摘要：针对高空台进气环境模拟系统(IESS)存在压力与温度双变量强耦合及发动机快速过渡态试验带来的强总和扰动问题,设计一种新型固定时间滑模控制器(FxTSMC)并结合固定时间扩张状态观测器(FxTESO),提出一种固定时间自抗扰复合解耦控制(FxT-ADRCDC)方法。具体地,采用静态解耦方法将IESS解耦为两个单输入、单输出系统,实现IESS温度和压力的独立控制。在总扰动估计与抑制方面,利用固定时间扩张状态观测器快速准确估计系统状态与包含系统动态耦合在内的总扰动,并提出一种能够避免奇异问题且快速收敛的新型FxTSMC,将总扰动补偿到FxTSMC中,得到FxT-ADRCDC方法。设计Lyapunov函数证明了闭环控制系统的固定时间稳定性,得到不依赖于初始条件的稳定时间上限。搭建高置信度IESS仿真平台开展发动机过渡态飞行任务试验,对比了本文所提出方法与线性自抗扰解耦控制(LADRDC)方法。结果显示,FxT-ADRCDC方法控制下的进气压力、温度的绝对积分误差比LADRDC方法平均减少约70.3%和70.7%,且阀门摆动量符合实际工程要求,有效实现了进气压力、温度的高品质解耦控制,为提升IESS的快速、精确的动态模拟能力提供有力的技术支撑。

摘要：工业缺陷图像样本是工业产品缺陷检测、分类和分级的基础数据。针对工业缺陷检测目前仍存在复杂环境下的目标检测困难、样本数量不足导致特征提取差等问题,提出了一种预训练的自编码器生成对抗网络。用预训练的自编码器代替基础生成对抗网络(GAN)的生成网络,引导生成网络更好地融合数据特征。结合目标图像的特征重新设计一个编码器-解码器损失函数来替换GAN的对抗损失函数。利用钢卷端面缺陷数据集进行试验。试验结果表明,经过改进GAN数据增强后,平均精度均值mAP0.5最高提升了0.118,对单类缺陷的检测准确率最高提升了0.138。

摘要：低频/甚低频电磁波的频率极低,趋肤深度较深,可以以很小的损耗穿透海水和地下来进行通信.传统的低频发射天线存在尺寸和功耗较大的问题,本文采用驻极体材料设计了一种机械天线式低频/甚低频发射天线结构.利用激励装置驱动驻极体所带极化电荷进行机械运动,从而产生交变的电磁场,并激发出电磁波携带能量和信息,在一定的媒质中传播,以实现电磁波的高效辐射,颠覆了传统低频/甚低频发信系统中天线尺寸需与辐射信号波长相比拟的约束.基于该结构,本文建立了磁场传播的解析模型,并据此研究了天线尺寸、形状等相关参数对天线性能的影响.给出了天线所产生场强随几何参数如半径、高度等的变化规律,同时对比了两种不同磁场模型仿真计算的结果,阐述了在实际情况中需要根据天线尺寸和传播距离等条件来选择适合的模型.研究工作对于指导机械天线设计和优化天线结构具有重要意义.

摘要：基于三个未知参数的加速方程,在假定产品寿命服从两参数Weibull分布的条件下,以正常应力水平下特征寿命的极大似然估计(Maximum likelihood estimation,MLE)渐近方差最小为设计原则,建立气缸双应力恒加试验优化模型,设计优化方案;分别选择传统方案与优化方案实施双应力加速寿命试验,根据传统方案和优化方案理论,确定加速应力谱及试验条件矩阵;做了各组应力下参数估计与评价,通过试验数据验证,证明此方案在不影响统计精度的前提下,精确地复现了正常应力下气缸寿命的各项指标,有效地缩短了试验周期,降低了试验成本。

摘要：针对基础服务设施系统的优化防护策略制定问题,将系统抽象成由服务设施、需求点及连接弧构成的一般性网络.应用对策论中的主从对策理论思想,描述系统防护计划制定者与攻击者在决策时相互制约的关系,并考虑设施容量限制这一现实因素对问题的影响,提出带容限的"防护-中断-再分配"三层主从对策模型.通过设计"大需求量优先-就近服务"的启发式分配策略化简模型,使其转换为双层混合整数线性规划,进而采用一种二叉树搜索算法对模型进行求解.实验表明,该启发式策略在绝大多数情况下均能以很小误差逼近最优分配.由模型给出的优化防护策略可大幅减低系统遭受破坏后的运行成本,当防护资源投入达一定量时,能有效避免系统陷入非正常运行状态.通过对模型及模型解的分析,可有助于真实大型复杂基础设施服务系统关键部位的识别及防护策略制定.

