基于飞行任务的飞行品质评估方法

提出一种基于飞行任务的飞行品质的评估方法。介绍了基于飞行任务的飞行品质评估方法的流程,以及常规迎角下机动动作的选取方法与大迎角下机动动作的选取方法,分析了标准评估机动任务库的选取方法。以实际飞行任务和战术要求为依据,建立了标准评估机动任务库,并明确了各机动动作与飞行品质分析的对应关系,飞行品质评估的环境组成。并基于大迎角俯仰截获任务给出了飞行品质评估试验分析过程及评估结果,验证了该方法的有效性。     

模糊神经网络实现飞行数据的智能处理

利用模糊神经网络实现了根据飞行数据识别出飞行过程中所做的基本动作 ,推理过程使用了一种特殊的模糊规则 (fuzzyrule) ,权值学习采用负梯度下降 (Gradientdescentweightadaption)法。首先对每帧飞行数据进行特征检测(Featuredetect) ,将根据专家经验模糊处理得到的隶属度矢量作为模糊神经网络的输入 ,经过该网络决策 ,获得该帧数据的基本动作模式 ,由此 ,得到飞行过程中的基本动作。而实际的飞行动作就是由这些基本动作的组合而成 ,所以 ,实际上也就实现了飞行动作的自动识别。经大量实际飞行数据检验 ,该方法准确、有效。     

基于威胁评估和扩展Voronoi图的战术飞行轨迹规划方法

针对目前各种基于Voronoi图的路径规划方法在威胁处理过程中存在的问题,提出了一种基于威胁评估和扩展Voronoi图的战术飞行轨迹规划方法。建立了基于贝叶斯网络和模糊逻辑的威胁源威胁度和路径威胁度评估模型,在此基础上建立包括路径威胁度和燃油在内的最优路径代价计算模型。结合扩展Voronoi图的路径生成方法以及Dijkstra路径规划算法,得到了从飞行起点到目标点的能够适应战场态势变化的最小代价路径。最后利用κ-Trajectory路径圆滑算法,得到了与所规划路径等长的圆滑可飞的最优路径。仿真结果验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于贝叶斯网络模型的导弹防御效能评估研究

效能评估涉及到评估指标的确定、评估方法的运用等诸多问题,现有的效能评估方法存在效率低下、难以解决复杂问题等诸多限制。本文在作战仿真试验的基础上,基于贝叶斯网络分析理论,进行了弹道导弹防御系统的效能评估研究。通过建立并学习贝叶斯网络评估模型,对不同方案进行了优选分析,分析了效能指标与多种因素之间的关系,计算得出响应时间、机动突防、拦截次数等对拦截结果影响较大,其余则影响较小。     

基于BP神经网络的飞行训练品质评估

为了弥补现有飞行训练品质评估系统存在的不足,本文提出利用飞行员生理信号和飞行操作参数来构建评估指标体系。建立了基于BP神经网络的飞行员飞行训练品质评估模型,通过已完成训练的网络的权值分布计算出各输入指标对最后评分结果的影响,并通过算例分析检验了该模型的可靠性。检验结果表明:经BP神经网络模型训练得到的结果和样本的专家评分基本吻合,选取的评价指标有效,该评估模型能够有效地将飞行员生理信号与飞行训练参数相结合,对飞行员的飞行训练品质进行评价。     

基于动态时间规划和支持向量机的飞机机动动作识别方法

提出了一种对飞机试飞和试验数据中标准机动动作的识别方法,对飞行历史数据中的目标机动动作进行精确地检测提取。先应用动态规划的方法,在海量数据中使用动作模板初步匹配目标数据,再通过支持向量机精确识别目标,最后使用真实的飞行数据对所设计的机动动作识别方法进行了试验。结果表明,基于动态时间规划和支持向量机方法的动作识别结果准确率高、计算速度快,且数据解耦性强,具有很好的工程应用前景。     

无人机空战仿真中基于机动动作库的决策模型

根据无人机空战仿真需要和专家系统原理,建立了一套基于机动动作库的快速响应自主空战机动决策系统模型;根据第三代战斗机空战中典型的机动动作,建立了相应的专家数据库;通过对驾驶员经验的分析,建立了专家知识库,并将整套决策模型应用于空战仿真中.仿真结果表明,应用该模型建立的空战仿真系统,可以使无人机根据实时战场环境,实现快速自主决策空战模拟飞行.     

