检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学:技术科学 2025年第4期55卷 729-740页

作者：武岚博段海滨范彦铭邓亦敏北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所

针对如何将飞行品质与“魔毯”着舰控制律设计相结合,本文首先构建了一种简化的“魔毯”着舰控制架构并考虑飞行品质设计了一种基于非线性动态逆和干扰观测器的进场功率补偿系统.在此基础上,将飞行品质引入优化过程,设计了基于飞行品质... 详细信息

针对如何将飞行品质与“魔毯”着舰控制律设计相结合,本文首先构建了一种简化的“魔毯”着舰控制架构并考虑飞行品质设计了一种基于非线性动态逆和干扰观测器的进场功率补偿系统.在此基础上,将飞行品质引入优化过程,设计了基于飞行品质的目标函数,以此将飞行品质引入“魔毯”着舰控制律设计.本文还设计了一种两阶段的改进鸽群优化算法提高着舰控制律性能,仿真实验表明,两阶段优化策略能够在消耗相同计算资源的情况下大大提升鸽群优化算法跳出局部最优的能力,且所提出的进场功率补偿系统能够通过有效调节舰载机推力提升着舰阶段的飞行品质.

关键词：飞行品质魔毯着舰舰载机鸽群优化直接升力进场功率补偿

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2024年无人机热点回眸

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科技导报 2025年第1期43卷 143-156页

作者：段海滨梅宇牛轶峰李彬刘冀川王寅霍梦真范彦铭罗德林赵彦杰朱纪洪袁莞迈王思远魏晨北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100083 国防科技大学智能科学学院长沙410073 四川大学空天科学与工程学院成都610065 中国电子科技集团公司第五十四研究所石家庄050050 南京航空航天大学航天学院南京210016 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所沈阳110035 厦门大学航空航天学院厦门361102 中国电子科技集团公司信息科学研究院北京100086 清华大学精密仪器系北京100084

2024年,无人机技术正以智能化、自主化和系统化为核心驱动力,深刻重塑着低空经济与智能空域的全球格局。从无人机自主飞行与智能控制、无人机集群协同、无人机集群验证、反无人机技术及无人机管控与低空经济等多个维度,系统阐述了无人... 详细信息

2024年,无人机技术正以智能化、自主化和系统化为核心驱动力,深刻重塑着低空经济与智能空域的全球格局。从无人机自主飞行与智能控制、无人机集群协同、无人机集群验证、反无人机技术及无人机管控与低空经济等多个维度,系统阐述了无人机相关技术2024年的代表性进展、技术挑战与发展趋势。当今,无人机技术正通过跨领域的技术集成和智能生态构建,从单一工具化应用跃升为系统级战略支柱,而低空经济的快速扩张对全球空域治理、多模态感知、任务优化以及安全保障提出了新的要求。未来的无人机必将以智能空域治理为基石、以协同创新为引擎、以新质能力提升为目标,打造面向未来场景应用的无人机生态新体系,为低空经济高质量发展、智能空域全球布局及多领域纵深应用提供技术支撑与行业引领。

关键词：无人机生态智能协同空域治理行业规范

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蚁群算法的全局收敛性研究及改进

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系统工程与电子技术 2004年第10期26卷 1506-1509页

作者：段海滨王道波南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016

针对蚁群算法(ACA)寻优性质优良,但搜索时间长、收敛速度慢、易限于局部最优解,从而使其进一步推广应用受到局限的问题,对算法的全局收敛性进行了深入的理论研究,并从改善全局收敛性的角度对算法作了一系列改进,最后对Bayes29这一典型的... 详细信息

针对蚁群算法(ACA)寻优性质优良,但搜索时间长、收敛速度慢、易限于局部最优解,从而使其进一步推广应用受到局限的问题,对算法的全局收敛性进行了深入的理论研究,并从改善全局收敛性的角度对算法作了一系列改进,最后对Bayes29这一典型的TSP问题进行了仿真实验。实验结果证明,改进后的蚁群算法具有很好的全局收敛性能。这为蚁群算法的进一步理论研究打下了很好的基础,对其在各优化领域中的推广应用具有重要意义。

关键词：蚁群算法全局收敛性信息素

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基于Voronoi图和蚁群优化算法的无人作战飞机航路规划

