基于不确定性的旋翼转速优化直升机参数设计

为了提高旋翼转速优化直升机总体参数设计质量,基于不确定性多学科设计优化方法,对旋翼转速优化直升机的参数设计进行了研究。首先对最优旋翼转速的不确定性进行分析与建模,同时也考虑了直升机加工制造、材料老化引起的不确定性因素,对比发现最优旋翼转速是旋翼转速优化直升机设计中的主要不确定性因素;然后在协同优化框架下,分别建立了直升机飞行性能、直升机重量、飞行稳定性与变转速涡轴发动机性能计算模型;最后以续航性能为系统学科,悬停性能、飞行稳定性分别作为子学科,进行多学科的不确定性优化设计,得到了3种不确定性优化设计方案。通过对比分析可以发现：第2种方案为旋翼转速优化直升机的最佳参数设计方案,该方案满足悬停需用功率低于350 kW,飞行稳定性指数小于0.8等约束条件的概率不低于95.46%,并且直升机的最大航时期望值也较大。     

太阳能/氢能无人机总体设计与能源管理策略研究

针对小型低空长航时电动无人机需求,给出了太阳能/氢能混合能源动力系统集成方案和小型低空长航时无人机构型。针对典型任务剖面,综合考虑太阳能电池和氢燃料电池特性,提出了一种考虑全机重量能量耦合关系的总体设计方法和任务剖面驱动的能源管理策略;建立了能源系统模型,给出了能源控制流程,开发了能源管理仿真平台。以1.5 kg任务载荷为例,完成了无人机总体方案设计,仿真分析了各种能源特性对飞行结果的影响。结果表明:能源管理策略能够根据任务剖面的要求合理配置能源系统的功率,满足各阶段的功率需求;无人机在冬至日航时为21 h、夏至日可实现跨昼夜飞行;在能源系统重量相同情况下,该混合能源无人机的航时分别是纯锂电池无人机和燃料电池无人机的5.5倍和1.2倍。     

军工高安全软件数值型运行时错误分析方法

提出一种抽象解释和有界模型验证的数值型运行时错误分析方法.利用抽象解释方法分析程序数值变量范围,获得每个程序点达到不动点的变量初步值范围信息.根据待分析的运行时错误类型,在相关需要检测的程序点处将数值变量取值信息转化为断言或假设形式插入程序中,将带有断言和假设的程序转化为布尔公式,验证其可满足性,进而验证断言的正确性.实验证明,该方法与现有方法相比,在精度和效率两方面都有良好的表现.     

基于经验直觉的无人机威胁规避机动决策方法

针对无人机飞行过程中遇到威胁需要及时安全规避的问题,本文提出一种基于经验直觉的无人机机动规避决策算法.首先将无人机威胁安全规避机动过程中所获取的态势信息,按照规避机动区域进行结构化处理并标注相应的机动决策标签,建立基于数据的无人机情景决策知识库.其次,利用无人机情景决策知识库中的数据训练长短时记忆网络以实现情景与机动决...     

一种STBC-OFDM系统中的盲和半盲信道估计

针对尾部补零(Zero padd ing,ZP)的空时分组编码正交频分复用(Space-tim e b lock cod ing orthogona l fre-quency d iv is ion m u ltip lex ing,STBC-OFDM)系统,提出了一种基于子空间分解的信道估计算法。首先利用STBC的编码结构和OFDM信号中由ZP和虚载波(V irtua l carrier,VC)引入的冗余,推导了该算法的盲估计形式,然后对其可辨识性进行了理论分析,证明了该盲方法可以在一个标量因子模糊度的意义上辨识出多个信道的冲激响应。通过结合使用导频信息形成半盲算法,可以消除模糊度。仿真结果表明,该算法的信道估计准确度较高,可以有效地跟踪衰落信道,在低信噪比时性能良好。     

某型民用飞机时控件确定及周期控制研究

时控件是民用飞机研制和适航审定及运营监管的重要组成部分,加强时控件的确定及周期控制管理对飞机的运行安全至关重要。本文介绍了国际主流民用飞机制造企业对时控件的确定及周期控制管理方法,通过分析目前某型民用飞机时控件的管理现状,在基于该型民机运营特点的基础上提出时控件项目确定原则及周期控制的方法,并对应用实施情况进行了总结。     

“螳螂”和“苹果酒”——BAE系统公司研制的大型长航时侦察无人机

在今年范保罗航展上BAE系统公司展出了一种名为“螳螂”的长航时情报收集、监视、侦察（ISR）及攻击无人机的全尺寸模型,引起了各国参观者的极大兴趣,这种无人机瞄准的是英国国防部计划从美国采购“捕食者”B／“收割者”无人机的替代型,它也将成为英国国防部“苹果酒”计划中ISTAR模块的一个候选者。     

基于频带相关性Deep Learning的无线通信干扰智能识别

近年来,随着无线通信技术在军事领域的发展及各类无线通信装备数量的增加,战场电磁环境变得越来越复杂,其要求通信系统具有更强的抗干扰能力,而智能干扰识别是抗干扰的前提.基于传统机器学习的各类干扰识别算法存在干扰前期特征提取繁杂、低干噪比(JNR)下识别正确识别率低的问题.本文针对上述问题,引入了并行多路多尺度卷积,通过增加...     

基于稀疏阵列和码分信号的机载预警雷达STAP研究

基于稀疏阵列和码分正交信号,研究了机载雷达的空时自适应处理（STAP）技术,用于空中预警背景下的地面杂波抑制和运动目标探测。提出了稀疏阵列码分多相位中心孔径综合方法,采用正交编码信号实现多发多收,使综合后不同编码信号的相位中心在数量和分布情况上和满阵天线的相同,从而避免了稀疏阵列天线旁瓣较高的问题;在孔径综合的基础上,利用空时自适应处理方法完成杂波抑制,实现运动目标检测。仿真结果表明了本文方法的有效性。     

基于神经网络的飞行器总体优化设计

针对经验公式存在的精度低、适用范围受限的缺点,采用广义回归网络代替经验公式计算气动特性,并将其嵌入到优化设计流程之中,提出了一种基于神经网络的飞行器总体优化设计方法。神经网络的训练样本输入、输出数据通过试验设计和涡格法计算得到。以高空长航时无人机为例,选取航时与机翼结构重量系数作为目标函数,应用所提出的方法进行总体优化设计。计算结果表明,提出的方法是可行的,能够满足设计要求,同时降低优化过程的复杂程度,减少迭代次数。