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公开(公告)号：CN118940065A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411065207.7
申请日：2024-08-05
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/23 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供了一种基于多灰类任务场景的评价指标体系有效性聚类验证方法，包括如下步骤：S1、按照装备体系作战能力评价指标体系有效性的验证要求划分验证评价灰类数S；S2、确定每个验证评价指标的聚类权值；S3、依据装备体系作战使命分析生成多灰类任务场景；S4、选择所有待验证评价指标体系集合的一个进行灰色聚类验证算法计算；S5、判断所有待验证评价指标体系是否计算完成，如完成转S6进行有效性验证结果分析，否则转入S4；S6、针对得到的所有灰类任务场景下所有评价指标体系的有效性验证矩阵进行分析。本发明为评价体系的建立和优化提供了一个科学、系统的解决方案，大大提升了评价工作的质量和效率。
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公开(公告)号：CN110399692B
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN201910700580.8
申请日：2019-07-31
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 大型捆绑火箭的模态筛选方法，属于运载火箭总体领域，解决现有的火箭模态筛选方法对于火箭模态筛选不够准确、且对于火箭局部模态筛选误差较大的问题，要点是将火箭模态数据分量进行归一化处理，充分利用芯级和助推器模态数据，分别计算出芯级和助推器的相关归一化位移平方和，求出弯曲、扭转、纵振模态下的表征系数ηw，ηn和ηz，最大的表征系数η为芯级或者助推器的模态类型；同时提出了一种新的比重参数，用于更好的判定局部模态。效果是本发明模态筛选方法的模态筛选结果准确性更高。
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公开(公告)号：CN104796158A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510223253.X
申请日：2015-05-05
Applicant: 大连理工大学
IPC: H03M13/11
Abstract: 本发明涉及一种针对固定信息长度的LDPC编译码系统平台，其中固定信息长度为1152bits，它包含若干子系统，其特征在于：每一所述子系统包括一第一选择器、一上位机、一无线接收装置、一处理器、一FPGA编译码器、一第二选择器和一无线发射装置；其中FPGA编译码器包括判断单元、编码器和译码器；本发明由于采用以上设置，实现根据数据通信方向自动实现编译码器配置，进而减少子系统的冗余度，避免子系统资源的浪费，从而实现减少本发明冗余度和资源消耗。因此，本发明可以广泛应用移动通信、空间通信等领域。
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公开(公告)号：CN118936245A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411071704.8
申请日：2024-08-06
Applicant: 大连理工大学
IPC: F42B15/01 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM‑FCNN攻角估计的运载火箭减载控制方法及系统，涉及运载火箭控制技术领域，包括以下步骤：根据火箭在高空风区域飞行状态数据以及测量的风速数据生成数据集，并采用线性归一化对数据集进行处理；利用归一化后的数据训练LSTM‑FCNN深度神经网络，建立火箭姿态响应与风速之间映射关系；将训练后的LSTM‑FCNN深度神经网络迁移到火箭实际飞行中，基于估计的高空风风速得到攻角，进而采取基于攻角反馈的减载控制方法，降低运载火箭的气动载荷。本发明提升攻角在风场不确定情况下的估计精度，降低运载火箭的气动载荷，提高运载火箭在高空风区域飞行的适应能力。
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公开(公告)号：CN116045834A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310232099.7
申请日：2023-03-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01B11/16
Abstract: 本发明公开了一种基于光纤应变传感的柔性三维细长结构形状感知方法，包括：在待测的细长结构上布设分布式光纤传感器；将所述待测的细长结构划分为多个单元，每个单元设有若干个子区域；引入绝对节点坐标法，根据分布式光纤传感器位置的坐标，得到每个子区域的总体应变转换矩阵；利用分布式光纤传感器，获取其布设位置上沿着布设方向的线应变；通过所述总体应变转换矩阵和测得的应变值，构造相关算法使能逐单元地得到单元间各节点的坐标及方向；将各节点的坐标代入有限元形函数中，获取变形后细长结构的形状。相对于已有的其他形状感知算法，本发明能够在相对自由地设计光纤布设方案的基础上，实现对不同截面形状的三维细长结构的形状感知。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111965975B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202010679772.8
