基于试飞数据的高空长航时无人机任务剖面优化方法

针对高空长航时无人机的任务剖面优化问题,综合考虑无人机的飞行特点,提出了阶梯式的巡航策略。建立了基于试飞数据的无人机任务剖面数学模型,将任务剖面优化问题转化为约束条件下求极值的问题,采用了免疫粒子群算法对问题进行求解。最后,将计算结果应用到飞行试验中,并与传统任务剖面试飞结果进行了对比。结果表明,该方法得到的任务剖面航程明显优于传统任务剖面。     

基于多元极值Copula的尾流飞行风险概率评估

在尾流问题日益突出的背景之下,结合人-机-环复杂系统建模与多元极值理论,评估遭遇近距近地尾流情形下的飞行风险概率。基于蒙特卡罗法提取尾流极值参数,验证了一维极值参数符合广义极值（GEV）分布;在此基础上提出了二维极值参数的双参数变权重（DPAVW） Copula模型,利用自适应区间粒子群优化（ARPSO）算法对目标函数中的未知参数进行了辨识,拟合优度检验的结果表明DPAVW Copula模型具有比其他Copula模型更高的精度;在利用Copula模型对尾流三维空间中所有二维极值参数进行描述的基础上,求出了每个网格节点上对应的飞行风险概率值,构建了尾流场内二维及三维可视化风险概率图。所提方法是对飞机系统安全性评估理论与方法的有效补充,对于尾流场内的导航控制与风险规避、机场起降的尾流安全间隔改进、环境风险可视化等研究方向有一定的参考价值;同时也适用于不同状况下飞行风险概率的横向对比分析。     

基于辨识模型的无人机鲁棒飞行控制方法

提出了一种基于系统辨识获取飞行动力学模型并进行鲁棒飞行控制律综合设计的方法。首先利用混合遗传粒子群优化算法,从真实试飞数据中辨识建立无人机动力学模型,然后基于随机鲁棒原理的设计方法和辨识模型,设计了无人机鲁棒飞行控制律。飞行试验验证表明,在无气动数据情况下所设计出的高性能鲁棒飞行控制律满足了无人机飞控研制的需求。     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

高超声速飞行器再入轨迹多目标优化

针对飞行器再入轨迹多目标优化问题,提出了一种基于粒子群算法与层次分析法的综合求解策略。首先,根据飞行器的动力学模型以及再入约束条件,建立了飞行器多目标优化模型;然后,考虑到粒子群算法只能求解无约束单目标问题,采用罚函数处理飞行过程中的约束条件和优化目标;最后,针对不同约束及目标的权重对再入轨迹的影响,利用层次分析法建立包含主观评估信息的优化模型,采用粒子群算法优化求解满足相应约束条件的再入轨迹问题。仿真结果表明,该方法所生成的优化轨迹具有较高的精度和计算效率,并对设计者的主观需求有良好的体现。     

基于极值理论的平尾结冰飞行风险评估

提出了结合极值理论与Copula模型来量化评估平尾结冰条件下飞行风险概率的方法。通过建立人-机-环复杂系统模型,对平尾在进近与着陆过程中的结冰情形进行仿真,采用蒙特卡罗法提取平尾结冰极值参数,验证了所提取极值参数符合一维广义极值（GEV）分布,根据飞行风险的定义和相关安全性准则,建立了平尾结冰飞行风险发生的判定条件,计算得出一维极值飞行风险概率;在此基础上选取Copula模型来描述二维极值参数的相关性,对多种Copula模型的未知参数进行辨识,通过拟合优度检验对精度进行验证,得出Joe Copula模型对二维极值分布的描述最为准确,运用Joe Copula模型计算出二维极值飞行风险概率,有效解决了一维极值具有的局限性。所提方法对飞行安全评估等理论有一定参考价值,能为平尾结冰飞行事故的预防提供分析和检验依据。     

