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    基于自動生成技術(shù)的三維動畫型微課場景設(shè)計

    2020-01-05 07:00李龍
    軟件導(dǎo)刊 2020年11期
    關(guān)鍵詞:教育技術(shù)三維動畫微課

    李龍

    摘 要:微課作為一種新型的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方式,其理論設(shè)計、開發(fā)制作以及應(yīng)用創(chuàng)新是研究熱點。當(dāng)前構(gòu)建三維動畫型微課場景存在制作周期長、工作量大等問題。通過研究場景規(guī)劃,提出一種基于模型標(biāo)注與區(qū)域布局的場景設(shè)計規(guī)劃方法,包括模型數(shù)據(jù)處理、預(yù)規(guī)劃與計算實現(xiàn)幾個步驟,對模型進行數(shù)據(jù)預(yù)處理與標(biāo)注存儲,通過基于知識的方法推導(dǎo)出場景預(yù)規(guī)劃方案,并對模型位置進行動態(tài)計算。實驗結(jié)果表明,該方法能自動生成三維動畫型微課場景,場景模型位置規(guī)劃正確率達到85%。

    關(guān)鍵詞:三維動畫;微課;場景規(guī)劃;模型標(biāo)注;教育技術(shù)

    DOI:10. 11907/rjdk. 201031????????????????????????????????????????????????????????????????? 開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):

    中圖分類號:TP319 ? 文獻標(biāo)識碼:A ??????????????? 文章編號:1672-7800(2020)011-0154-05

    Research on 3D Animation Micro-lecture Scene Design

    Based on Automatic Generation Technology

    LI Long

    (Distance Education Center, Party School of China Railway Taiyuan Group Co., Ltd., Taiyuan 030013, China)

    Abstract: Micro-lecture is a new type of online learning. Its theoretical design, development, and application innovation have become hot research topics. At present, when constructing a 3D animation micro-lecture scene, there are problems such as a long production cycle and a large workload, which cannot be well applied to practical operations. Based on the study of scene planning, this paper proposes a method for scene design planning based on model labeling and regional layout. It includes three parts: model data processing, pre-planning and calculation. The model is preprocessed and labeled with data. The method can deduce the scenario pre-planning scheme and calculate the model position dynamically. The experimental results show that the method can automatically generate 3D animation micro-lecture scenes, and the accuracy rate of scene model location planning reaches 85%.

    Key Words:3D animation; micro-lecture; scence planning; model label; educational technology

    0 引言

    微課作為一種新型教學(xué)教育課程,集合了互聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實、視頻制作、互動錄播等眾多技術(shù)手段為一體。微課(Micro-lecture)概念最早由美國墨西哥州圣胡安學(xué)院的David[1]提出,他綜合了美國北愛荷華大學(xué)Leroy[2]提出的60秒課程(60-Second Course)以及英國納皮爾大學(xué)Kee[3]提出的一分鐘演講(One Minute Lecture),認(rèn)為微課通過將授課內(nèi)容與教學(xué)目標(biāo)相結(jié)合,可在短時間內(nèi)為學(xué)習(xí)者提供精煉的學(xué)習(xí)資源。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+教育”發(fā)展,微課在教育教學(xué)領(lǐng)域扮演越來越重要角色。

    傳統(tǒng)的動畫型微課由于不受時間、空間、地點限制,可將復(fù)雜、抽象的概念通過簡化、夸張與擬人化手法形象化和具體化,使微課內(nèi)容更加生動,展示與講解效果更好[4]。根據(jù)技術(shù)手段不同,動畫型微課分為二維動畫型微課與三維動畫型微課。三維動畫型微課比二維動畫型微課畫面更具有立體感與深度感,模擬場景與制作效果更加逼真,但在構(gòu)建動畫場景時難度較大,制作效率低,操作更為復(fù)雜。因此,如何保證三維動畫型微課場景制作質(zhì)量,提高制作效率,形成一種新型制作技術(shù)架構(gòu),解決在教育教學(xué)中普及三維動畫型微課問題,是本文研究重點。

