检索结果-内蒙古大学图书馆

本文研究作大范围运动的柔性梁的离散化方法.在柔性梁的纵向变形中计及了与横向变形的耦合项,因此考虑了梁的几何非线性.由Jourdain变分原理导出了旋转梁的动力学方程,用有限元方法和模态缩减法对梁进行离散.对有限元方法和模态缩减法的仿真结果进行比较表明,在旋转运动为高速时,用模态缩减法离散会导致较大的误差.

关键词：柔性梁几何非线性模态缩减法有限元法离散化法

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卫星编队飞行自主队形重构方法研究

卫星编队飞行自主队形重构方法研究

引用

作者：黄海滨哈尔滨工业大学

学位级别：博士

队形重构是卫星编队飞行的关键技术之一，自主运行则是卫星编队飞行的发展趋势。因此，如何快速规划出合理的重构路径，继而安全有效地完成队形重构所需的机动，对于卫星编队飞行技术的发展具有十分重要的意义。本文以卫星编队飞行的自... 详细信息

队形重构是卫星编队飞行的关键技术之一，自主运行则是卫星编队飞行的发展趋势。因此，如何快速规划出合理的重构路径，继而安全有效地完成队形重构所需的机动，对于卫星编队飞行技术的发展具有十分重要的意义。本文以卫星编队飞行的自主队形重构作为研究对象，对其中涉及的实时性、碰撞规避、燃料均衡以及重规划等问题展开了系统深入的研究。主要包括以下几个方面：\n 针对连续的队形重构问题，提出了基于Legendre伪谱法的队形重构离散化方法。将各成员卫星的状态量与控制量在Legendre-Gauss-Lobatto(LGL)点处离散，从而将原队形重构问题转化为非线性规划问题。分析了单纯使用Legendre伪谱法处理队形重构问题的缺陷，并讨论了传统优化方法求解队形重构问题的局限性。\n 使用协同进化粒子群方法求解离散化后的队形重构问题。根据队形重构中各卫星相对运动模型的特点，设计了各粒子初始位置的生成方法，保证各粒子每一次进化的位置都能够满足卫星的动力学方程约束，从而克服了粒子群优化方法对有约束优化问题处理能力差、计算时间长的缺点。依据各卫星队形重构轨迹的特性，提出了新的粒子群速度更新公式，使得各粒子在进化过程中能够迅速收敛到最优解附近，从而大大加快了粒子群的优化速度。针对Legendre伪谱法在各LGL点之间无法处理碰撞规避约束的缺点，在可能发生碰撞的区域加入了符合高斯分布的测试点，从而保证了整个队形重构过程的安全性。在此基础上，根据卫星编队飞行所具有的分布式的特点，提出了协同进化粒子群方法，分别赋予每颗卫星一个粒子群，使得各卫星能够在独立优化的同时相互交流位置信息，从而避免碰撞的发生。\n 进一步地，使用博弈论的相关原理分别从三个方面改进协同进化粒子群方法。首先，针对协同进化粒子群方法存在冗余搜索的问题，设计了动态深度优先搜索方法。该方法在各粒子群初始化和判断是否碰撞的过程中，能够迅速有效地找到所有Pareto有效均衡解，极大地提高了大规模队形重构问题的运算速度，从而保证了队形重构的实时性。其次，考虑卫星编队飞行对燃料均衡的要求，提出了基于协调博弈的燃料均衡策略。该策略根据各卫星之前的燃料剩余情况和礼让次数，在进化过程中帮助各卫星选取合适的路径，既能够尽可能地均衡各卫星之间的剩余燃料，又能够避免各卫星为了追求平衡而造成的不必要的浪费。最后，针对粒子群中的粒子在进化中可能出现的进化停滞现象，提出了基于纳什讨价还价解的进化方法。在粒子进化停滞时，该方法能够在短时间内改变粒子的速度更新公式，从而帮助粒子摆脱停滞区域，加快进化速度。\n 在此基础上，使用实时重规划方法处理队形重构过程中的机动问题。在存在干扰的机动过程中，依据各卫星的实际运行状态，每隔固定时刻进行一次重规划，重新优化各卫星从当前状态到终端状态的轨迹。从而能够克服使用控制方法进行跟踪机动的局限性，进一步优化各卫星的运行轨迹，并能够有效避免标称轨迹所带来的碰撞隐患。

关键词：卫星编队飞行自主队形重构离散化法 Legendre伪谱法协同进化粒子群法

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强化学习在移动机器人导航上的应用

强化学习在移动机器人导航上的应用

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中国自动化学会系统仿真专业委员会中国系统仿真学会仿真计算机与软件专业委员会2004学术年会

作者：卓睿陈宗海陈春林中国科学技术大学自动化系合肥230027

导航是移动机器人的一项关键技术.强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习领域的一个重要分支.该文首先分析了机器人学习存在的一些问题;其次介绍了强化学习的原理和结构;然后结合近年来... 详细信息

导航是移动机器人的一项关键技术.强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习领域的一个重要分支.该文首先分析了机器人学习存在的一些问题;其次介绍了强化学习的原理和结构;然后结合近年来的研究综述了强化学习技术在导航应用上的两种方法:离散化法和函数估计法;最后简单的介绍了强化学习在移动机器人导航领域未来的发展方向.

关键词：强化学习移动机器人离散化法函数估计法

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强化学习在移动机器人导航上的应用

强化学习在移动机器人导航上的应用

引用

’2004系统仿真技术及其应用学术交流会

作者：卓睿陈宗海陈春林中国科学技术大学自动化系中国科学技术大学自动化系中国科学技术大学自动化系

导航是移动机器人的一项关键技术。强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习领域的—个重要分支。该文首先分析了机器人学习存在的一些同题;其次介绍了强化学习的原理和结构;然后结合近年... 详细信息

导航是移动机器人的一项关键技术。强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为机器学习领域的—个重要分支。该文首先分析了机器人学习存在的一些同题;其次介绍了强化学习的原理和结构;然后结合近年来的研究综述了强化学习技术在导航应用上的两种方法:离散化法和函数估计法:最后简单的介绍了强化学习在移动机器人导航领域未来的发展方向。

关键词：强化学习移动机器人离散化法函数估计法

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