充气气囊减速方案的气动设计研究

减速是航天飞行器必须面对的问题。充气气囊减速方案利用柔性编织材料外加涂层方式构成气囊，利用气体发生器快速产生高压气体，集防热、减速和着陆减振功能于一体，重量轻、成本低、适用范围广、可靠性高。设计了满足减速需求的气囊外形，利用数值求解NS方程和工程计算方法进行了气动力的预测和比较分析，利用六自由度动力学模型与气动力的耦合计算，对减速效果进行了计算与分析，并对热环境、温度场、应力、热应力及变形进行了计算，还对分离不确定性进行了研究。地面引导性风洞试验和理论分析表明，充气气囊减速方案具有十分明确的减速效果和优点，可用于未来航天飞行器实现减速飞行目的的技术方案。     

三维复杂外形横截面拓扑结构随迎角变化研究

通过数值求解抛物化的椭圆型方程生成复杂外形三维网格;采用交替方向隐式分解的隐式NND格式求解全N S方程模拟"类升力体"外形在高超声速下的大迎角流动;采用张涵信发展的流动拓扑结构理论分析给出了"类升力体"外形垂直于体轴的横截面流线随迎角变化的拓扑结构;此外,通过计算发现:大于20°迎角后,在部分横截面背风对称线上出现结构不稳定的鞍点相连现象。     

力限振动试验技术理论基础研究

为了深入理解双控方程,由运载火箭有限元模型的多自由度子结构方法,导出缩聚在星/箭连接界面处的全箭动力学方程,定义相应参数后,导出星/箭耦合中的双控方程,给出界面加速度、有源机械系统的自由加速度、界面力、紧固力、源阻抗和负载阻抗表达式,从而加深了对星/箭耦合双控方程的理解,进而促进力限试验技术研究.同时,从多自由度模型简...     

基于全局稀疏地图的AGV视觉定位技术

为了实现自动导引车（AGV）在复杂工业环境下的高精度定位,克服环境变化给定位带来的影响,提出了基于全局稀疏地图的视觉定位方法。首先,设计了大容量二维编码点,作为人工路标铺设在工业环境的地面;然后,基于一种四边形识别算法,在复杂工业环境中准确分割和识别二维编码点;最后,利用二维编码点提供的编码信息,鲁棒匹配图像中的特征点,并以此为基础,使用一种分参数块优化的三维重建策略,实现了工业环境的大规模地图构建,为AGV视觉定位提供了一种稀疏电子地图。AGV视觉的定位通过匹配车载视觉传感器图像中的特征点和稀疏电子地图实现。停车重复定位精度小于0.5 mm,角度偏差小于0.5°,轨迹平均位移误差小于0.1%。实际应用结果表明,该方法能在复杂工业环境中实现AGV视觉的定位,定位的速度和精度方面都满足工业应用的要求,为AGV的视觉定位提供了新的思路。      

高超声速飞行器预设性能反演控制方法设计

为解决吸气式高超声速飞行器的飞行控制问题,提出了一种新型预设性能神经反演控制器设计方法。通过构造预设性能函数,保证速度跟踪误差和高度跟踪误差能够按照预设的收敛速度、超调量及稳态误差收敛至期望的区域,同时满足系统预设的瞬态性能和稳态精度。在反演控制设计结构下,引入径向基函数（RBF）神经网络对模型未知函数及不确定项进行逼近,提高了控制系统的鲁棒性。引入的RBF神经网络中仅有一个参数需要在线更新,有效提高了控制准确性,避免了通常反演控制方法中经常出现的"微分膨胀问题",并降低了计算量。通过仿真实验验证了所设计控制系统的有效性和可行性。      

Six sigma robust design optimization for thermal protection system of hypersonic vehicles based on successive response surface method

