基于分布式模型预测控制的多无人机协同规避控制技术

建立了多无人机协同规避控制模型，并提出了一种基于纳什最优的分布式模型预测控制算法。仿真结果表明，基于纳什最优的分布式模型预测控制算法有效地实现了多架无人机对障碍物的规避，并且相对于集中式模型预测控制算法减少了求解过程中的计算量，缩短了优化控制的时间，改善了系统的实时性。     

基于多级代理模型的优化算法

在仿真优化中高精度的仿真模型大多难以实现,本文提出一种由全局和局部代理模型共同作用的多级代理模型,并与仿真优化相结合提出基于多级代理模型的仿真优化算法.运用Kriging近似理论和RBF神经网络分别构建全局代理模型和局部代理模型,并在仿真优化的过程中在线更新代理模型.通过算例对算法进行验证,结果表明多级代理模型具有良好的逼近能力,基于多级代理模型的仿真优化方法具有良好的鲁棒性和寻优性能.     

超宽带射频仿真系统中的低RCS三轴转台设计

提出了在超宽带射频仿真系统中三轴转台的低RCS设计方法.该方法采用转台机械结构设计、低RCS外形优化分析与测试测量相结合的方式.首先基于低RCS要求及三轴转台的结构特性,对其进行外形优化.通过计算三轴转台的表面感应电流分布,分析三轴转台的强散射区域,并选取相应吸波材料及涂敷方法对三轴转台进行处理.实际测量表明,涂敷吸波材料后三轴转台散射回波幅度显著减小,分布均匀,达到了预设的效果.     

航空独立电源系统保护控制行为混杂模型

为了准确描述独立电源系统保护离散事件与连续控制相互作用的混杂行为,提出一种对象混杂Petri网(OHPN)建模方法,构建了基于OHPN航空独立电源保护控制行为的混杂模型。该模型将混杂Petri网的混杂特性描述内置于对象之中,解决了传统混杂Petri网不能同时描述静态结构和动态过程的问题,增强了模型描述能力,使模型具有良好的封装性、可重用性和可维护性。最后,对某型航空交流电源系统的保护控制过程进行了仿真和验证。结果表明,所定义的模型能够有效描述和分析电源系统保护控制的混杂行为,为系统稳定性和故障预测的研究奠定基础。     

基于支持向量机的航空发动机滑油监控分析

分析支持向量机用于时间序列预测的理论基础,针对某型发动机滑油金属含量的预测分别采用传统的AR模型和基于现代统计理论下的支持向量回归模型对滑油时间序列进行预测建模     

转台转速周期性波动的自适应抑制技术

惯导测试设备(转台)的转速性能对惯性元器件和导航系统的性能测试有着重要影响,转台控制系统中存在的各种周期性扰动会造成转速的周期性波动,严重影响转台速率性能的提高.本文分析了该类设备转速周期性波动产生的机理,并针对周期性扰动幅度难以确定的特征,提出了一种基于非线性自适应控制理论的抑制方法和系统实现方案,该方法能有效抑制因周期性扰动而产生的周期性速率波动,提高转台的速率性能.转台实验表明,该方法对设备中存在的周期性转速波动具有明显的抑制效果.     

发动机复合模型及其在飞/推综合优化控制中的应用(英文)

研究了飞/推综合控制系统的在线优化实时性问题。提出将机载发动机复合模型与序列二次规划(Sequential quadratic programming,SQP)算法结合应用于飞/推综合优化控制的策略。首先,设计适用于全包线范围并可大幅度缩短优化时间的发动机稳态复合模型,然后基于SQP算法将该模型应用到发动机性能寻优控制中,包括最大推力和最小油耗优化模式,从而更加有效地完成各种不同的飞行任务。通过飞机巡航、平飞加速等仿真实验,表明了该优化控制方案能够在具有较好优化效果的前提下,明显提高飞/推综合控制系统的优化实时性。     