    1 相關(guān)工作

    傳統(tǒng)動畫通常先用畫筆畫出靜止手稿,通過攝影機進行連續(xù)拍攝,從視覺感官上產(chǎn)生連續(xù)變化效果。為進一步提高動畫制作效率,20世紀(jì)90年代,中國科學(xué)院陸汝鈐等[5]提出計算機全過程輔助動畫自動生成技術(shù)。該技術(shù)將人工智能、圖形學(xué)技術(shù)、電影藝術(shù)等引入動畫制作全過程,實現(xiàn)從文本到動畫的自動生成。采用該系統(tǒng)制作的動畫《三兄弟》在中央電視臺播放,驗證動畫自動生成技術(shù)可行。Shim等[6]提出基于自動Agents的短故事生成技術(shù);GervAas等[7]設(shè)計自動生成故事系統(tǒng),在Ontology知識庫中構(gòu)建已有故事情節(jié)腳本,通過事件推理法在知識網(wǎng)絡(luò)中形成基本情節(jié);隨著智能手機的普及,楊勇[8]于2008年提出將動畫自動生成技術(shù)應(yīng)用于手機短信,設(shè)計并實現(xiàn)面向手機短信的3D動畫自動生成系統(tǒng)。系統(tǒng)通過分析手機短信文本,自動生成符合短信內(nèi)容的動畫并發(fā)送給接收方;曹存根等[9]開發(fā)基于知識的PNAI系統(tǒng),為計算機動畫生成提供支持; 2015年,閻思瑤等[10]以中國古典詩詞為研究對象,將自然語言處理、計算機動畫與古詩詞等相關(guān)研究成果結(jié)合,研發(fā)古詩詞動畫自動生成系統(tǒng)。

    場景規(guī)劃作為計算機動畫創(chuàng)作的重要環(huán)節(jié),研究難點是搭建適當(dāng)且合理的場景。在構(gòu)建場景時各個模型規(guī)劃不是簡單的物體碼放,除了計算當(dāng)前空間區(qū)域是否合適,還需要考慮物體之間的性質(zhì)與關(guān)系。場景自動生成技術(shù)相關(guān)研究有:Smith[11]在三維場景中通過幾何約束對物體進行規(guī)劃擺放;Xu[12]提出一種基于約束的自動布局方法,并在此基礎(chǔ)上研制CAPS系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過語義網(wǎng)技術(shù)對物體間的位置關(guān)系進行約束,在場景中自動引導(dǎo)物體擺放;Vassias[13]通過預(yù)設(shè)約束條件,采用遺傳算法對場景布局進行求解,設(shè)計MultiCAD-GA系統(tǒng)。

    本文提出將自動生成技術(shù)引入三維動畫型微課場景制作中??紤]微課場景中各模型不是簡單的物體碼放,除了計算當(dāng)前空間區(qū)域是否合適,還要考慮物體之間存在的性質(zhì)與關(guān)系。因此,與上述研究相比,本文提出一種基于模型標(biāo)注與區(qū)域布局的場景設(shè)計規(guī)劃方法,包括模型數(shù)據(jù)處理、預(yù)規(guī)劃與計算實現(xiàn)3部分。在模型數(shù)據(jù)處理階段對場景及模型進行處理,對模型、場景位置、朝向及中心點進行規(guī)范化處理,同時對可用空間(指可以進行場景規(guī)劃的空間)進行劃分,建立模型與模型之間、場景與模型之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,對有用信息進行標(biāo)注存儲;預(yù)規(guī)劃階段通過相似性深度搜索選擇合適的微課場景以及候選添加模型,給出初步擺放方案;計算實現(xiàn)階段依據(jù)預(yù)規(guī)劃結(jié)果進行場景規(guī)劃計算,對場景內(nèi)所添模型位置進行動態(tài)計算,使模型擺放位置合理,提高三維動畫型微課場景自動生成的多樣性。