基于动态逆的神经网络超机动飞行控制

为战斗机的过失速超机动飞行设计了一种神经网络控制器。基于时标分离的原则,神经控制器被设计为内环控制器和外环控制器两个部分。网络的训练利用改进的BP算法,将因子模糊化快速进行。样本点数据则由利用动态逆控制所得到的结果来提供。网络的使用利用联想记忆法则。仿真结果说明所设计的系统具有良好的控制性能及鲁棒性。     

战斗机大迎角/过失速机动下的进气道气动特性

为掌握战斗机在大迎角和过失速机动飞行时进气道的稳、动态气动特性,采用基于动态嵌套网格的非定常雷诺平均Navier-Stokes （URANS）方程和大迎角风洞试验方法对某战斗机进行了研究,并通过大迎角和过失速机动飞行试验进行了验证。结果表明：大迎角稳态下进气道气动性能随迎角增大逐渐降低,天地相关性吻合良好,而计算仿真和飞行试验均捕捉了眼镜蛇机动下进气道的非定常迟滞效应。通过研究获得了战斗机在大迎角和过失速机动下的进气道气动特性,建立了过失速机动下进气道非定常非线性特性问题的研究方法。     

一种无人机飞行动作质量分析方法

针对目前人工评估无人机飞行动作质量的方法难以做到客观、准确并且效率低下等问题,提出了一种基于关键参数偏差的飞行动作质量分析方法。针对无人机不同的飞行机动动作,设计关键参数提取方法,进而利用箱形图、离散系数、趋势线进一步探索了关键参数分布的集中性、离散性和稳定性分析方法,实现了对长时段内无人机飞行动作质量的综合评估。所述方法已经在实际系统中得到了应用,有效地提高了无人机的飞行训练质量评估和安全管理水平,对其他有飞行动作质量客观评估需求的领域也有借鉴意义。     

基于BBN的航空公司风险评估技术研究

 在人、机、环境和管理(MMEM)系统理论的基础上,通过研究有关民航规则、标准中的相关内容建立航空公司风险评估指标体系;利用层次分析法(AHP)确定指标权重,运用模糊综合评价法(FCE)量化其中的定性指标;基于贝叶斯置信网络(BBN)软件GeNIe完成了整个系统贝叶斯网络拓扑结构的建立,将航空公司历史数据作为贝叶斯网络参数学习的训练数据,获取节点概率表(NPT),建立航空公司风险评估模型,并对其进行概率推理计算;通过环比分析确定影响风险的主要因素。     

推力矢量飞机试飞技术模拟研究

为研究推力矢量飞机的试飞技术,建立了推力矢量飞机的动力学模型,用动态逆方法设计了4种过失速机动控制律,并在地面飞行模拟器上参考标准评估机动动作集(STEMS)进行了飞行模拟试验研究。试验结果表明,使用的4种过失速机动控制模式没有不可接受的操纵响应,飞机采用推力矢量控制后敏捷性明显提高。在模拟导弹攻击目标时,采用过失速机动控制模式具有明显的优势。     

基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器设计

利用新一代歼击机不同平衡点的多个非线性子模型对其机动飞行的全包络模型进行逼近。对于每一个子模型,设计相应的动态逆控制器,应用模糊神经网络产生控制器切换决策,实现不同飞行状态下不同模型控制器之间的相互切换。同时为了提高多模型飞行控制效果,对各模型控制器的输入及输出采样并作为神经网络的学习样本,形成一个全包络内的多模型统一神经网络控制器。最后通过歼击机的大迎角机动仿真来验证所设计的基于多模型的统一神经网络控制器的有效性,仿真结果表明所设计的统一神经网络控制器是有效的。     