Lightweight design is important for the Thermal Protection System(TPS) of hypersonic vehicles in that it protects the inner structure from severe heating environment. However, due to the existence of uncertainties in material properties and geometry, it is imperative to incorporate uncertainty analysis into the design optimization to obtain reliable results. In this paper, a six sigma robust design optimization based on Successive Response Surface Method(SRSM) is established for the TPS to improve the reliability and robustness with considering the uncertainties. The uncertain parameters related to material properties and thicknesses of insulation layers are considered and characterized by random variables following normal distributions. By employing SRSM, the values of objective function and constraints are approximated by the response surfaces to reduce computational cost. The optimization is an iterative process with response surfaces updating to find the true optimal solution. The optimization of the nose cone of hypersonic vehicle cabin is provided as an example to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.     

带攻角约束的高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对带攻角(AOA)约束的高超声速飞行器控制问题，提出一种基于非对称时变障碍函数的非线性自适应反步控制方法。首先，将飞行器模型化为严反馈形式，以反步法为基础进行控制器设计。然后通过光滑饱和函数对名义攻角指令信号进行限幅，并保证限幅信号的可导性，限幅产生的误差通过设计辅助系统进行补偿。进而使用障碍函数对攻角指令跟踪误差进行非对称时变约束。针对不确定性和干扰，设计新型自适应律对集中干扰上界进行估计并补偿。最终通过Lyapunov理论证明了闭环系统状态量一致最终有界并且攻角始终满足时变约束。仿真结果表明，本文方法能够在满足攻角约束基础上保证良好跟踪性能。     

一种减小再入飞行器侧向气动非线性的布局优化方法

为改善升力式再入飞行器在跨声速段出现的侧向气动特性非线性问题,发展了一种基于Kriging代理模型的自适应迭代气动布局优化方法。设计了一种常规升力式再入飞行器布局,计算了该布局在跨声速段的侧向气动力,分析了可能影响侧向气动特性的机翼布局参数。根据气动布局优化流程,计算了气动布局样本气动特性,建立了布局参数到侧向力矩系数导数的代理模型,完成了以减小飞行器侧向非线性为目标的布局优化设计。优化布局的气动特性计算结果表明,所发展的方法是可行和有效的。该项研究为再入飞行器减小侧向气动非线性提供了新的布局设计途径,有利于降低控制系统设计难度,保障飞行安全。     

折叠式变体飞行器轨迹优化及控制分析

针对临近空间高超声速飞行器存在的问题，设计了一种折叠翼飞行器，可以通过折叠机翼来适应各种飞行状态，保持最优的气动特性。并针对临近空间滑翔式高超声速的特点，采用高斯伪谱法对固定翼飞行器和折叠翼飞行器的轨迹优化，通过将折叠翼飞行器与传统固定翼飞行器在射程能力、规避热流能力方面进行对比，提出了一种综合目标的轨迹优化思想。设计的折叠翼飞行器相比传统固定翼飞行器性能更加优越，更适合临近空间环境，提高了17.67%的航程，减少了热流率峰值的35.72%，并通过控制系统的设计和仿真加以验证，仿真结果表明变体飞行器机动能力相比固定翼飞行器有了显著的提高。     

A new modeling scheme for powered parafoil unmanned aerial vehicle platforms: Theory and experiments

A novel framework is established for accurate modeling of Powered Parafoil Unmanned Aerial Vehicle (PPUAV). The model is developed in the following three steps: obtaining a linear dynamic model, simplifying the model structure, and estimating the model mismatch due to model variance and external disturbance factors. First, a six degree-of-freedom linear model, or the structured model, is obtained through dynamic establishment and linearization. Second, the data correlation analysis is adopted to determine the criterion for proper model complexity and to simplify the structured model. Next, an active model is established, combining the simplified model with the model mismatch estimator. An adapted Kalman filter is utilized for the real-time estimation of states and model mismatch. We finally derive a linear system model while taking into account of model variance and external disturbance. Actual flight tests verify the effectiveness of our active model in different flight scenarios.