    2 系統(tǒng)整體設(shè)計

    為滿足功能需求,提高三維動畫型微課制作效率,降低開發(fā)成本,設(shè)計基于模型標(biāo)注與區(qū)域布局的場景規(guī)劃系統(tǒng),整體流程如圖1所示。系統(tǒng)通過場景規(guī)劃庫讀取場景信息,在預(yù)規(guī)劃階段得到與當(dāng)前場景相吻合的場景元素(模型)并對其進行布局規(guī)劃設(shè)計;在計算實現(xiàn)階段根據(jù)預(yù)處理結(jié)果將其轉(zhuǎn)化為具體數(shù)值,依據(jù)實際情況對場景與模型進行添加修改,動態(tài)規(guī)劃模型位置及布局,最后調(diào)用Maya API生成三維動畫場景原始文件。

    3 預(yù)規(guī)劃設(shè)計

    3.1 場景與模型預(yù)處理

    場景與模型數(shù)據(jù)處理是數(shù)據(jù)存儲與后期場景規(guī)劃計算的基礎(chǔ)?;跀?shù)據(jù)重用性原理,為方便在預(yù)規(guī)劃階段對場景進行布局及計算實現(xiàn)階段讀取數(shù)據(jù),需要建立場景庫與模型庫存放場景與模型實例(實例保存為Maya文件),并對場景與模型進行統(tǒng)一規(guī)范化處理,具體包括命名規(guī)范化與位置規(guī)范化。命名規(guī)范化對象包括場景、模型及可用空間,場景名稱統(tǒng)一以”S_”開頭,模型名稱統(tǒng)一以“M_”開頭,可用空間名稱統(tǒng)一以”SP_”開頭,圖2(a)為場景M_coffeehome大綱視圖;位置規(guī)范化指獲取原始場景及模型長、寬、高、位置朝向后,通過計算獲取中心點、旋轉(zhuǎn)值及包圍盒大小,調(diào)用Maya API對場景與模型進行位置移動旋轉(zhuǎn)。圖2(b)為模型M_desk.ma的側(cè)視圖。

    3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注存儲

    建立數(shù)據(jù)庫存儲預(yù)處理后的場景與模型實例并刻畫彼此之間的關(guān)系。本文通過關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行存儲,設(shè)計主題表、可用空間類型表、場景表、模型表、場景模型關(guān)系表、模型信息標(biāo)注表以及布局規(guī)劃表。

    可用空間類型表主要存儲可用空間類型,包括地面可用空間、空中可用空間、水面可用空間,地面可用空間分為室內(nèi)、室外地面可用空間,空中可用空間分為高空、低空可用空間。

    場景表主要存儲場景實例信息,包括名稱、存放類型、適用情形、位置信息、旋轉(zhuǎn)值信息、包圍盒大小等。

    模型表主要存儲模型實例信息,包括名稱、類型、位置信息、旋轉(zhuǎn)值信息、包圍盒大小、關(guān)聯(lián)動作、可被支撐場景元素等。

    場景模型關(guān)聯(lián)表主要存儲與場景相關(guān)聯(lián)的模型實例。

    模型信息標(biāo)注表存儲模型之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,包括約束關(guān)系、依賴關(guān)系、組成關(guān)系以及互斥關(guān)系等。

    布局規(guī)劃表存儲布局規(guī)劃類型,包括線性規(guī)劃、三角形規(guī)劃與正方形規(guī)劃。

    3.3 預(yù)規(guī)劃遵循策略

    三維動畫型微課預(yù)規(guī)劃設(shè)計階段,以場景模型實例庫、數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ),根據(jù)微課類型確定微課主題,通過主題確定候選場景,通過原子信息(微課內(nèi)容關(guān)鍵點)推導(dǎo)出與當(dāng)前場景相適應(yīng)的模型信息并對其進行布局規(guī)劃。預(yù)規(guī)劃階段遵循策略:

    (1)查看微課主題在場景庫及模型庫中是否存在與其相關(guān)聯(lián)的主題信息,若存在則根據(jù)當(dāng)前主題推出與之相符合的候選場景并保存;沒有主題情況下根據(jù)微課內(nèi)容的原子信息判斷場景庫是否存在與其相關(guān)聯(lián)的場景實例,如果存在則對其處理并將信息保存。

    (2)分析保存的候選場景信息,對模型表及場景模型關(guān)聯(lián)表進行相似性搜索,確定候選模型信息,在模型信息標(biāo)注表中查看,確定其是否存在約束關(guān)系,然后保存上述信息。

    (3)確定場景的可用空間類型,根據(jù)模型類型及布局規(guī)劃表對候選模型進行布局規(guī)劃,確定場景可用空間、所添加模型布局規(guī)劃,對規(guī)劃信息進行保存并輸出預(yù)規(guī)劃文檔。

    預(yù)規(guī)劃階段的輸出結(jié)果以xml格式保存,文檔內(nèi)容包括微課主題、場景信息、模型信息、模型數(shù)量、可用空間名稱、布局規(guī)劃類型、關(guān)聯(lián)關(guān)系、關(guān)聯(lián)模型等信息。預(yù)規(guī)劃結(jié)果各參數(shù)描述如表1所示。

    4 計算實現(xiàn)

    計算實現(xiàn)是三維動畫型微課場景規(guī)劃最重要的部分,計算結(jié)果直接影響場景布局規(guī)劃效果好壞。當(dāng)場景進行規(guī)劃時,需要將所添加模型放入場景的可用空間進行規(guī)劃。模型布局規(guī)劃不同于簡單的物品碼放,不僅要考慮模型自身性質(zhì),還要考慮模型與場景、模型與模型之間的位置關(guān)系與關(guān)聯(lián)關(guān)系,而且要針對各模型所屬種類的不同設(shè)置不同的布局規(guī)劃方式(當(dāng)前規(guī)劃方式分為線性規(guī)劃、三角形規(guī)劃與正方形規(guī)劃)與之相適應(yīng)。因此,要針對預(yù)規(guī)劃設(shè)計階段規(guī)則完成解析并采用對應(yīng)策略實現(xiàn)計算。

    對模型位置設(shè)定如下條件:①可行性。模型位置規(guī)劃結(jié)果應(yīng)當(dāng)與預(yù)規(guī)劃屬性信息相符合;②條件性。模型位置選擇應(yīng)該位于場景的可用空間內(nèi),不能放置在非場景模型可用空間且模型之間不能互相重合;③可操作性。由于模型之間存在依賴關(guān)系,因此在模型放置過程中,當(dāng)出現(xiàn)所添加模型較多導(dǎo)致預(yù)規(guī)劃階段模型放置出錯時,可通過對當(dāng)前模型之間存在的關(guān)系優(yōu)先級進行判斷,對模型進行適當(dāng)刪減;④多樣性。模型位置布局應(yīng)避免重復(fù),位置點需在保證場景規(guī)劃成功的基礎(chǔ)上選取隨機區(qū)域、隨機位置,從而保證同一種預(yù)規(guī)劃設(shè)計經(jīng)過多次場景規(guī)劃生成的微課動畫場景不完全相同,使動畫的多樣性更為豐富。

    對模型位置規(guī)劃首先需要考慮模型間的位置關(guān)系及規(guī)劃類型。首先統(tǒng)計當(dāng)前場景可用空間信息及預(yù)規(guī)劃設(shè)計待添加模型信息,將模型根據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系劃分到不同的可用空間區(qū)域中,具有空間位置一致性模型會劃分到同一區(qū)域中。若存在組成關(guān)系,則需要統(tǒng)一考慮具有層疊性質(zhì)模型,之后對每個可用空間擺放的模型進行規(guī)劃,給出所有擺放方案并進行存放。模型位置規(guī)劃算法如下:

    輸入:場景預(yù)規(guī)劃文檔信息

    輸出:模型位置

    Begin

    (1)獲取當(dāng)前場景中可用空間位置大小信息,將這些信息加入可用空間序列l(wèi)istSpace(m)中,m∈{mn,n∈Z+}

    (2)統(tǒng)計當(dāng)前場景待添加模型信息,存儲模型名稱、包圍盒大小、位置及旋轉(zhuǎn)信息,并根據(jù)預(yù)規(guī)劃設(shè)計文檔得到模型之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系associatedType及交互模型interactionModel,將這些信息加入模型集合modelMap(modelName,infoJson)中,統(tǒng)計所添模型類型個數(shù)n

    (3)判斷預(yù)規(guī)劃信息文檔中模型之間的位置關(guān)系,將所添模型劃分到不同的可用空間中

    (4)判斷可用空間數(shù)量m、模型類型個數(shù)n以及規(guī)劃類型,對需要進行場景規(guī)劃的執(zhí)行第(5)步,否則執(zhí)行第(26)步規(guī)劃結(jié)束

    (5)for 可用空間序列l(wèi)istSpace? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //刪除超過可用空間大小的模型

    (6)? ? ? ? ? for 模型集合modelMap

    (7)? ? ? ? ? ? ? ? ? if 模型包圍盒大小超出可用空間尺寸范圍

    (8)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?從modelMap中刪除此模型信息

    (9)讀取預(yù)規(guī)劃文檔中的場景規(guī)劃類型,開始向可用空間區(qū)域內(nèi)放置模型

    (10)? ? ? ? ? ?獲得需要添加的模型interactionModel,獲得其包圍盒大小及位置信息

    (11)? ? ? ?if 關(guān)聯(lián)關(guān)系類型為組成關(guān)系? ? ? ? ? ? //組成關(guān)系處理

    (12)? ? ? ? ? ? ? ?對組成層疊關(guān)系的下層模型按照場景規(guī)劃效果與可用空間形狀計算模型位置

    (13)? ? ? ? ? ? ? ?if 場景規(guī)劃結(jié)果滿足模型可用空間要求

    (14)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?保存這條場景規(guī)劃結(jié)果

    (15)? ? ? ? ? ? ? ?else

    (16)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?減少可用空間內(nèi)模型放置數(shù)量或移除部分模型(包括與其相關(guān)聯(lián)的交互模型)

    (17)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?將修改或刪除信息在mdelMap更新,轉(zhuǎn)到步驟(9)

    (18)? ? ? ? ? ?else

    (19)? ? ? ? ? ? ? ?判斷interactionModel中是否為空,若不為空則將該模型信息加入modelMap中

    (20)for 可用空間序列l(wèi)istSpace? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //模型位置計算

    (21)? ? ? ?for 該空間可使用的布局類型

    (22)? ? ? ? ? ? ? 根據(jù)布局效果調(diào)整模型放置順序

    (23)? ? ? ? ? ? 根據(jù)可用空間形狀計算模型的相對位置與朝向

    (24)? ? ? ? ? ? ? 保存當(dāng)前布局結(jié)果并將可用空間剩余大小存入listSpace(m)中

    (25)將所有區(qū)域組合放入可用空間中

    (26)//所有可用空間場景規(guī)劃完成

    End

    5 實驗

    本文模型數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)絡(luò)共享資源,針對當(dāng)前實驗采用1×1個單位網(wǎng)格作為基本長度單位進行計算。測試環(huán)境包括硬件與軟件兩部分,硬件設(shè)備為Inter(R) Core(R) i5-2400 CPU @ 3.10GHZ臺式機,內(nèi)存16GB;軟件包括64位Windows操作系統(tǒng)、Maya 2009、Eclipse、VisualStudio 2008、MySQL等。

    以《家庭介紹》微課內(nèi)容為例,選取其中部分場景設(shè)計信息,預(yù)規(guī)劃xml文件如下:

    該預(yù)規(guī)劃信息表示在M_room場景下進行規(guī)劃設(shè)計,其中預(yù)規(guī)劃信息如下: 添加了兩把椅子(M_chair),規(guī)劃方式為線性規(guī)劃,關(guān)聯(lián)模型為M_table,放置的可用空間為SP_room1_A;添加一張桌子(M_table),規(guī)劃方式為隨機規(guī)劃,關(guān)聯(lián)類型為組成關(guān)系,關(guān)聯(lián)模型為M_chair,放置的可用空間為SP_room1_A;添加兩個茶杯(M_cup)與一個托盤(M_tray),規(guī)劃方式為三角形規(guī)劃,關(guān)聯(lián)類型為層疊關(guān)系,關(guān)聯(lián)模型為M_table,放置的可用空間為SP_room1_A;添加一個抱枕(M_pillow),規(guī)劃方式為線性規(guī)劃,關(guān)聯(lián)類型為層疊依賴關(guān)系,關(guān)聯(lián)模型為M_ sofa,放置的可用空間為SP_room1_B。動畫生成效果如圖3(a)、圖3(b)所示。

    6 結(jié)語

    本文研究了三維動畫型微課制作中場景自動規(guī)劃問題。首先使用基于模型標(biāo)注的方法對模型進行預(yù)處理及數(shù)據(jù)標(biāo)注,建立模型庫并對模型基本信息、關(guān)聯(lián)關(guān)系進行存儲,之后判斷并獲取微課主題及微課原子信息,通過相似性深度搜索選擇適用于微課內(nèi)容的場景及候選添加模型,在預(yù)規(guī)劃階段給出場景規(guī)劃方案并動態(tài)計算模型擺放位置,最終實現(xiàn)三維動畫型微課場景自動生成規(guī)劃。目前,三維動畫型微課場景規(guī)劃自動生成系統(tǒng)還處于測試階段,由于模型信息使用MySql數(shù)據(jù)庫存儲,在處理模型屬性及構(gòu)建關(guān)系時有所限制,為此后續(xù)考慮引入本體編輯和知識獲取的Protégé軟件[14]。目前微課主題獲取需要人工判斷,場景預(yù)規(guī)劃效果受主觀因素影響較大,場景動畫生成效率不高,因此需在后續(xù)添加信息抽取功能,以保證主題及原子信息抽取準(zhǔn)確率。

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    (責(zé)任編輯:杜能鋼)

    0 引言

    隨著現(xiàn)代民用飛機飛行包線不斷擴大,特別是國內(nèi)某些干線航線緊張,民機逐步向高空高速發(fā)展。飛行控制律作為飛機的“靈魂”,直接影響飛機安全性和舒適性[1-2]。飛行控制系統(tǒng)設(shè)計是我國大型客機研制過程中的關(guān)鍵技術(shù)之一,對于提高飛機性能、飛行安全以及減輕駕駛員工作負(fù)荷至關(guān)重要[3-4]。

    王永[5]分析了我國民機飛控系統(tǒng)研制與西方國家的差距,提出我國大型客機研發(fā)需要在增強可靠性與安全性、提高適航取證能力、降低成本、發(fā)展多層次系統(tǒng)化的飛控產(chǎn)品等方面有所突破。面對與日俱增的市場需求,加上日趨明顯的歐美技術(shù)封鎖,研制出具有自主知識產(chǎn)權(quán)的大型客機飛行控制系統(tǒng)刻不容緩[6-9]。日前,中國商飛正充分爭取全球資源,集全國之力發(fā)展大型客機項目,本文來源于民機飛行控制律設(shè)計相關(guān)項目,對我國大型客機研制具有一定參考意義。

    1 研究對象

    本文以某大型民機為研究對象,利用經(jīng)典方程描述飛機的動力學(xué)和運動學(xué)模型,選取12個狀態(tài)變量,其它變量通過這12個變量導(dǎo)出求得。選取典型巡航狀態(tài)的配平點,在配平點附近通過小擾動線性化方法得到線性模型??v向控制律基于線性模型而設(shè)計。本體模型架構(gòu)如圖1所示。

