基于CP FODT实时数据处理技术稳健性研究

为改善飞行器实时数据处理中端点附近数据解算精度差、状态预估不准确的问题,提出并证明三次多项式一阶导数定理(CP FODT),对基于该定理的一阶导数解算方法的实时数据处理性能进行了研究.通过仿真计算研究了拟合区间长度、测量误差限及采样间隔对于计算结果的影响,对解算误差进行了分析,给出参数选取的基本原则,并采用实测数据对解算效果进行了验证.验证表明该算法对于实时数据处理具有较高的稳健性和可靠性,可提高端点附近数据的解算精度和预测的准确度,并可衍生为插值算法,能够为实时数据处理提供高精度的数据源.     

无人机用燃料电池阴极供气系统建模与控制

燃料电池因其高效、无污染、噪声小等特点,被认为是未来最具有潜力的无人机（UAV）用动力源,燃料电池阴极供气系统的控制技术是决定燃料电池系统性能和可靠性的关键。针对无人机用质子交换膜燃料电池（PEMFC）阴极供气系统,首先,考虑外界温度、压力、空气密度以及雷诺数等随高度变化的参数,建立了跨高度离心空压机模型并分析了其在不同高度下的工作特性,基于无刷直流电机反电势特征构建了高速空压机驱动电机模型。其次,通过计算燃料电池阴极氧气和氮气的动态分压获取了PEMFC电堆输出电压。设计了基于分数阶PI^λD^μ的过氧比和阴极气压控制方法,驱动电机采用有限集模型预测控制（MPC）实现快速的转矩响应,仿真结果表明设计的控制器可在无人机跨高度运行条件下实现过氧比的快速调节,同时维持阴极气压稳定,满足燃料电池阴极供气需求。     

机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

碳氢燃料超燃冲压发动机油气涡轮做功能力评估

为了研究油气涡轮泵燃油供给系统中,碳氢燃料裂解油气的做功能力,以正癸烷为替代燃料,基于其裂解后的实验组分分析,发展了基于Soave-Redlich-Kwong(SRK)状态方程的真实气体裂解混合物的等熵焓降计算方法,并对油气涡轮的做功能力进行了分析和评估。研究表明,当膨胀起始温度为950K,膨胀起始压力超过3MPa,膨胀比为2时,裂解混合物的等熵焓降可达110kJ/kg,具备较强的做功能力。      

高保真气动伺服弹性系统降阶技术研究

采用高保真非定常气动力辨识技术获得的气动伺服弹性(ASE)系统时域模型往往阶次较高,不利于控制系统设计的应用.为了有效降低高阶ASE系统阶次,研究了高保真ASE模型的降阶特性,分别采用平衡截断、奇异摄动以及平衡奇异摄动模型降阶技术,结合BACT系统讨论了各种方法在ASE模型降阶中的应用情况,通过仿真比较得知,平衡奇异摄动法应用于ASE模型的降阶具有一定的优势,可以大幅降低模型阶次,且能够保证降阶模型的精度.     

视觉条件对驾驶员跟踪着舰引导指令影响研究

针对光学助降系统易受到不良天气（如低能见度）影响的缺点,研究了不同视觉条件对驾驶员跟踪着舰引导指令的影响。在光学着舰引导系统模型建立的基础上,针对不同视觉条件,对驾驶员跟踪菲涅尔透镜“肉球”的情况进行了仿真对比。结果表明,当视觉品质下降时,为防止跟踪效果变差,驾驶员应当减小操纵增益。     

基于CNN机翼气动系数预测

随着机器学习的快速发展和其突出的非线性映射能力,越来越多的学者将机器学习方法应用到流体力学领域。为克服传统数学拟合不能很好的解决系统非线性问题,以及现有文献中所提及的一些基于神经网络的气动参数预测方法,需要进行参数化处理而带来的不便,同时为实现多变量多输出气动参数快速预测的目的,基于卷积神经网络考虑机翼变迎角和浮沉建立了一种多变量多输出的机翼气动参数预测模型,实现了机翼气动参数的快速预测。结果表明：所建模型具有较高且稳定的预测精度,并且计算效率较计算流体力学(CFD)提高了40倍。     

基于五阶自由曲面垂轴偏移的空间相机变焦方法

变焦光学系统在空间探测领域中有着重要的应用需求,提出了一种基于五阶自由曲面垂轴偏移的变焦方法,实现了具有两倍变焦能力的光学系统模型。分析了五阶自由曲面透镜的变焦原理和像差模型,采用两组五阶自由曲面透镜设计并搭建了伽利略望远系统,通过控制五阶自由曲面透镜的垂轴偏移量,来改变透镜的光焦度。仿真结果分析表明：该方法的变焦曲线具有单调性,且垂轴偏移量在8mm 以内。与传统变焦方法相比,该变焦方法的特点是结构紧凑、变焦连续、控制方法简单,避免了大幅轴向变焦运动,对于可见光、红外空间光学相机轻小型化具有重要的应用价值。     

高超声速飞行器自抗扰分数阶PID控制器设计(英文)

自抗扰控制器利用跟踪微分器可解决超调量及快速性之间的矛盾,分数阶PID控制器在提高控制品质的同时扩大了被控系统参数的稳定域。结合自抗扰技术及分数阶PID控制器设计了自抗扰分数阶PID控制器,并应用于高超声速飞行器再入姿态控制。仿真结果表明,自抗扰分数阶PID控制器对于高超声速飞行器非线性模型及强外干扰的影响下具有很好的控制效果,并且有较大的稳定域,即针对被控系统参数变化具有更强的鲁棒性。     

风力机叶片非定常气动力降阶模型方法

基于计算流体力学(Comptational fluid dynamic,CFD)的非定常气动力降阶模型方法,建立起叶段振动状态下的非定常气动力模型,用来模拟叶片变形与气流耦合作用下的附加非定常气动力,实现了叶段在旋转过程中的非定常气动特性建模。通过与CFD结果的校验,验证了方法的可行性,分析了模型对阶跃幅值、风速及振动频率等参数变化的敏感性,然后将方法推广至多叶段模型,并结合结构动力学方程给出多叶段模型的气动弹性响应历程。