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系统仿真学报 2008年第21期20卷 5936-5939页

作者：刘森琪段海滨余亚翔北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院北京100083 苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室江苏苏州215006

无人作战飞机(UCVA)航路规划是一类复杂优化问题。在众多航路规划算法中,Voronoi图是一种根据战场多威胁源分布情况获取可行航路的图形算法,而蚁群优化(ACO)算法是受到蚂蚁觅食行为启发而形成的一种启发式仿生算法。根据已知威胁源生成V... 详细信息

无人作战飞机(UCVA)航路规划是一类复杂优化问题。在众多航路规划算法中,Voronoi图是一种根据战场多威胁源分布情况获取可行航路的图形算法,而蚁群优化(ACO)算法是受到蚂蚁觅食行为启发而形成的一种启发式仿生算法。根据已知威胁源生成Voronoi加权图,其中每条Voronoi边的总代价可以由威胁代价和燃油代价计算得出;然后给出了在Voronoi图条件下,用于航路规划的改进ACO算法模型和具体实现方法;最后,将Voronoi图与ACO算法相结合,并针对某UCAV多种空战态势下的航路规划问题进行了系列仿真实验。实验结果验证了所提方法在解决UCAV航路规划问题时的可行性和有效性。

关键词：无人作战飞机(UCAV) 航路规划 Voronoi图蚁群优化(ACO) 信息素

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一种大负载三轴电动仿真测试转台的设计与实现

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南京航空航天大学学报 2004年第3期36卷 358-363页

作者：段海滨王道波尧放哉南京航空航天大学自动化学院南京210016 中国直升机设计研究所第六研究室景德镇333001

设计开发了一种用于武装直升机火控系统综合试验的大负载三轴电动仿真测试转台 ,在简要介绍大负载、大扭矩、大功率、高频响、宽调速、高精度、超低速等性能特点和技术指标的基础上 ,详述了大负载仿真测试转台机械系统和驱动系统的设计... 详细信息

设计开发了一种用于武装直升机火控系统综合试验的大负载三轴电动仿真测试转台 ,在简要介绍大负载、大扭矩、大功率、高频响、宽调速、高精度、超低速等性能特点和技术指标的基础上 ,详述了大负载仿真测试转台机械系统和驱动系统的设计方案 ,并用 ANSYS5 .7软件对台体进行了有限元模态分析 ,进而提出了大负载三轴电动仿真测试转台的数学模型、实时控制方案和控制模式 ,上位机软件采用了 Vx D技术 ,上位机与下位机的通讯采用了双缓冲机制。实际控制结果表明 ,该仿真测试转台具有很好的跟踪性能和控制品质 ,整个控制系统具有很强的鲁棒性。

关键词：仿真测试转台大负载 VxD(Virtual'Something’Device) 有限元实时

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一种基于注意力机制的群集运动模型

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中国科学：技术科学 2019年第9期49卷 1040-1050页

作者：李沛段海滨北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院飞行器控制一体化技术国防科技重点实验室

利用选择性注意机制能够进行高效信息筛选的特点,提出了一种基于注意力机制的群集运动模型.模型中的个体采用视觉导引的固定邻居个数感知规则,根据邻居对于局部有序度的贡献计算其显著度值,而后采用阈值响应模型改变自身的状态,并在不... 详细信息

利用选择性注意机制能够进行高效信息筛选的特点,提出了一种基于注意力机制的群集运动模型.模型中的个体采用视觉导引的固定邻居个数感知规则,根据邻居对于局部有序度的贡献计算其显著度值,而后采用阈值响应模型改变自身的状态,并在不同的状态下采取不同的运动策略.首先分析了选择性注意和群集行为的关系,然后对群集中注意力驱动的信息传播过程进行了研究,发现在注意力机制的驱动作用下,群集中的信息传播呈现出层级网络结构;最后对所提出的群集模型在单向刺激下的群集运动以及信息个体诱发的群集运动等自组织运动特性进行了仿真实验分析.

