弱光波前传感器质心计算的新方法

 研究了Shack Hartmann波前传感器质心计算的新方法,即最小二乘高斯拟合方法。分析了Shack-Hartmann波前传感器采用一阶矩质心计算位置方法对光斑强度的敏感性,与最小二乘高斯拟合方法进行了比较,并对Shack Hartmann波前传感器的子孔径波前斜率探测的正确性进行了分析。最后的计算结果表明最小二乘高斯拟合法计算子孔径光斑的质心位置可以减小质心探测的误差。     

高帧叔Shack—Hartmann探测的波前处理技术研究

高帧频Ｓｈａｃｋ－Ｈａｒｔｍａｎｎ波前传感器常用于自适应光学系统中实时吵的动态波前误差,其输出信号必须由高速波前处理机进行处理和运算。结合５６１单元自适应光学系统中采样频率为２９００ＨＺ的Ｓｈａｃｋ－Ｈａｒｔｍａｎｎ波前传感器的特点,讨论了采用高帧频Ｓｈａｃｋ－Ｈａｒｔｍａｎｎ探的自适应光学系统的实时波前处理方法。     

瞬态波的高精度开路边条件*

文献[2～4]提出了一种用于瞬态波的自适应开路边条件(AOBC).克服了已有的开路边条件(OBC)应用范围狭窄的困难,可以适用于来波入射角在任意范围内变化的情况。本文则是以其中的一阶AOBC为基础,构造了一类新的高阶AOBC.并证明在所有同阶OBC中,只有这类AOBC才具有最高阶精度,而所有其之同阶的OBC的精度都要比它低。     

低成本制导弹药虚拟运动预测组合导航方法

采用捷联惯导/卫导松组合导航系统的低成本制导弹药在执行任务时,卫星导航信号闪烁、断续、丢失等情况时有发生,严重降低了导航精度。为解决卫导信号短时缺失条件下的精确导航问题,提出了一种基于虚拟运动状态预测和自适应卡尔曼滤波器的卫导信号补偿导航方法。首先,建立卫导接收机正常工作时的状态与量测方程,构建三维空间下弹药制导过程的动力学模型。其次,根据制导律与动力学特性预测制导弹药的虚拟运动状态,并将其输入卡尔曼滤波器,在一定程度上替代卫导信号。最后,设计一种自适应卡尔曼滤波器,该滤波器可根据新息序列实际协方差与理论协方差的不匹配度自动调节增益。仿真结果表明,在卫导信号短时缺失的情况下,相比基于扩展卡尔曼滤波器的松组合导航方法,所提方法可将平均定位精度提升55%以上,为卫导信号短时缺失条件下的组合导航提供新思路。     

科氏振动陀螺全角模式阻尼误差与补偿

工作在全角模式的科氏振动陀螺具有直接输出角度信息、大动态范围、高测量带宽及稳定的标度因数等优势,但其性能易受谐振子刚度不对称、极板间距不一致、阻尼误差等因素影响,其中阻尼误差缺乏有效的补偿方案。针对科氏振动全角陀螺的阻尼误差,提出在阻尼主轴坐标系中采用能量衰减法对阻尼误差的影响进行分析,确定了全角陀螺的速率死区指标,并得到了在不同外界角速率下全角陀螺的进动特性。最终采用自适应阻尼补偿法对全角陀螺阻尼误差进行抑制,将MEMS多环陀螺的速率漂移从2°/s降低至0.25°/s。     

复杂环境下无人车双重自适应定位算法

针对复杂环境中部分传感器失效情况下无人车定位精度下降甚至出现无法定位问题,提出局部自适应滤波和自适应信息共享因子分配的双重自适应算法,提升了无人车多源融合定位性能。所提算法利用新息自适应调节测量噪声对局部滤波器进行自适应状态估计,利用局部滤波器状态协方差和观测噪声自适应分配信息共享因子,能有效地抵御观测值粗差影响。仿真结果和实车测试数据均表明,该双重自适应定位算法能够根据局部滤波器新息和状态协方差在线自动更新信息共享因子,相比自适应联邦卡尔曼滤波算法和经典联邦卡尔曼滤波算法,位置精度分别提高了44%和63%,误差小于1 m,验证了所提算法在复杂环境下能有效提高整个导航系统的可靠性、鲁棒性。     