基于时域分析法的无人机飞行质量综合评价方法

以人为主对部队飞行训练质量进行定性分析,存在对训练效果难以做出公平、合理解释以及主观性强的问题。为此,提出一种行之有效的飞行质量综合评价数学模型。依据飞行训练大纲、部队调研掌握一些资深飞行员经验,建立了飞行质量综合评价的层次结构以及基本动作层的评价指标体系。利用时域分析原理,结合飞参数据现实需求,提出了合适的时域分析指标,权重以G1法进行确定,针对各个指标展开定量分析,评价结果合理。便于对训练期间的问题进行查找,提升飞行员操作水平。     

An online ensemble semi-supervised classification framework for air combat target maneuver recognition

Online target maneuver recognition is an important prerequisite for air combat situation recognition and maneuver decision-making. Conventional target maneuver recognition methods adopt mainly supervised learning methods and assume that many sample labels are available. However, in real-world applications, manual sample labeling is often time-consuming and laborious. In addition, airborne sensors collecting target maneuver trajectory information in data streams often cannot process information in real time. To solve these problems, in this paper, an air combat target maneuver recognition model based on an online ensemble semi-supervised classification framework based on online learning, ensemble learning, semi-supervised learning, and Tri-training algorithm, abbreviated as Online Ensemble Semi-supervised Classification Framework (OESCF), is proposed. The framework is divided into four parts: basic classifier offline training stage, online recognition model initialization stage, target maneuver online recognition stage, and online model update stage. Firstly, based on the improved Tri-training algorithm and the fusion decision filtering strategy combined with disagreement, basic classifiers are trained offline by making full use of labeled and unlabeled sample data. Secondly, the dynamic density clustering algorithm of the target maneuver is performed, statistical information of each cluster is calculated, and a set of micro-clusters is obtained to initialize the online recognition model. Thirdly, the ensemble K-Nearest Neighbor (KNN)-based learning method is used to recognize the incoming target maneuver trajectory instances. Finally, to further improve the accuracy and adaptability of the model under the condition of high dynamic air combat, the parameters of the model are updated online using error-driven representation learning, exponential decay function and basic classifier obtained in the offline training stage. The experimental results on several University of California Irvine (UCI) datasets and real air combat target maneuver trajectory data validate the effectiveness of the proposed method in comparison with other semi-supervised models and supervised models, and the results show that the proposed model achieves higher classification accuracy.     

基于桶消元的数控机床故障模糊贝叶斯网络推理方法

用模糊数描述节点的多种故障状态,用模糊子集描述根节点的故障概率,用贝叶斯网络的条件概率表描述节点间的不确定关系,构建数控机床故障的模糊贝叶斯网络;采用桶消元算法,对数控机床故障的模糊贝叶斯网络进行推理和计算,获得根节点的后验概率,为数控机床故障诊断与分析提供依据;最后,以数控机床刀架系统故障的贝叶斯网络推理过程为例,验证所提理论和方法的有效性。     

复杂低空救援飞行模糊综合评价模型

为系统掌握复杂低空救援飞行状况,采用模糊综合评价方法,综合考虑救援效率、救援效益、飞行安全、技术手段、运行环境、流程规范等影响低空救援飞行的主要因素,构建评价指标体系,采用层次分析法确定指标权重,建立复杂低空救援飞行综合评价模型。以某典型低空救援飞行为例进行仿真实验,验证了模型的有效性。     

基于动态RCS的隐身飞机探测概率研究

动态RCS是影响战斗机突防概率的重要因素。围绕动态RCS这一关键要素,建立了空空动态RCS求解模型,得到了典型机动下战斗机的动态RCS变化规律,并分析了基于动态RCS的典型机动下的雷达探测概率。基于仿真的静态RCS数据库,耦合飞机抖动模型,研究了拉升机动、空间机动以及空空对抗下某型隐身飞机的动态RCS。通过仿真发现:战斗机的机腹、垂尾及尾喷管部位RCS较大,从而导致了较高的探测概率;对于拉升机动,保持较大的航路捷径更有利于隐蔽突防。