基于数字孪生的航班链延误动态预测模型

针对复杂多变的航班运行环境，提出一种基于数字孪生的航班链延误动态预测模型，以改善传统预测方法的精度及自适应性。模型基于数字孪生航班链系统构建，采用滑动窗口下的多通道特征建模完成单元级航班延误预测，并提出一种混合优化策略进行模型参数的动态优化，最后通过孪生数据驱动的链式分析方法实现了全航班链的延误分析与修正。采用国内航班数据进行实验，得到在各个窗口下的航班延误平均绝对误差（Mean absolute error, MAE）为11.79 min，低于其他基线模型和静态模型；且引入孪生数据驱动分析和修正后，紧随其后的航班预测误差比此前进一步降低了6.44%。结果表明，模型有利于数字孪生航班链系统实现虚实交互，并具有优良的预测精度和自适应性。     

机器学习数据融合方法在火箭子级栅格舵气动特性建模应用中的比较研究

机器学习数据融合方法可帮助降低飞行器气动数据库建立的成本,加快研制进度,目前已经成为飞行器设计方法领域越来越活跃的研究方向,但其在工程复杂问题方面的应用研究并不充分。将多种常见变可信度数据融合模型应用于运载火箭子级栅格舵落区控制的工程项目,在开展部分工况的风洞试验基础上,结合少量的CFD数值模拟结果,研究相关函数和不同模型预测完整工况气动特性数据的差异性。通过对比加法标度函数修正模型、Co-Kriging模型、分层Kriging模型和多可信度神经网络模型等4种不同的数据融合模型发现:高斯指数相关函数对气动建模问题的适应性更好;Co-Kriging模型对气动数据的内插表现最好;分层Kriging模型对内插的预测精度较高,外插效果不理想;多可信度神经网络模型在外插区域能获得更光滑、合理的预测结果。     

基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命在线预测

针对现有基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命预测研究未能综合考虑隐含退化建模和同步更新漂移/扩散系数的问题,提出一种基于状态监测数据的航空发动机剩余寿命在线预测方法。首先,基于非线性Wiener过程构建带比例关系的航空发动机隐含退化模型;其次,基于多台同类发动机的历史状态监测数据,对退化模型参数进行离线估计;然后,基于目标发动机的实时状态检测数据,利用贝叶斯原理同步更新退化模型漂移/扩散系数;最后,推导出航空发动机的剩余寿命概率密度函数。结合实例分析,验证了本文所提方法较传统方法具有更高的预测准确性与精度,具备潜在工程应用前景。     

基于非线性模型预测控制算法的亚轨道再入轨迹优化

针对升力式飞行器再入终端需要满足窗口约束条件的情况,提出了一种基于模型预测算法的再入轨迹优化方法。该方法利用预测模型和滚动优化策略将非线性多约束优化问题转化为线性优化目标函数,并采用二次规划法求解该轨迹优化问题,得到了满足相应约束的亚轨道再入轨道。以某升力式再入飞行器为对象进行了纵向轨迹优化计算,仿真结果验证了该轨迹优化方法具有较高的精度和计算效率。     

基于多Agent的机身外形优化模型

提出了一个基于多Agent系统的机身外形优化模型,并将其用于飞机概念设计阶段的多学科优化中。该模型继承了多Agent系统的自主、协作等优点,并且结合了机身段和机身剖面的建模方法。提出并定义了不同类型的Agent及其功能,对各类Agent选用了不同的协调方式及协调规则。作为对模型的验证,针对一个战斗机方案多学科优化设计的算例,给出了机身外形中各Agent的协调过程。优化结果表明这一模型在优化过程中能有效地减少机身的优化变量,缩短计算时间。同时,由于各Agent之间的自主协调避免了复杂机身外形在优化中产生扭曲,从而增加了可行解的数量。     

智能移动三坐标辅助定位的自适应控制方法

飞机部件的外形测量与误差评估是提升飞机装配质量的关键。针对测量工作要求高精度、高效率和无需专用工装的情况，同时针对被测对象外形尺寸大、各部位测量规范不同等难点，提出一种基于激光跟踪仪的智能移动三坐标辅助定位自适应控制技术。该技术以激光跟踪仪作为测量工具，以直角三坐标伺服机构作为靶标的辅助定位 装置，通过对直角三坐标伺服机构及导航小车进行任务规划与优化；同时激光跟踪仪实时反馈靶标目标位置，从而以最优路径的方式实现对测量机构多站位自主移动的全闭环自适应控制，提高了靶标的定位精度及测量效率。本文在线对测量数据进行了快速处理，得出了误差分布图，并精确地反映了测量点位的误差。实验结果表明：该方法可实现大尺寸部件的高精度快速测量，满足飞机大部件的测量要求。     

