较扩展卡尔曼滤波器高出约两个数量级,但收敛过程中存在一个比扩展卡尔曼滤波器精度低的时间区间.