基于可拓决策法的车辆自适应避撞控制方法研究

车辆的避撞控制可以有效避免或缓解车辆的碰撞事故,是自动驾驶汽车的关键控制技术之一.各种交通条件、不确定的道路附着系数以及复杂的液压制动执行系统都会降低避撞控制的有效性.因此,本文提出了一种基于可拓决策法的自适应避撞控制,该控制方法对路面附着系数具有自适应性,并能够精确控制制动系统的制动液压力.首先,设计了滑模观测器来估计轮胎纵向力,并基于观测得到的轮胎纵向力,进一步提出带遗忘因子的递推最小二乘法估计道路附着系数.其次,基于递推最小二乘法的估计值,提出了基于路面附着系数自适应调节的自适应避撞控制方法,该方法基于可拓决策法的先决判定决定当前时刻应采用何种避撞控制策略,即采用可拓决策方法判断进行点刹预警制动、全制动或者不制动.再次,通过对执行系统-电控液压制动系统进行精确的液压控制,实现主动减速控制效果.最后,采用软件联合仿真手段对上述方法进行了验证,结果表明所提出的算法在避撞行驶工况中具有良好的避撞效果.     

基于自适应泡泡法的薄壳结构拓扑优化设计

为有效解决薄壳结构拓扑优化设计难题,并满足其对分析模型精度和优化结果质量的高要求,结合等几何壳体分析方法提出一种基于自适应泡泡法的新型拓扑优化设计框架.等几何分析技术在薄壳分析方面具有天然的优势:一方面可为薄壳结构建立起精确的NURBS分析模型,避免了模型转换操作及误差;另一方面还可保证待分析物理场的高阶连续性,无需设置转角自由度等.为了在给定壳面上实现结构的拓扑演化,借助NURBS曲面(即等几何分析中的薄壳中面)的映射关系,仅需在规则的二维参数区域内改变结构拓扑即可.鉴于此,采用自适应泡泡法在壳面参数区域内开展拓扑优化,该方法包含孔洞建模、孔洞引入和固定网格分析3个模块,其在当前工作中分别基于闭合B样条、拓扑导数理论和有限胞元法实现.其中,闭合B样条兼具参数和隐式两种表达形式,参数形式便于在CAD系统中直接生成精确的结构模型;隐式形式不仅便于开展孔洞的融合/分离操作,还能与有限胞元法有机结合以替代繁琐的修剪曲面分析方法.理论分析和数值算例表明,所提优化设计框架将复杂的薄壳结构拓扑优化问题转化为简单的二维结构拓扑优化问题,在保证足够分析精度的基础上使用相对很少的设计变量就可得到具有清晰...     

爆轰驱动多介质问题的Lagrange多分区自适应数值模拟研究

凝聚炸药爆轰驱动惰性金属材料形成的多介质流动问题广泛存在于工程应用领域, Lagrange方法由于其物质界面的高保真特性一直在相关问题的数值模拟中发挥着不可替代的作用.加密网格是提高爆轰驱动多介质问题模拟精度的常用途径之一.然而, Lagrange框架下整体密网格计算常会遇到网格畸变、计算效率低等问题.为此,针对爆轰驱动多介质流动问题,提出了一种Lagrange框架下的非结构网格多层自适应方法,在保证所关心区域局部网格分辨率的前提下,大幅缩减了整体计算规模,提升了Lagrange计算的健壮性.设计了非结构网格多层数据结构,提出了多层网格分层存储、有效网格压至一层进行Lagrange计算的AMR策略,同时还发展了自适应接触滑移耦合算法,实现了AMR计算与多分区接触滑移计算的“紧耦合”.相比于已有工作,所提出的AMR方法既保持了非结构网格多层数据结构的灵活性优势,又避免了Lagrange框架下多层网格分别计算带来的层间耦合困难,同时因实现了与接触滑移的自适应耦合,使得它能很好地适应多分区的多介质问题.在一维、二维爆轰算例验证所提出方法正确性的前提下,开展了拐角爆轰、多层炸药隔爆和有限尺寸弯...     

分布式驱动电动汽车主动悬架T–S模糊控制研究

分布式驱动电动汽车,由于簧下质量增大,导致车轮振动加剧,进而影响车辆平顺性及行驶安全性。为有效抑制分布式驱动电动汽车垂向振动恶化,设计了一种主动悬架T–S模糊控制器,构建了分布式驱动电动汽车1/4悬架动力学模型,基于Matlab/Simulink在B级随机路面及变路面工况下进行动力学仿真,考虑了控制器在车辆参数不确定时的自适应性,探究了T–S模糊控制器在车辆变参数条件下的控制效果,并与PID控制的主动悬架及传统的被动悬架进行比较,通过硬件在环实验验证了控制效果。结果表明,所提出的分布式驱动电动汽车主动悬架T–S模糊控制策略可有效提升车辆的平顺性指标,相对于PID控制及被动悬架,T–S模糊控制也具有更好的多工况自适应能力。