基于NRS-SVM模型的航空弹药消耗预测研究

结合航空弹药训练消耗的特点,研究邻域粗糙集(Neighborhood rough sets,NRS)与支持向量机(Support vector machines,SVM)融合的航空弹药训练消耗预测问题。通过邻域粗糙集将5个初始影响因素约简为3个核心影响因素,并以此训练集对支持向量机进行回归优化。通过参数寻优得到最优的惩罚参数和核参数,进而构建NRS-SVM组合预测模型来预测航空弹药消耗。实证研究表明,该模型预测结果与实际数据吻合度较高,且与其他预测模型相比具有更好的预测性能。     

飞机概念设计中的外形参数化模型的研究

在现代CAD造型技术的支持下．飞机外形的参数化模型可以成为飞机概念设计中总体布局、方案比较、外形设计和总体参数优化设计的重要工具。本文结合NURBS的造型功能和解析函数曲线易于控制的特点，采用外形的控制方程和实体的具体表示各自独立的方法。在ACIS几何造型平台上建立了一套飞机外形的参数化设计模型。本文研究的参数化模型可以把原来飞机外形复杂的画图过程转化为飞机外形的自动化设计过程，从而提高飞机外形设计的可设计性和可计算性。在文中还深入研究了飞机外形的参数化模型在飞机概念设计中的作用和意义。分析了模型在飞机概念设计过程中的数据传递过程，说明本文研究的参数化模型可以进一步促进飞机概念设计中多学科优化设计方法的应用。     

静电陀螺漂移误差模型的比较研究

本文对静电陀螺伺服测漂所得的试验数据进行分析处理,对常用陀螺漂移模型进行修正,结果表明,改进模型中陀螺转子变形的奇次谐波与电极碗横向错位耦合产生的干扰力矩,对高精度静电陀螺导航系统的影响是不容忽视的。与常用模型相比,用改进模型拟合试验数据,漂移速度残差将显著减小,因此改进模型进一步完善了陀螺漂移误差补偿模型,对提高导航系统精度具有实用意义。文中还根据静电陀螺的工作环境和伺服测漂的(?)验条件,对影响陀螺漂移精度的干扰源作了分析,并根据不同测试时间段漂移模型系数的变化趋势,提出了用时变参数漂移模型处理试验数据的构想。结果表明,与常系数漂移模型相比,它可以进一步减小漂移速度残差,得到更为满意的结果。     

Gradient Descent Algorithm for Small UAV Parameter Estimation System

A gradient descent algorithm with adjustable parameter for attitude estimation is developed,aiming at the attitude measurement for small unmanned aerial vehicle(UAV)in real-time flight conditions.The accelerometer and magnetometer are introduced to construct an error equation with the gyros,thus the drifting characteristics of gyroscope can be compensated by solving the error equation utilized by the gradient descent algorithm.Performance of the presented algorithm is evaluated using a self-proposed micro-electro-mechanical system(MEMS)based attitude heading reference system which is mounted on a tri-axis turntable.The on-ground,turntable and flight experiments indicate that the estimation attitude has a good accuracy.Also,the presented system is compared with an open-source flight control system which runs extended Kalman filter(EKF),and the results show that the attitude control system using the gradient descent method can estimate the attitudes for UAV effectively.     

基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

设计参数型有限元模型修正属于结构动力学反问题，其理论基础是将结构的特征量视为设计参数的函数。然后依据特征量对设计参数的一阶导数信息进行迭代求解。本文提出了一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法，把模型修正归结为正问题进行研究。首先将特征量视为自变量．设计参数视为因变量，以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系，然后利用神经网络的泛化特性直接求解设计参数的目标值。不但无需迭代求解，而且避开了反问题所面临的复杂的非线性优化计算。GARTEUR飞机模型仿真研究的结果表明．修正后设计参数误差在2％以内，模态频率误差在1％以内。