关键词：群集运动选择性注意层级网络交互规则

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仿鹰眼视觉技术研究进展

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中国科学：技术科学 2017年第5期47卷 514-523页

作者：赵国治段海滨北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院飞行器控制一体化技术国防科技重点实验室仿生自主飞行系统研究组北京100083

自然界中的鹰眼具有视觉敏锐和大视野等优点,可为视觉信息处理技术提供借鉴.本文首先对比了鹰眼和其他类型眼睛之间的不同,介绍了生物学中鹰眼的研究现状;其次,对鹰眼的双中央凹、视觉敏锐度,鹰的对数螺旋运动以及视觉注意机制等仿鹰眼... 详细信息

自然界中的鹰眼具有视觉敏锐和大视野等优点,可为视觉信息处理技术提供借鉴.本文首先对比了鹰眼和其他类型眼睛之间的不同,介绍了生物学中鹰眼的研究现状;其次,对鹰眼的双中央凹、视觉敏锐度,鹰的对数螺旋运动以及视觉注意机制等仿鹰眼技术进行了阐述,介绍了仿鹰眼视觉技术的典型应用,包括感兴趣目标提取、动态目标跟踪、大视场相机、高分辨率器件以及自动调焦;最后,对仿鹰眼视觉技术的未来研究方向进行了展望.

关键词：仿鹰眼视觉大视野视觉敏锐度视觉注意机制动态目标跟踪

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基于强化竞争学习鸽群优化的多无人机博弈决策

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中国科学：技术科学 2024年第1期54卷 136-148页

作者：雷阳琦段海滨北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院仿生自主飞行系统研究组北京100083 鹏城实验室深圳518000

多无人机(multi-unmanned aerial vehicle, multi-UAV)博弈决策是无人机博弈对抗领域的关键性技术难题.本文提出了一种强化竞争学习鸽群优化(enhanced competitive learning pigeon-inspired optimization, ECPIO)算法,以解决多无人机博弈决策问题.建立了六自由度无人机模型以及无人机博弈态势评估模型,据此计算博弈双方无人机的收益矩阵.采用非合作博弈模型,将多无人机博弈决策问题建模为基于混合策略纳什均衡的目标函数寻优问题,采用强化竞争学习鸽群优化求取目标函数的最优解,通过引入强化竞争学习策略可有效降低优化结果陷入局部最优的概率.最后,通过将所提出的强化竞争学习鸽群优化算法与基本鸽群优化、基本粒子群优化、竞争粒子群优化以及反向学习粒子群优化算法的仿真对比实验,验证了所提方法解决多无人机博弈决策问题的可行性与有效性.

关键词：多无人机博弈决策鸽群优化强化竞争学习

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传承五四精神,践行创新育人

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科技导报 2019年第9期37卷 53-54页

作者：段海滨北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院

五四运动是一场以先进青年知识分子为先锋、广大人民群众参加的彻底反帝反封建的伟大爱国革命运动。100年前,中国青年振臂高呼,发起了传播新思想、新文化、新知识的伟大思想启蒙运动和新文化运动,中国青年从此作为独立的力量开始登上历... 详细信息

五四运动是一场以先进青年知识分子为先锋、广大人民群众参加的彻底反帝反封建的伟大爱国革命运动。100年前,中国青年振臂高呼,发起了传播新思想、新文化、新知识的伟大思想启蒙运动和新文化运动,中国青年从此作为独立的力量开始登上历史舞台。五四运动孕育了爱国、进步、民主、科学的伟大五四精神,这是中华民族百折不挠、自强不息的民族精神的

关键词：五四精神优秀博士学位论文五四运动空中机器人创新育人

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蚁群算法理论及应用研究的进展

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控制与决策 2004年第12期19卷 1321-1326,1340页

作者：段海滨王道波朱家强黄向华南京航空航天大学自动化学院江苏南京210016 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法.该算法采用分布式并行计算机制,易与其他方法结合,具有较强的鲁棒性;但搜索时间长、易限入局部最优解是其突出的缺点.针对蚁群算法,首先介绍其基本原理;然后讨论了近年来对蚁群算法的若... 详细信息

蚁群算法是优化领域中新出现的一种仿生进化算法.该算法采用分布式并行计算机制,易与其他方法结合,具有较强的鲁棒性;但搜索时间长、易限入局部最优解是其突出的缺点.针对蚁群算法,首先介绍其基本原理;然后讨论了近年来对蚁群算法的若干改进以及在许多新领域中的发展应用;最后评述了蚁群算法未来的研究方向和主要研究内容.

关键词：蚁群算法信息素智能计算优化

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