申请日：2020-07-15
IPC: G05B13/04 , G06F30/23 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种最小化振动的智能结构动态变形控制方法，具体包括：S1.建立智能结构变形的振动方程；S2.利用步骤S1所述振动方程，导出终端tf时刻结构指定变形的描述方程；S3.导出步骤S1中振动方程的状态空间方程；S4.设计使结构振动过程最小化的二次性能指标；S5.设计使结构振动过程和终端振动最小化的二次性能指标；S6.完成控制器相关矩阵微分方程的求解；S7.构造作动器最优加载形式的控制律；S8.将最优控制律代入智能结构变形的振动方程，得到最优加载形式下的结构动态变形响应和作动器最优加载历程。本申请将动态变形过程的微分方程引入性能指标，给出的智能结构动态变形过程更为光滑，终端时刻残余振动更小。
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公开(公告)号：CN113485108A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110769711.5
申请日：2021-07-07
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种推力下降故障下运载火箭上升段智能任务重构方法，包括采用自适应配点法获取最优救援轨道与其对应飞行轨迹；从所述最优救援轨道对应的飞行轨迹中提取最优轨迹，对所述最优轨迹按离散的飞行时间节点插值，产生“故障状态‑最优轨迹”数据集；采用最大最小法对数据集进行归一化处理，通过正交最小二乘法选择径向基神经网络数据中心，建立故障状态到最优轨迹关系；将所述径向基神经网络迁移到火箭实际飞行中，该径向基神经网络在线决策出近似最优轨迹；利用决策出的所述近似最优轨迹为初始猜测值，采用自适应伪谱法在线求解得到最优救援轨道与飞行轨迹。本发明可在线同时优化救援轨道和其对应的飞行轨迹，并且节省了计算时间。
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公开(公告)号：CN112455723A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011262295.1
申请日：2020-11-12
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种火箭推力下降故障下基于RBFNN的救援轨道决策方法，包括：在地心惯性坐标系中建立火箭的上升段二级飞行动力学方程，构建一系列推力下降故障下圆轨道半长轴最大优化问题；采用自适应伪谱法离线求解圆轨道半长轴最大优化问题，采用最大最小法对故障状态最优救援轨道样本数据进行归一化处理，将所有数据规范化到[‑1,1]之间，采用正交最小二乘法选择径向基神经网络RBFNN数据中心，其中径向基函数选高斯基函数，离线训练径向基神经网络，从而建立故障状态到最优救援轨道非线性映射关系；将径向基神经网络迁移到火箭实际飞行中，以飞行的故障状态作为输入，该径向基神经网络在线决策出救援轨道。
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公开(公告)号：CN111965975A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010679772.8
申请日：2020-07-15
IPC: G05B13/04 , G06F30/23 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种最小化振动的智能结构动态变形控制方法，具体包括：S1.建立智能结构变形的振动方程；S2.利用步骤S1所述振动方程，导出终端tf时刻结构指定变形的描述方程；S3.导出步骤S1中振动方程的状态空间方程；S4.设计使结构振动过程最小化的二次性能指标；S5.设计使结构振动过程和终端振动最小化的二次性能指标；S6.完成控制器相关矩阵微分方程的求解；S7.构造作动器最优加载形式的控制律；S8.将最优控制律代入智能结构变形的振动方程，得到最优加载形式下的结构动态变形响应和作动器最优加载历程。本申请将动态变形过程的微分方程引入性能指标，给出的智能结构动态变形过程更为光滑，终端时刻残余振动更小。
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公开(公告)号：CN110824918B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201911050119.9
申请日：2019-10-31
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种天线反射器形面自适应控制方法，具体包括如下步骤：步骤1，设定期望位移zd和需求精度PRMS；步骤2，测量当前形面，计算误差e和形面精度步骤3，判断当前形面精度是否小于设定需求精度PRMS,如果执行步骤2；否则执行步骤4；步骤4，判断当前形面精度是否优于上一步形面精度，如果当前搜索步长βk＝βk‑1；否则搜索步长βk＝βk‑1/2；步骤5，更新前馈控制器Θk；步骤6，计算输入电压v；步骤7，判断输入电压v是否满足约束条件，如果输入电压v满足约束条件，执行步骤8；如果输入电压不满足约束条件，将超过约束条件的输入电压v强制约束在约束条件边界上；步骤8，加载作动电压并继续执行步骤2；本方法控制精度更高、鲁棒性更好。
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