飞机电动滑行系统驱动特性及节能减排性能分析

针对某中程飞机设计了基于主起落架机轮驱动的飞机电动滑行系统（AETS），并对其进行了仿真分析。利用MATLAB/Simulink对AETS进行了建模，分别构建了驱动电机模型、机械系统模型和排放性能评估模型；在此基础上进行了驱动能力、稳定性及节能减排性能的仿真。结果表明:所设计系统驱动能力良好，稳定性优异，节能减排效果明显。利用所设计系统驱动目标飞机在地面上滑行最大速度可达4.91 m/s，基本满足滑行要求；当外在负载波动时，其滑行速度能够平稳调节；在相同条件下，当滑行距离为1 500 m时，利用AETS代替主发动机驱动飞机滑行可节省燃油75%以上，减排CO、HC、NO_X等有害气体67%以上。      

高效率的特征型紧致WENO混合格式

特征型紧致加权基本无振荡（WENO）混合格式HCW-R结合了迎风紧致格式CS5-P和WENO格式，具有十分优异的分辨率特性。但在求解多维方程组时，HCW-R格式需要求解块状三对角方程组，因而计算代价十分高昂。采用迎风紧致格式CS5-F代替CS5-P，构造了一个新的特征型紧致WENO混合格式HCW-E。由于HCW-E的特殊形式，其可沿迎风方向、由边界处向内推进求解，避免了处理三对角或块状三对角方程组，从而其计算代价与显式格式无异。虽然就分辨率而言，HCW-E稍逊于HCW-R，但前者的计算效率要显著高于后者。因此，当花费相同的计算代价，HCW-E格式可以获得更好的数值结果。一系列求解Euler方程组的数值试验验证了HCW-E的高分辨率特性和相比HCW-R更高的计算效率。HCW-E格式的效率优势在求解高维问题时更为明显。      

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

考虑舵机时滞的阵风减缓主动控制律设计

针对存在舵机时滞环节的气动伺服弹性系统，提出基于Padé近似和线性二次高斯（LQG）控制的阵风减缓主动控制律设计方法。利用Padé近似将舵机中的时滞环节线性化为一个高阶传递函数并引入气动弹性模型，建立线性的阵风减缓受控模型；利用LQG控制方法对线性化模型设计阵风减缓主动控制系统，并采用平衡截断法对所设计的控制系统进行降阶；利用Simulink将所设计的控制系统引入非线性模型中，得到von Karman连续阵风激励情况下系统的开/闭环响应情况。计算结果表明:根据所提方法设计的阵风减缓主动控制律能有效降低原气动伺服弹性系统的阵风响应，对研究对象机身过载的抑制在15%左右，而对翼根弯矩的抑制达到25%以上。      

大跨时空任务背景下的太阳能无人机任务规划技术研究进展

通过任务规划技术合理的优化太阳能无人机的飞行轨迹和动力学参数，能够有效提高太阳能无人机的能量利用率，使其胜任许多大范围跨时间跨空间飞行任务。从能量建模、续航评估和能量管理策略3个方面对大跨时空任务背景下太阳能无人机任务规划技术的研究进展进行了综述。在能量建模方面，介绍了当前主流的太阳辐射模型和能量生产基本框架；在续航评估方面，分析了目前的指标设计和应用方法；在能量管理策略方面，从能量综合应用、风力滑翔机制、轨迹优化方法和面向特定任务的应用4个角度，梳理了当前的研究现状。最后，对该领域未来可能的研究方向进行了展望。     

基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法

根据车辆重识别中区域置信度不同，提出了基于高置信局部特征的车辆重识别优化算法。首先，利用车辆关键点检测获得对应的多个关键点坐标信息，分割出车标扩散区域和其他重要的局部区域。根据车标扩散区域的高区分度特性，提升局部区域的置信度。使用多层卷积神经网络对输入图片进行处理，根据局部区域分割信息，对卷积得到的特征张量进行空间维度上的切割，获得代表全局信息和关键局部信息的特征张量。然后，通过全连接层特征张量转化为表示车辆个体的一维向量，计算损失函数。最后，在测试阶段使用全局特征，并利用训练好的车标扩散区域提取分支获得高置信局部特征，缩短局部识别一致的车辆目标距离。在典型车辆重识别数据集VehicleID上进行测试，验证了所提算法的有效性。      

航空发动机限寿件疲劳可靠度计算新方法

针对目前的航空发动机限寿件（ELLP）疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点，提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样（AUMCROAIS）疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样（MCAIS）快速逼近真实设计验算点（MPP）附近，随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样，并依次构造主动学习函数，对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取，从而实现最优抽样半径的更新，通过不断的更新确定出最优抽样半径，加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度，解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题，最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法，并与传统的蒙特卡罗仿真（MCS）方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法（MCROAIS）和一阶可靠性方法（FORM）进行了对比，验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

基于核主成分分析的空域复杂度无监督评估

空域复杂度评估作为衡量空域运行态势、管制员工作压力的关键手段，是运行调控的基础。由于影响因素众多，不同因素间耦合关联复杂，且标定样本很难获取，空域复杂度的准确评估被公认为航空领域的一个挑战性问题。提出了一种空域复杂度的无监督评估方法。首先通过核主成分分析挖掘原始样本各维度的非线性耦合关系，准确提取能够最大化复杂度评估信息量的主成分，进一步设计了可按需定制的主成分聚类方法，实现了无监督条件下空域复杂度的准确评估，为空域划分、流量管理提供了有效的技术支撑。     

平台式重力仪航空重力测量数据后处理技术研究

针对航空重力测量对数据后处理的要求,结合平台式重力仪系统的组成与工作原理,在重力异常信号的频域特征基础上,设计出一套有严格频域规范的航空重力数据后处理流程,并对某海域实测数据进行了处理。结果表明,重力异常值内符合精度为12条东西测线达到0.43mGal/140s和0.84mGal/100s,4条南北测线达到0.39mGal/140s和0.79mGal/100s;以同测线GT-2A单次测量结果为标准值统计标准差,12条东西测线为0.72mGal/140s和0.98mGal/100s,4条南北测线为1.41mGal/140s和1.53mGal/100s。结果表明,设计的航空重力测量数据后处理方法可以实现重力异常信号的高精度提取。     

六自由度压电隔振平台面向控制的模态分析与动力学建模

六自由度压电隔振平台各通道之间存在的强耦合性以及压电作动器固有的迟滞非线性都对系统动力学建模提出了挑战。为此，基于模态分析技术对六自由度压电隔振平台开展面向控制的非线性动力学建模研究。在充分考虑压电作动器的迟滞非线性后，采用模态坐标变换方法建立了隔振平台Hammerstein非线性动力学模型，包含了输入端的静态迟滞非线性子系统、解耦的模态方程组以及模态正/反变换矩阵。通过实验测量方法辨识得到模态方程中的参数，采用MPI模型辨识得到静态迟滞非线性子系统，并经过逆补偿控制实验验证了迟滞模型的正确性。基于迟滞逆补偿策略辨识得到模态反变换矩阵。最终建立了平台的动力学模型，为后续的控制奠定了良好的基础。