基于间接法在线能力评估和自主规划技术研究

针对运载火箭推力故障条件下的自主救援任务，研究了一种基于间接法的在线能力评估和自主规划方法。构建了以入轨点能量最大为最优性能指标的最优控制问题。通过数值方法探讨了在满足轨道倾角和入轨点路径角约束条件下，入轨点速度、远地点和近地点跟入轨高度之间的关系，设计了一种与入轨高度相关的特征量来对入轨能力进行评估。以近地点最高为救援轨道选取准则，结合能力评估，研究了一种自主在线规划策略，当判断能够进入圆轨道时，割线法求解最大圆轨道，否则采用牛顿法求解近地点最高的椭圆轨道。仿真结果表明，提出的自主规划方法在有效性、收敛性和实时性上均能满足在线制导需求。     

天舟PDM在航天科工集团红林机械厂顺利通过实施验收

日前,经过航天科工集团红林机械厂和北京天舟上元信息技术有限公司数月的共同努力,红林机械厂PDM项目完成实施并顺利通过验收。红林机械厂隶属于中国航天科工集团,是集军、民品科研、生产于一体的军工企业,核心业务涉及产品科研、生产的项目计划、产品设计、工艺规划和产品制造等多个方面。     

用系统科学对《六一三所第三次创业纲要》进行分析

用系统科学分析了实现《六一三所第三次创业纲要》目标的五个参量,包括经济效益、技术进步、科学管理、人才培养、企业文化,其中对科学管理作了重点分析。     

在轨实时引导多星成像任务规划方法研究

针对遥感卫星在轨自主任务规划的强时效需求和依赖地面系统的现状,通过分析卫星的轨道特性和多载荷工作配合的方式,提出了一种面向在轨实时引导成像的多星自主任务规划方法。文章首先根据成像的要求,将卫星载荷对目标的可见性,统一转化为"时间-姿态"信息,在保留有效信息的前提下对轨道递推模型合理简化,设计了卫星成像的无冲突任务序列生成方法,并为优化成像收益设计了临机调整策略。仿真结果表明:面向在轨实时引导成像的多星自主任务规划方法能实现将多目标向多星系统的分配,增加临机调整策略后,可实时地通过用高收益目标替代低收益目标的方式提高整个规划方案的成像收益,所提出的方法有效,研究结果可为多星在轨自主任务规划技术研究提供参考。     

规则回转体自动铺丝轨迹规划与丝束增减

为满足自动铺丝轨迹的满铺覆性要求，针对现阶段自动铺丝轨迹规划存在的不足，提出了不同的丝束增减算法。首先讨论纤维铺放方向的确定和中心轨迹数量的计算，设计不同铺放方向轨迹的生成算法。然后以丝束重叠系数为重要参数，对于纤维局部堆积和空缺问题提出单侧纤维裁剪算法和双侧纤维裁剪算法，并对裁剪后的重叠区域和间隙区域进行面积求解，使得纤维丝束均匀覆于芯模表面。最后基于CATIA CAA二次开发平台，将上述算法集成到纤维铺放CAD系统中，通过运动仿真系统验证算法的正确性。利用提出的丝束增减算法，实现了间隙/重叠区的均匀分布，尽量降低了富树脂区等相关缺陷的聚集对性能的不良影响。     

浅析PowerMILL在航空发动机整体叶轮数控编程中的应用

作为透平机械的关键部件,整体式叶轮广泛应用于航空航天等领域,其加工技术一直是透平制造业中的一个重要课题.从整体式叶轮的几何结构和工艺过程可以看出,加工整体式叶轮时,加工轨迹规划的约束条件比较多,相邻的叶片之间空间较小,加工时极易产生碰撞干涉,自动生成无干涉加工轨迹比较困难.因此,在加工叶轮的过程中不仅要保证叶片表面的加工轨迹,还要满足几何准确性的要求,而且由于叶片厚度的限制,要在实际加工中注意轨迹规划以保证加工的质量.     

基于协同裕度的多飞行器航迹规划

针对传统多飞行器协同航迹规划适应环境变化的能力较弱的缺陷,提出了多飞行器协同裕度的概念,建立了航迹规划的协同裕度模型,研究了基于协同裕度的多飞行器协同航迹规划方法,提高了编队协同能力,仿真结果验证了改进方法的有效性。     

基于模糊机会约束规划的机会阵雷达方向图综合

针对机会阵雷达方向图综合的不确定问题,提出了一种基于模糊机会约束规划的方向图综合规划模型。该模型基于可信性理论,综合考虑天线单元分布的随机性以及激励状态的不确定性,将参与方向图综合时激励打开的天线数目看做一个梯形模糊变量,用以描述综合时的复杂不确定环境。随后,将规划模型转化为清晰等价形式,再结合遗传算法和灰关联综合评价法则设计了一种混合智能优化算法,用于求解该模型。以一维任意非均匀线阵为例,对主瓣宽度和最大副瓣电平进行了优化。仿真表明:优化后结果的可信性高于置信水平,验证了该算法的有效性。     

Optimization of beamforming and path planning for UAV-assisted wireless relay networks

Recently, unmanned aerial vehicles （UAVs） acting as relay platforms have attracted considerable attention due to the advantages of extending coverage and improving connectivity for long-range communications. Specifically, in the scenario where the access point （AP） is mobile, a UAV needs to find an efficient path to guarantee the connectivity of the relay link. Motivated by this fact, this paper proposes an optimal design for beamforming （BF） and UAV path planning. First of all, we study a dual-hop amplify-and-forward （AF） wireless relay network, in which a UAV is used as relay between a mobile AP and a fixed base station （BS）. In the network, both of the AP and the BS are equipped with multiple antennas, whereas the UAV has a single antenna. Then, we obtain the output signal~to-noise ratio （SNR） of the dual-hop relay network. Based on the criterion of maximizing the output SNR, we develop an optimal design to obtain the solution of the optimal BF weight vector and the UAV heading angle. Next, we derive the closed-form outage probability （OP） expression to investigate the performance of the dual-hop relay network conveniently. Finally, computer simulations show that the proposed approach can obtain nearly optimal flying path and OP performance, indicating the effectiveness of the proposed algorithm. Furthermore, we find that increasing the antenna number at the BS or the maximal heading angle can significantly improve the performance of the considered relay network.     

基于遗传模拟退火算法的无人机航迹规划

航迹规划技术是无人机任务规划系统中重要的核心技术之一,无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法.首先在飞行区域中建立数字地图模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种遗传模拟退火算法,充分利用模拟退化算法的概率突跳特性和遗传算法强大的快速搜索能力.仿真结果表明,使用该算法无人机能够自动避开模拟数字地图的威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性.