一种半实物仿真试验软件安全性评估方法

针对机载软件在多因素耦合复杂飞行情形下的安全性评估与开发安全控制,提出一种基于半实物仿真试验的软件安全性评估方法。介绍了采用飞行模拟器试验对软件安全性进行评估的思想;设计了实施该方法的操作流程;建立了试验平台中仿真系统主要的数学模型;借鉴生物学理论,分析了软件缺陷诱发飞机飞行危险的机理;最后,运用该方法对增稳系统嵌入式软件安全性进行了评估,验证了该方法运用于工程实践的可行性。利用该方法能够减少潜在的机载软件缺陷,降低复杂情形下软件诱发飞机功能危险的概率,提高机载软件安全性。     

民用飞机飞行试验任务优化技术研究与实现

针对具有复杂耦合关系的试飞任务难以进行全局优化的问题,提出了一种计算机辅助任务优化方法,该方法将复杂的试飞任务优化问题分解为多项串联问题,然后采用启发式算法(A*算法)和遗传算法相结合的混合遗传算法获得试飞任务单的较优组合,并以此为基础实现对试飞任务进行全局优化。工程应用表明,通过使用该方法获得的试飞任务优化结果置信度高,可有效缩短飞行试验任务周期和降低试验成本。     

基于改进BP算法的长航时无人机效能提升研究

利用思维进化算法建立改进的BP神经网络模型,对无人机巡航时外部飞行环境与发动机工作特性之间建立多变量耦合关系。通过对飞行数据分析,规划无人机飞行策略,并利用模型预测结果辅助完成飞行前和飞行中的方案设计。飞行验证表明,与未经优化的飞行方案相比,优化后的飞行方案明显提升了长航时无人机的任务效能。该预测模型可应用于无人机复杂科目或风险科目的飞行前任务规划设计、任务模拟演练和风险评估等方面。     

数字化试飞平台下基于PSO的某型初级教练机飞行品质参数辨识试飞工程方法研究

飞机飞行品质系统辨识是根据飞机系统的输入和输出响应时间历程求取该系统的数学模型及模型中的各参数的过程.本文给出一种在飞行试验中辨识飞机飞行品质短周期模态特性参数辨识试飞工程方法,首先应用连续域等效低阶系统传递函数来描述飞行品质模态特性系统,然后采用基于粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的离散递推最小二乘算法,建立待估参数准则函数,通过极小化待估参数准则函数,求得参数的估计值,最后对辨识的模型进行验证.仿真算例表明该方法具有良好的收敛性和跟随性.     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

基于改进PSO的飞行控制律参数多目标优化方法

针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,以及物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。该算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异。从而,有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,还使用改进的粒子群优化算法对某型飞机横侧向控制律设计进行了数值仿真,结果显示该算法有效提高控制律优化调参效率,可满足期望的飞行品质要求。     

飞机飞行控制系统参数多目标优化设计研究

针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异,从而有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,使用改进的粒子群优化算法对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示,算法有效提高控制律优化调参效率,结果满足期望的飞行品质要求。     

多因素耦合的舰机适配性评估方法

舰机适配性是航母与舰载机研制过程中的难点,充分协调舰艇系统和飞机航空系统之间的复杂关系是发挥航母战斗力的关键。文章提出了 1种基于改进的熵值法与突变级数法的多因素耦合的舰机适配性评估方法。首先,进行指标选取,建立多因素耦合的舰机适配性评估指标体系,并根据突变级数理论确定指标体系对应的突变模型;其次,利用改进的熵值法计算各个指标的贡献率,提高排序结果的准确性;再次,利用突变层次结构模型进行舰机适配性评估;最后,以国外某型航母与舰载机为评估对象,验证新的综合评估方法的有效性和可靠性。文章提出的方法不需要对指标赋权,减少评估过程中由于赋权带来的主观性,为舰机适配性评估提供了新的思路。     

人-机系统飞行安全可靠性问题的研究

在分析飞机电传操纵系统（FBW）特点的基础上，建立了习行器和电传操纵系统的数学模型，建立了电传操纵系统故障及飞行员干预的概率模型。应用马尔可夫链建立了人－机产行安全可靠性的数学模型，采用伊万诺夫法评估了某型第三代飞机在电传操纵系统故障报的排除的条件概率，并计算了电传操纵系统故障后该型飞机的飞行风险，最后提出了使用建议及技术改进建议。     

