空间目标监视雷达信号频率的优选准则

随着在轨微小卫星及空间碎片数量不断增加，为保证在轨卫星的运行安全，需要对微小目标进行有效跟踪探测及稳定编目。雷达作为近地空间目标监视的主用设备，在对厘米级小目标进行探测跟踪时，其工作频率是决定其能否可靠探测关键因素，高频有利于探测小目标，并可获得相对稳定的RCS，但高频信号的波束小、搜索能力较低，实现难度大，也使得成本过高。为适于实际工程应用，需从效费比出发，对频率进行优选。本文从目标RCS的角度提出一种空间目标监视雷达信号频率的优选准则，给出该准则下周长波长比ka的取值范围。为了更加清楚地说明该优选准则的应用，给出了直径5 cm和10 cm的目标在该准则下信号频率的取值范围，并与国外工作做了比较，证明该准则可行。     

运载火箭主动段自适应增广控制

针对运载火箭上升段在复杂飞行环境、大不确定性干扰和振动等因素的影响下，传统PID控制方法难以满足高品质控制需求的问题，进行了自适应增广控制(AAC)方法研究，以实现对运载火箭姿态的精确控制。在深入分析自适应增广控制系统整体构架的基础上，通过标称PID控制器设计与基于粒子群优化(PSO)的数字滤波器设计实现了刚体控制及对弹性振动的抑制；继而针对大范围干扰、不确定性和由于滤波器切换产生的弹性振动影响，设计了在线调整算法自适应调节PID控制增益，并对其工作机理与参数设计原则进行研究；然后设计干扰补偿回路和主动减载回路以减小内外扰动、弹性振动和风载荷影响；最后在弹性振动、风干扰和参数不确定性等因素同时作用的状态下进行仿真分析，验证了自适应增广控制系统能够有效应对运载火箭主动段复杂飞行环境的影响，大幅度提升综合控制性能，具有理论研究意义与工程应用价值。     

An innovative approach for integrated airline network and aircraft family optimization

The determination of optimal aerial transport networks and their associated flight frequencies is crucial for the strategic planning of airlines, as well as for carrying out market research, to establish target markets, and for aircraft and crew rostering. In addition, optimum airplane types for the selected networks are crucial to improve revenue and to provide reduced operating costs. The present study proposes an innovative approach to determine the optimal aerial transport network simultaneously with the determination of the optimum fleet for that network, composed of three types of airplanes (network and vehicle integrated design). The network profit is maximized. The passenger’s demands between the airports are determined via a gravitational model. An embedded linear programming solution is responsible for obtaining potential optimal network configurations. The optimum fleet combination is determined from a database of candidate aircraft designs via genetic algorithm. A truly realistic airplane representation is made possible thanks to accurate surrogate models for engine and aerodynamics is adopted. An accurate engine deck encompassing a compression map and an innovative engine weight calculation besides an aerodynamical artificial neural network module enable a high degree of accuracy for the mission analysis. The proposed methodology is applied to obtain the optimum network comprised of twenty main Brazilian airports and corresponding fleet.     

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。     

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.     

基于PTE的多雷达航迹融合算法

针对杂波背景下的多雷达航迹融合时局部估计误差互协方差矩阵未知的问题，提出基于目标存在概率（PTE）的航迹融合算法，提升了正确航迹率和跟踪精度。首先，通过综合概率数据关联得到单接收站的目标航迹估计集合和对应的目标存在概率。然后，在局部估计误差互协方差矩阵未知的条件下，基于PTE信息提出不带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。进而将前一帧的融合状态进行反馈，提出带记忆的综合广义凸组合航迹融合算法。仿真验证了所提算法的有效性。     

一种开关磁阻电机无位置传感器控制效率优化策略

针对开关磁阻电机(SRM)的简化磁链法只能实现单相导通运行且导通区间固定的缺点,提出了一种结合固定关断角和自适应调节开通角的无位置传感器控制技术。利用曲线拟合关断位置磁链取代传统存储数据表,通过对比实时计算的动态磁链和曲线拟合的静态磁链,确定关断位置信号并估计转速和其他位置。考虑电机阻抗和电感的非线性特点,优化电感最小区域的开通角自调节模型确定导通区间。仿真结果验证了该方案的可行性和正确性,能够实现转子位置的间接检测,电机的运行效率得到进一步优化。     

基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。     

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。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度，提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析，得出了二者合理的取值范围，将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合，构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数，对其进行非线性的动态调节，并引入了变异因子，提出了一种跳出局部最优的策略，防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中，与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较，仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据，对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。