全遮挡导流支板对排气系统红外特性的影响

为了降低末级涡轮转子对排气系统尾向红外(IR)辐射贡献,对涡轮后导流支板进行低红外特征结构设计,通过模型试验的方法研究了基准轴对称排气系统和不同支板冷却状态的全遮挡导流支板(FSGS)排气系统的红外特性。研究结果表明:全遮挡导流支板表面温度低于末级涡轮表面温度,但全遮挡导流支板结构会使下游隔热屏和喷管壁面温度明显升高;全遮挡导流支板对排气系统尾向0~10°角域红外辐射有较好的抑制作用,正尾向红外辐射强度比基准轴对称排气系统低13.9%;支板壁面气膜冷能进一步降低排气系统尾向0~10°角域内的红外辐射强度,支板冷却气密流比(BR)为0.5、0.7和0.9时,全遮挡导流支板排气系统0°方向的红外辐射强度的降幅分别为18.1%、25.8%和34.5%。因此,带气膜冷却的全遮挡导流支板是抑制末级涡轮对排气系统红外辐射贡献的一种非常有效的手段。     

活门型孔“化方为圆”算法

通过对航空发动机控制系统活门型孔的流量系数稳定性控制的方法进行研究,提出了一套能够将方形活门型孔转化为有规律排列组合小圆孔的算法,并通过实例验证了算法的正确性,同时转化误差小于0.7%,基本实现了工程意义上的等流量系数。该算法将加工工艺性差且计量精度低的方形活门型孔转化为有规律排列组合小圆孔,消除了方形型孔流量系数变化的影响,改变了活门型孔加工方法,减少了对人和环境的危害,提高了活门型孔的计量精度,减小了活门的液动力,具有极大的工程应用价值。 该算法可以实现将方形、梯形（含三角形）及其组合型孔等任意型孔的转化,具有工程上的普遍适用性。     

Coactive design of explainable agent-based task planning and deep reinforcement learning for human-UAVs teamwork

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are useful in dangerous and dynamic tasks such as search-and-rescue, forest surveillance, and anti-terrorist operations. These tasks can be solved better through the collaboration of multiple UAVs under human supervision. However, it is still difficult for human to monitor, understand, predict and control the behaviors of the UAVs due to the task complexity as well as the black-box machine learning and planning algorithms being used. In this paper, the coactive design method is adopted to analyze the cognitive capabilities required for the tasks and design the interdependencies among the heterogeneous teammates of UAVs or human for coherent collaboration. Then, an agent-based task planner is proposed to automatically decompose a complex task into a sequence of explainable subtasks under constrains of resources, execution time, social rules and costs. Besides, a deep reinforcement learning approach is designed for the UAVs to learn optimal policies of a flocking behavior and a path planner that are easy for the human operator to understand and control. Finally, a mixed-initiative action selection mechanism is used to evaluate the learned policies as well as the human’s decisions. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed methods.     

空心气冷低压涡轮动叶气热耦合数值模拟

以空心气冷低压涡轮动叶为研究对象,采用高质量的流体域和固体域网格控制技术,带转捩模型的双方程SST湍流模型,开展了基于CFD方法的叶片气热耦合问题研究。获得了不同冷气流量比(分别为1.0%,1.38%,1.8%和2.2%)、温比(分别为2.1,2.25,2.3,2.4和2.5)和压比(分别为1.4,1.6和1.8)对叶片换热特性的影响规律,设计状态中截面按弧长平均的叶片壁面金属温度计算值较试验值偏小0.3%,气热耦合计算的叶片壁面温度分布与试验结果吻合良好,验证了气热强耦合计算方法的精度,为涡轮叶片温度场分析提供了一种有效的方法。     

无人机系统的安全性与危险源分析

无人机系统的战术性能及优势将使其在未来高技术战争和民用航空中发挥越来越重要的作用。然 而,由于有人机与无人机飞行事故的特点不同,使得有人机的安全性分析与管理措施不完全适用于无人机系 统。首先,对无人机系统的飞行事故进行统计分析,得出无人机系统事故的特点;然后,合理借鉴有人机的安全 性分析,定义无人机系统的安全性,提出无人机系统事故的严酷度等级划分及相应的危险可接受度;最后,从设 计、机组训练及使用操作三方面进行危险源分析。本文提出的无人机系统不安全事件发生可能性等级划分和 危险源定性分析,可为后续无人机安全管理框架的构建奠定基础。     

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。     

基于气压高度辅助的机载自主完好性监测算法

卫星接收机自主完好性监测是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完好性,其目的是在导航过程中检测出发生故障的卫星,并保障导航定位精度。针对卫星接收机自主完好性监测算法可用性不足的问题,结合机载实际导航系统配置,提出了一种基于气压高度表辅助的机载自主完好性监测算法。综合利用卫星导航系统及气压高度表观测信息,建立联合系统的观测模型,推导了基于多解分离的完好性监测及保护级别计算方法。仿真结果表明,相比于传统的接收机自主完好性监测算法,该算法在可见星为5颗时仍能识别故障卫星。该算法具有更好的故障检测能力及可用性,能有效提高卫星导航系统的完好性监测性能,从而保证卫星导航系统的精度和可靠性。     

水下运载体导航技术

本文第一部分综合了国外近几十年根据不同需求形成的多种水下导航技术,论述了面上导航信息利用水声技术向水下转化的多种形式以及利用不同地球物理参数与地理位置相关性导航的各自特点与问题,论述了在测绘海底地形、重力与其它地球物理特性及其变化时在传感器层面和任务层面融而为一所形成的独具水下特色的同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)导航技术,论述了NavLab作为一个通用工具软件在水下导航系统研发、精度分析以及作业前导航功能规划和导航信息事后处理方面的独特作用。本文第二部分以极具代表性的挪威HUGIN AUV系列产品军民两用为实例,根据任务和导航功能需求,从其“导航工具箱”(ToolBox)选择适用手段,给出典型任务对应的导航方式和传感器。文章结束部分给出了基于先进人工智能技术的未来展望。     

基于Shupe系数的光纤陀螺光纤环评价方法

针对当前缺乏有效的光纤环温度性能评价方法确保光纤陀螺整表全温精度的问题,搭建了光纤环温度测试系统,提出了一种光纤环评价方法。该方法不但能够评价光纤环的温度性能,而且能够反映陀螺整表的全温精度。根据测试结果,分析了基于Shupe系数的线性误差和线性补偿后的非线性误差。其中,前者代表了光纤环的温度灵敏度,后者代表了光纤环的可补偿程度,两者共同构成了光纤环的评价指标。利用该测试系统测试了数十只同一尺寸的光纤环,非线性误差小于0.022(°)/h,补偿后整表的全温零偏稳定性小于等于0.01(°)/h(-40℃~+60℃,1℃/min),为后续高精度光纤陀螺的生产提供了一定的指导。     

智慧温室群远程监控系统通信设计

温室监控系统是对温室环境中温度、湿度、光照度等环境因子实施监测与调控的农业设施,可确保农作物获得最适宜的生长发育环境。针对现有温室监控系统在通信上存在距离受限、组网复杂、能耗高且基本仅能实现单个温室控制的问题,设计了一种基于LoRa和NB-IoT相结合的智慧温室群远程监控系统通信模式。该模式以STM32F103C8T6单片机为核心控制器件,采用ATK-LoRa SX1278和NB-IoT模块自组无线通信网实现数据的远程交互。测试结果表明：采用该通信模式可实现温室群中各温室间距离在2km范围内的数据采集、处理和传输,其通信距离远、功耗低,数据传输可靠性符合现代化农业物联网的需求。