无人机视觉导航相对位置解算及二义性优化方法

针对卫星拒止条件下无人机高精度相对导航的需求,开展了视觉导航相对位置解算方法研究。设计了具有同心圆特征的合作标识,以提升不同距离情况下合作标识检测的鲁棒性。通过椭圆模型将相对位置解算问题转换为高次方程求解问题,实现了像素坐标系下椭圆方程的拟合。提出了基于特征点的相对位置初始化方法和基于运动约束的相对位置跟踪方法,解决了视觉相对位置解算过程中存在的二义性问题,实验结果表明：近距离情况下,所提方法的相对导航解算精度达到厘米级;远距离情况下,所提方法能较好地跟踪相机运动,保持较高的解算精度和鲁棒性,克服了基于二维码ArUco方法失效的不足。     

挠性天线跟踪指向系统半物理仿真方案设计

为验证卫星大型挠性天线跟踪指向控制系统的性能,设计了半物理仿真方案,着重探讨了如何用弹性支撑两自由度转台物理仿真挠性天线的基本模态振动,并提出了两种设计方案。最后对这两种设计方案进行了分析和比较。     

一类复杂通信条件下高阶线性群系统编队控制

针对时变时延、拓扑不确定和外部扰动等复杂通信条件下的高阶线性群系统编队控制问题进行研究。首先,建立了群系统编队控制问题的数学描述,并基于一致性最近邻原则给出了编队控制协议框架。其次,提出了群系统实现编队的充要条件。通过状态分解和变量代换,给出了约束条件下,编队控制协议的设计方法。同时,为得到群系统所允许最大时延边界,引入自由权矩阵,得到了保守性较小的线性矩阵不等式（LMI）判据条件。仿真实验验证了编队控制方法对于有界时变时延、拓扑不确定以及外部扰动具有一定的鲁棒性。      

头部和后体对钝头体侧向力的影响

钝头体大迎角飞行时会出现随机的非对称流动现象,引起不确定的较大侧向力,进而使其偏离运行轨道。通过在钝头体头部施加人工扰动块可以固定其大迎角下的非对称流场结构,得到确定的侧向力,以利于改善钝头体的大迎角飞行特性及机动性。本文讨论了在头部人工扰动块主控流场结构的基础上,模型后体对侧向力影响的存在性问题,在迎角为50°、雷诺数为1.54×105的条件下,利用实验对周向角为90°和270°、子午角为10°的扰动位置的球形扰动主控下的侧向力影响因素进行了研究。发现钝头体大迎角下的非对称流动结构在头部主控的基础上,后体对非对称流动的影响不会消失,且其为影响头部扰动主控作用的重要因素。尽管模型后体的影响不会改变钝头体头部对于流场结构的主控地位,但会影响头部扰动控制的精准程度。所以在通过钝头体头部施加扰动进而得到确定的侧向力的同时,还需要减小模型后体对流场的影响,对其结构和加工质量进行优化,以更好地通过人工扰动主控流场结构。     

民机襟翼交联机构吸能元件的吸能特性

采用有限元分析与冲击试验相结合的方式对膨胀管与波纹管的吸能特性进行探究：通过数值仿真分析对吸能元件的试验过程进行初步掌握，同时根据冲击试验结果对试验设计的不合理之处进行修正；然后开展两种吸能元件的动态冲击试验，探究其吸能特性，最终比较分析有限元仿真分析与落锤冲击试验的试验结果，选择效果理想的吸能元件应用到襟翼交联机构上。结果表明：无论是从吸能行程、吸能稳定性还是吸能结构的设计考虑，波纹管都是最适合应用到交联机构中的吸能元件，该吸能元件比吸能大，吸能过程平缓稳定，吸收能量之后只有塑性形变但结构不发生破坏，同时吸能行程短，吸能结构简单，便于安装拆卸。     

考虑约束的高超声速飞行器制导与控制一体化设计

针对高超声速飞行器上升段飞行过程中强耦合、强非线性同时要求满足过程约束的特点，提出了一种结合级联控制方法和控制障碍函数的新型三维制导控制一体化算法。首先通过对速度子系统设计控制障碍函数约束算法来满足飞行器的过程约束要求，然后利用反步法、动态逆控制方法设计其余子系统的控制器，两者共同组成制导控制一体化控制器。考虑到飞行器在上升过程中容易遭遇阵风扰动的问题，设计非线性干扰观测器以增强算法的鲁棒性。最后通过李雅普诺夫函数证明了系统的稳定性，并且通过仿真验证了该新算法能够在满足高超声速飞行器上升段过程约束的同时，实现飞行器的三维跟踪控制。     

基于卷积神经网络的近壁流动高分辨率平均速度场预测方法

本文设计并验证了基于卷积神经网络的边界层近壁流动高分辨率平均速度场预测方法:首先采用示踪粒子图像对数据集训练卷积神经网络，通过调整神经网络参数可以预测示踪粒子在数据集上的平均跨帧位移；然后使用该卷积神经网络预测像素空间中各像素位置的单粒子位移，得到高分辨率的平均速度场信息。将该方法用于预测湍流脉动较小的边界层近壁区的平均流动，能够将空间分辨率提高到单像素精度。误差分析发现，该方法获得的测速精度略优于传统单像素系综平均互相关算法，且对粒子浓度和示踪粒子图像对数目的要求明显低于后者。