    2 特征結(jié)構(gòu)配置方法

    特征結(jié)構(gòu)配置方法在民機飛行控制系統(tǒng)中應(yīng)用十分廣泛,特征根可以改善系統(tǒng)響應(yīng)的動態(tài)特性,特征向量可以對系統(tǒng)進行動態(tài)響應(yīng)解耦,通常綜合配置特征根和特征向量使系統(tǒng)達到預(yù)期響應(yīng)[11-14]。一般地,線性時不變系統(tǒng)的狀態(tài)方程如下:

    x=Ax+Buy=Cx

    其中,A∈Rn×n,B∈Rn×m,C∈Rp×n,n為飛機狀態(tài)變量個數(shù),p為觀測輸出個數(shù),m為系統(tǒng)輸入個數(shù)。

    特征結(jié)構(gòu)配置可以概述為:針對給定的自共軛標(biāo)量集{λdi}和對應(yīng)的自共軛n維向量集{vdi},確定一個m×n維實數(shù)矩陣K,使得A+BK的特征值與共軛標(biāo)量集{λdi}一致,其對應(yīng)的特征向量與n維向量集{vdi}一致。

    kp=(ω2inv-ω2cmd)/kinvω2invkd=(2ζinvωinv-2ζcmdωcmd)/kinvω2invkff=ω2cmd/kinvω2inv? ? ? ? ? (6)

    控制系統(tǒng)在該配平點附近的短周期法相過載響應(yīng)伯德圖如圖4所示,為頻率范圍從0.1rad/s到1.5倍的飛機短周期模態(tài)響應(yīng)頻率。

    3.5 反饋通道及參數(shù)配置

    反饋通道可以改善系統(tǒng)的阻尼特性和短周期頻率,反饋信號采用飛機法相過載反饋nz,但實際上nz是根據(jù)迎角信號αz轉(zhuǎn)化得到的,nz反饋可以提高飛機系統(tǒng)本身的靜穩(wěn)定性,同時也能滿足系統(tǒng)對于阻尼特性和短周期頻率的要求。其中,控制系統(tǒng)反饋模塊如圖5所示。

    其中,αnz是在短周期運動模態(tài)中,迎角和法相過載之間的轉(zhuǎn)換系數(shù),具體表達式如式(7)所示。

    αnz=αn=VgZα? ? (7)

    迎角速率信號α可以通過飛機的俯仰角速率q經(jīng)過一定轉(zhuǎn)換得到,具體表達式如式(8)所示。

    α=q+gcos?cosθcosα+sinθsinα-nzU? ? ? ?(8)

    對于巡航平穩(wěn)飛行狀態(tài),俯仰角θ與迎角α相等,且法相過載nz為1,因此迎角速率α等于俯仰角速率q。

    通過αnz可以將法相過載指令nz和法相過載變化率指令nz轉(zhuǎn)化為迎角指令信號α和α,然后與飛機本體的迎角反饋和迎角變化率反饋信號作差,再乘以適當(dāng)?shù)姆答佋鲆嫦禂?shù)Kα和Kα,對這兩條反饋通路求和,共同組成了反饋信號指令,這也是常規(guī)意義下的比例—積分(PI)控制環(huán)節(jié)。

    反饋通道的反饋增益K可以采用特征根結(jié)構(gòu)配置方法求得。系統(tǒng)短周期運動模態(tài)特征根為-0.722 9±1.604 9i,阻尼比為0.410 7。由GJB185-86一級標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定,最小無阻尼自振頻率不小于1.0,阻尼比不小于0.19。Nz控制律設(shè)計主要針對飛機的短周期運動模態(tài)而言,選擇短周期運動特征根為-0.8±0.8i,阻尼比選擇為0.707。

    則期望的特征值如式(9)所示。

    λd=-0.8+0.8i -0.8-0.8i * *? ? ?(9)