摘要：针对智能设计方法中的知识库搜索问题,提出了一种基于本体映射的设计知识库搜索方法。为描述复杂的产品设计知识,使用本体知识表示方法建立了产品设计知识库。将产品设计方案的搜索问题转换为本体映射问题,使用本体映射算法搜索本体知识库中符合设计需求的产品设计方案。设计并实现了一种结合了元素级映射技术和结构级映射技术的本体映射算法,并应用于基于本体映射的设计知识库搜索。最后,通过飞控作动器设计实例,验证了基于本体映射的设计知识库搜索方法的正确性和有效性。

摘要：为应对现代战场的信息化与集群化发展趋势,从多高超声速飞行器饱和打击任务需求出发,针对其中的再入飞行时间约束条件进行研究,提出一套基于Deep Q-learning Network(DQN)的时间可控再入制导律.该制导律工作流程为首先纵向轨迹预测-校正模块根据当前飞行状态和攻角-速度剖面规划出倾侧角幅值;然后在线约束强化管理模块对其进行安全限幅处理;最后倾侧角符号规划模块以调节再入飞行时间为目标,在对横向飞行状态进行马尔科夫决策过程建模的基础上,设计相应的深度神经网络进行离线训练以在线生成倾侧角符号,进而与幅值信息共同组成最终的倾侧角指令.多组仿真的对比分析结果表明:在标称环境下的多任务仿真中,时间可控再入制导律能够自主地进行倾侧角符号的在线规划,在不影响制导精度的前提下,对再入飞行时间进行调整以满足不同的任务需求;在参数拉偏的蒙特卡洛仿真中,其在保证再入飞行安全、稳定的同时,仍然能将时间误差控制在合理的范围之内.从而验证了相对于传统方法而言,本研究所设计的再入制导律在任务适应性、鲁棒性与时间可控性等方面均具有良好表现,能够有效地满足飞行时间约束下的再入任务需求.

摘要：数字多频陷波滤波器主要用于消除数字信号中包含的多个频率分量.针对经典设计方法存在的局限性,提出了数字多频陷波滤波器的改进设计方法,即充分利用陷波滤波器的幅度响应和全通滤波器的相位响应的映射关系,将陷波滤波器设计问题转化为全通滤波器的设计问题.详细论述了改进设计方法的基本原理和实现过程,仿真验证结果表明所提出的设计方法有很好的稳定性和有效性.

摘要：针对现有的并行子空间优化框架存在的各子空间仅能有一个优化目标等局限,提出了并行多目标子空间优化框架。该框架将各个学科的优化问题由以往的单目标优化改进为多目标优化,使得每个子空间可以分配到多个优化目标、各子空间的设计变量可以重叠,并且在一次优化中就可获得优化问题的Pareto前沿。介绍了新框架的基本思想和流程,并且阐述了新的学科解耦、子空间的并行优化和系统级的设计变量综合方法。以一个飞机总体设计问题为例,考虑气动、隐身与控制学科,对翼面几何参数和控制律参数进行了优化设计,验证了并行多目标子空间优化框架的有效性和相对于已有方法的优势。

摘要：针对航空电作动系统用双余度无刷直流电机的方案寻优问题,提出了一种基于遗传算法的优化设计方法.通过分析航空作动系统的特点和性能要求得出电机优化设计的目标函数和约束条件.建立电机的电磁和热路模型,得到目标函数和约束条件的解析方程.其中,在电磁模型的建立过程中,采用解析方法得到气隙磁密和反电势系数表达式;在热路模型的建立过程中,采用Bertotti分立铁耗法计算铁心损耗,并利用热路法求解电机各部分的温升.通过遗传算法对电机重量全局寻优.计算结果表明:在满足性能要求的前提下,优化设计方案合理,电机重量减小了13.3%,验证了该优化设计和建模方法的有效性.