【摘 要】
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针对飞行控制律设计过程中由于名义模型和实际飞机之间的参数偏离所导致的不确定性问题,基于传统频域分析法、μ分析以及蒙特卡洛拉偏仿真分析,提出了一种控制律优化算法。该算法以控制系统的时域、复域、频域以及多输入多输出(MIMO)系统的μ值组合而成的不满足概率来构建代价函数,再通过混合遗传粒子群算法进行代价函数最值的迭代寻优,最终得到最优反馈控制增益参数。以某小型无人机横航向控制律为例开展分析和优化,结果
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针对飞行控制律设计过程中由于名义模型和实际飞机之间的参数偏离所导致的不确定性问题,基于传统频域分析法、μ分析以及蒙特卡洛拉偏仿真分析,提出了一种控制律优化算法。该算法以控制系统的时域、复域、频域以及多输入多输出(MIMO)系统的μ值组合而成的不满足概率来构建代价函数,再通过混合遗传粒子群算法进行代价函数最值的迭代寻优,最终得到最优反馈控制增益参数。以某小型无人机横航向控制律为例开展分析和优化,结果表明优化后的控制律既能满足飞行性能响应指标要求,又具有满意的鲁棒稳定性,验证了该算法具有良好的优化作用。
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针对虚拟现实交互(VRI)技术与学习任务的匹配程度较低导致感知学习效率的提高受限的问题,提出了一种VRI技术影响感知学习效果的新型模型。新模型从任务技术匹配的视角出发,引入了反思性思维变量和个人参与因素改善了感知学习的效果。此外,基于新模型开发了一套虚拟现实消防安全教育系统,学员使用该系统进行感知学习所产生的交互数据被用于对新模型的可用性评估。可用性评估中的对比实验结果显示,使用新型虚拟现实教育系
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