基于数字虚拟飞行的民用飞机纵向地面操稳特性评估

针对民用飞机设计方案纵向地面操稳特性的评估需求,面向适航标准的要求,提出了一种基于数字虚拟飞行的评估方法。基于适航条例要求提出了纵向地面操稳特性的量化判定准则,建立了飞机的地面运动模型和驾驶员操纵模型,以实现起降等特定地面运行任务的数字虚拟飞行,最终依据数字虚拟飞行结果和判定准则对飞机设计方案的地面操稳特性做出评估。应用此方法研究了某大型运输类飞机的纵向地面操稳特性。数字虚拟飞行结果表明:前翻倾向的严重情况发生在起降过程的高速滑行段,主轮刹车引起的机身前翻倾向是显著的,起落架纵向定位参数设计以及飞行进近参数选择均会对飞机的纵向地面操稳特性产生影响。     

基于粒子群优化算法的飞行成本最优轨迹优化

以某大型民用飞机为例,应用了以飞行成本最优为目标的性能指标,同时运用最优控制理论,推导出飞机纵向飞行过程（爬升-巡航-下降）的优化方程,使用粒子群算法进行全局寻优,并通过Matlab进行了仿真,实现了以最优成本为目标的轨迹优化。仿真结果表明：用粒子群算法进行全局寻优,寻优效率较高,考虑时间成本后的轨迹,与节油轨迹相比,空速有所增加,耗油量也有所增加,但飞行时间大大缩短,为航空公司降低运营成本提供帮助。     

Safety modeling and simulation of multi-factor coupling heavy-equipment airdrop

Heavy-equipment airdrop is a highly risky procedure that has a complicated system due to the secluded and complex nature of factors＇ coupling. As a result, it is difficult to study the modeling and safety simulation of this system. The dynamic model of the heavy-equipment airdrop is based on the Lagrange analytical mechanics, which has all the degrees of freedom and can accurately pinpoint the real-time coordinates and attitude of the carrier with its cargo. Unfavorable conditions accounted in the factors＇ models, including aircraft malfunctions and adverse environments, are established from a man-machine-environment perspective. Subsequently, a virtual simulation system for the safety research of the multi-factor coupling heavy-equipment airdrop is developed through MATLAB/Simulink, C language and Flightgear software. To verify the veracity of the theory, the verification model is built based on dynamic software ADAMS. Finally, the emulation is put to the test with the input of realistic accident variables to ascertain its feasibility and validity of this method.     

复杂结冰环境下飞机鲁棒飞行安全包线分析

结冰是威胁飞行安全的重要环境因素，研究复杂结冰环境下飞机的飞行安全包线对于飞行安全边界保护，确保飞机飞行安全具有重要意义。以RCAM为研究对象，利用时间尺度分离原则将飞机解耦成两个子系统，建立了考虑飞机横向运动的纵向运动模型和复杂结冰环境下鲁棒气动导数模型。基于可达集最优控制理论，以反向可达集作为飞机复杂结冰环境下的飞行安全包线，利用可达性分析研究结冰及横向滚转运动对飞行安全包线的影响，在此基础上，进一步分析考虑不同结冰程度下结冰位置、冰型及分布等不确定性结冰情况时飞机的鲁棒飞行安全包线。仿真结果表明，随着结冰程度增加，飞行安全包线不断收缩，当考虑结冰不确定性因素时，轻度结冰条件下的鲁棒飞行安全包线较重度结冰条件下收缩更为严重。因此，即使飞机只是遭遇轻度结冰，但当存在不确定性因素时，飞行风险仍然较大，飞行员应该保持警惕。研究结果可为飞机在复杂结冰环境下的边界保护提供支撑和参考。     

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的 飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的 SMO 算法及粒 子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的 方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并 对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。