提高无人作战飞机协同作战能力的关键技术

简要分析了提高无人作战飞机协同作战能力所涉及的几个关键技术问题。从国外无人作战飞机协同作战相关战例研究入手,对有人机对无人机飞行导航系统和战斗机交战管理2个典型协同战例进行描述;重点分析了多无人作战飞机协同作战、有人机与无人作战飞机协同作战两种作战样式中的关键技术问题;最后介绍了无人作战飞机协同作战的两种典型应用。     

仿鱼柔性长鳍波动运动分析与建模

研究了弓鳍目鱼“尼罗河魔鬼”的柔性波动长背鳍.针对波动长鳍大的柔性变形特征,提出了由N根刚性鳍条依靠柔性薄膜连接组成的柔性波动长鳍简化模型;在分析长背鳍运动和流固耦合的基础上,建立了柔性波动长鳍的运动学模型;进而,从弹性薄壳理论出发,考虑柔性长鳍结构的几何非线性,并引入无矩薄壳理论的假定,建立了柔性长鳍波动的平衡方程.依据所建立的运动学模型和柔性长鳍波动的平衡方程,可以进一步解析柔性长鳍波动运动的动力学性能.     

多UCAV 任务分配的混合遗传算法与约束处理

针对多UCAV协同作战任务分配问题，建立了多目标整数规划模型，提出了基于整数编码的混合遗传算法．将约束分为全局约束和局部约束，根据局部约束将决策变量分为自由变量和非自由变量，仅对非自由变量进行编码，减少了染色体变化要素．设计了交叉算子和变异算子，以提高个体的约束满足率．以UCAV的SEAD任务为想定进行仿真，实验结果表明，该混合遗传算法可有效解决大规模整数规划问题，在求解效率和约束满足率上比标准遗传算法有显著提高．     

无人机攻防对抗不完全信息动态博弈方法研究

以不完全信息动态博弈理论为基础，无人机攻防对抗问题为背景，建立无人机攻防对抗问题的不完全信息动态博弈模型；针对博弈树的求解问题，设计免疫进化算法，求解问题的贝叶斯纳什均衡解，得到无人机的最优策略序列。仿真结果表明该模型能够合理的应用于无人机攻放对抗问题当中，具有较好的应用价值。     

基于整数规划的多UCAV任务分配问题研究

在深入分析多UCAV任务分配问题的特点的基础上，提出了求解多UCAV协同任务分配的整数规划方法．通过设计决策变量和灵活地对各种约束条件形式化，建立了多UCAV任务分配问题的形式化模型．并以典型的UCAV任务SEAD为想定，进行了仿真验证与分析．仿真结果表明该模型可以较好地解决多UCAV协同作战的任务分配问题．     

基于柔性长鳍波动推进的仿生水下机器人设计与实现

以基于柔性长鳍波动推进的仿生水下机器人试验模型为背景，主要研究其设计与实现问题．首先，介绍了仿生水下机器人试验模型的设计原则及其系统总体结构，然后重点研究了仿生柔性长鳍、主控模块与通讯系统、运动控制子系统的设计方法、系统构成和工作原理，最后介绍了试验模型的系统测试与航行试验结果及其结论，并指出了仿生水下机器人试验模型的改进重点和柔性长鳍波动推进技术今后的研究方向．基于柔性长鳍波动推进的仿生水下机器人试验模型的研制成功，初步验证了柔性长鳍波动推进方式应用于水下机器人推进控制系统在原理上和技术上是可行的．     

柔性长鳍波动推进流体动力测试平台

为辅助研究鱼类MPF推进模式中的柔性长鳍波动推进动力学问题,论文研究了构建柔性长鳍波动推进流体动力测试平台的技术方案.论文首先根据功能需求确定了测试平台的总体结构,并着重讨论了作为受试模型的柔性长鳍仿生装置以及具有6分力与6自由度运动参数测量功能的流体动力测量系统的设计与实现.测试平台利用仿生装置模拟仿生对象多种波动运动模式,借助测量系统对受试模型的各种波动运动进行静态与动态流体动力/力矩测量,并通过测控系统对整个平台进行远程测控.论文研究的测试平台将为柔性长鳍波动推进机理及控制技术研究提供重要试验平台.     

面向协同任务的多UCAV分布式任务分配与协调技术

对多架无人作战飞机 (Unmanned combat aerial vehicle, UCAV) 分布式控制中的任务分配与任务协调问题开展研究. 采用合同网实现任务执行过程中的任务分配. 通过对合同网进行扩展, 使 UCAV 能够在招标和竞标的同时处理任务间的时间约束. 设计了一种新的部分全局规划协商机制, 能够更有效地对执行相关任务的 UCAV 的任务计划进行协调. 通过 Petri 网建模方法, 将两种协商机制模型化为 Petri 网并分析了协商过程的正确性与协商结果的可行性. 仿真实验验证了方法的有效性.     

基于IMOPSO算法的多目标多聚焦图像融合

目前的多聚焦图像融合方法对于融合模型的建立主要依赖于经验,其参数配置存在主观性.提出了一种基于IMOPSO算法的多目标多聚焦图像融合方法,简化了多聚焦图像融合模型,克服了参数配置对经验的依赖性.首先给出了多聚焦图像融合有效的评价指标,然后构造了统一的小波域多聚焦图像融合模型,最后以模型参数作为决策变量,采用IMOPSO算法进行多目标优化搜索.IMOPSO算法不但引入变异算子以避免早熟,而且引入拥挤算子,使Pareto优解尽可能均匀分布于Pareto前端,并采用一种新的自适应惯性权重提高寻优能力.实验结果表明,IMOPSO算法具有更快的收敛速度和更好的寻优能力,同时基于该算法的融合方法也实现了Pareto最优多聚焦图像融合.     

自主车辆越野路径规划的新方法——领域式规划法

本文提出了一种解决 ALV(Autonomous Land Vehicle)越野路径规划的新途径——领域式规划法.介绍了一种面向地形本身分布特点和性质的地形分割方法,讨论了领域式规划空间的二叉树表示方法.在此基础上,提出了采用虚拟矩阵匹配搜索二叉树以确定领域式规划空间中邻接关系的方法,并描述了启发式方法和概率方法相结合的路径搜索算法.领域式规划方法有效地解决了非结构化环境中的规划效率问题.