    狀態(tài)反饋的控制律u = -Kx+v,具有期望特征值的閉環(huán)系統(tǒng)特征多項式為:

    f(λ*)=(λ*+0.8-0.8i)(λ*+0.8+0.8i)

    取K=kα,kα,則設(shè)計的閉環(huán)系統(tǒng)特征多項式為:f(λ)=|λI-A+BK|,然后由f(λ*)=|f(λ)|,通過求解該方程即可得到反饋增益矩陣K=-1.762 6,0.197 4,*,*,該增益矩陣可以保證閉環(huán)系統(tǒng)的特征值為期望值。

    3.6 仿真驗證分析

    基于上述方法得到控制律,利用MATLAB的Simulink在配平點附近搭建線性數(shù)學(xué)模型,并進行線性仿真分析。在單位方波輸入下,模型輸出如圖6所示??梢钥闯鲈贜z控制架構(gòu)下,飛機法相加速度響應(yīng)效果良好,且超調(diào)量較小,當(dāng)飛行員撤銷駕駛桿指令輸入時,飛機也能很快進入穩(wěn)態(tài)。

    將在該平衡點附近設(shè)計的控制律應(yīng)用于非線性六自由度模型,觀察飛機在該平衡點附近的響應(yīng),并通過俯仰角速律q響應(yīng)準(zhǔn)則評價控制方案的品質(zhì)效果,巡航飛行速度為100m/s,飛機俯仰角速率響應(yīng)曲線如圖7所示。

    根據(jù)圖7俯仰角速率q在Nz控制器下的單位階躍輸出曲線,結(jié)合俯仰角速率響應(yīng)準(zhǔn)則,檢驗控制器效果。

    (1)有效延遲時間t1≈0.05,可以滿足1級飛行品質(zhì)要求。

    1級:t1≤ 0.12 s;2級:t1≤ 0.17 s;3級:t1≤ 0.21。

    (2)瞬態(tài)峰值比(Δq2/Δq1)max≤0.1,可以滿足1級飛行品質(zhì)要求。

    1級:(Δq2/Δq1)max≤0.3;2級:(Δq2/Δq1)max≤0.6;3級:(Δq2/Δq1)max≤0.915。

    (3)有效上升時間Δt≈ 0.2,同樣滿足終端飛行階段1級飛行品質(zhì)要求。

    級別? ? ? ? ?非終端飛行? ? ?終端飛行? ? ? ? ?1級 9/V0≤Δt≤500/V0? ? ? ? 9/V0≤Δt≤200/V0? ? ? ? 2級 3.2/V0≤Δt≤1 600/V0 3.2/V0≤Δt≤645/V0

    式中,V0為真空速(m/s),配平點巡航飛行速度為100m/s。

    綜上所述,設(shè)計的Nz控制器可以滿足俯仰角速率準(zhǔn)則1級飛行品質(zhì)要求,設(shè)計的Nz控制器可以滿足設(shè)計指標(biāo),達到預(yù)期效果。

    4 結(jié)語

    以上研究表明,采用特征結(jié)構(gòu)配置法設(shè)計的縱向飛行控制律具有良好控制效果,響應(yīng)平滑迅速,可以達到俯仰角速率1級飛行品質(zhì)要求。此外,通過特征結(jié)構(gòu)配置方法可以一次性求得所需反饋增益系數(shù),縮短了控制律設(shè)計時間,提高了效率。但是存在的問題是,采用特征結(jié)構(gòu)配置方法進行控制律設(shè)計時,無法預(yù)測未配置極點的最終狀態(tài),因此可能變得非常不穩(wěn)定,或者某些閉環(huán)極點阻尼太小。這種情況下,需要改變特征值重新設(shè)計,從而達到預(yù)期目標(biāo)。通常情況下,大多數(shù)理想的閉環(huán)極點與開環(huán)極點差異不大,因此未配置的極點穩(wěn)定性也不會造成很大問題。

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    (責(zé)任編輯:孫 娟)

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