月球探测器着陆腿动力学建模与仿真

在月球探测器多工况着陆仿真分析中,要求所建模型能够满足高效运算的需求。本文改进简化着陆腿有限元建模:分别采用壳单元、梁单元模拟着陆腿内外筒壁,充分考虑结构柔性以及筒壁间作用力;通过连接单元特性来表达缓冲材料的力学性能,减少了计算耗时;并采用隐式算法求解动力学方程,保证了计算精度。其中壳单元模型能够更全面地反映缓冲腿柔性变形对缓冲性能的影响;在考虑着陆腿柔性时,随着摩擦因数的增大,着陆腿缓冲性能随之下降。     

基于罚函数序列凸规划的多无人机轨迹规划

多无人机（UAVs）轨迹规划是具有非线性运动约束和非凸路径约束的最优控制问题。引入序列凸规划思想,将非凸最优控制问题近似为一系列凸优化子问题,并利用成熟的凸优化算法进行求解,以更好地权衡最优性和时效性。首先,建立了多无人机协同轨迹规划的非凸最优控制模型。然后,利用离散化和凸近似方法将其转换为凸优化问题,包括对无人机运动模型的线性化,以及对威胁规避约束和无人机碰撞约束的凸化。同时,提出了一种离散点间的威胁规避方法,保证无人机在离散轨迹点间的飞行安全。在凸优化模型的基础上,给出了基于罚函数序列凸规划求解多无人机轨迹规划的具体框架。最后,通过数值仿真验证了方法的有效性,结果表明该方法在多机轨迹规划结果的最优性和时效性都要优于伪谱法,而且优势随编队数量的增加而增大。     

基于RBF神经网络的飞行事故率预测建模

飞行事故率是反映航空安全水平的重要指标。针对飞行事故率预测建模难的问题,采用RBF神经网络方法,建立了飞行事故率的预测模型。仿真试验结果表明,RBF神经网络具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该方法的有效性和先进性。     

基于自适应采样的高超声速飞行器气动热全局快速预示

高超声速飞行器热防护系统设计中高精度气动热分析模型使得设计计算成本不断增加，基于数据驱动的气动热环境预示方法受到广泛关注。针对有限高精度模型计算成本下提升全局预示精度的问题，提出一种基于模糊聚类的批量自适应采样方法。根据预示误差分布特征通过聚类采用超球分割构建采样影响域，兼顾误差较大的重点采样域与全局探索；通过当地误差评分系数加权构建采样拒绝域，减小新增样本冗余；结合maxmin准则在综合确定的重点采样空间中新增样本，提升采样质量，进而实现预示模型全局精度快速提升。数值测试算例表明，所提方法与One-Shot、APSFC、CV-Voronoi方法相比能有效降低所需采样规模，加速提升预示精度。通过类HTV-2飞行器气动热快速预示实例，验证了方法的有效性与工程实用性。     

结合离线知识的时变结构模态参数在线辨识

飞行器的结构模态参数在线获取对其高效、可靠运行具有重要意义。传统时变结构模态参数辨识方法存在辨识虚假结果较多，抵抗测量数据中的极端异常值能力差等问题，难以有效应用于在线过程。建立一种基于长短时记忆网络的时变结构模态参数在线辨识网络模型，通过数据集构建过程离线地引入先验信息，同时结合模型自身特性，有效提升制约在线辨识应用的可靠性。实验结果表明：在不同时变规律下，与传统辨识方法相比，在线辨识模型能有效缓解虚假结果问题，同时保证辨识结果的连续性；采用α稳定分布模型对脉冲噪声进行建模，验证了其在测量数据包含由于偶发因素产生的极端异常值时在线辨识鲁棒性。     

"委遥二号"卫星长波红外通道在轨辐射定标

"委遥二号"卫星作为中国整星出口委内瑞拉的第二颗遥感卫星,搭载了一台高分辨率相机和一台红外相机,红外相机提供60m像元分辨率的2个长波红外通道。文章针对长波红外通道,采用星上黑体定标方法获得内定标系数,以具有较高绝对辐射定标精度的日本气象卫星H8作为参考传感器进行交叉定标,获取相机长波红外通道内外定标转换系数,最后通过场地实测数据来进行验证。结果表明,通过星上定标和交叉定标相结合的方式获取的绝对定标系数与地面测量计算得到的绝对定标系数相比,入瞳处等效亮温误差在1.5K以内,满足热红外通道绝对定标要求和数据使用要求。     

燃料电池无人机动力系统半实物仿真

针对燃料电池无人机（UAV）动力系统飞行测试困难的问题，为了提升动力系统设计与开发水平，以燃料电池、锂电池、DC/DC功率转换器、电子调速器和直流无刷电机组成的动力系统作为实物介入，无人机动力学、自动驾驶仪、螺旋桨、飞行环境等数学模型为软件部分，无人机的油门信号控制及飞行过程中电机的载荷等为模拟仿真部分，以信号发生器、测功机及扭矩加载装置为软硬件接口，设计并搭建了燃料电池无人机动力系统半实物（HIL）仿真平台。面向典型任务剖面，基于状态机管理策略，对燃料电池/锂电池电动无人机的动力系统进行了半实物仿真研究，分析了半实物仿真平台和管理策略的有效性和实用性。      

大展弦比前掠翼气动隐身多目标优化

前掠翼布局优越的气动性能为无人机气动布局设计提供了一条新的方向。采用CST方法对翼型几何外形进行参数化描述,实现前掠翼气动和隐身多学科优化设计模型的参数化描述。建立了基于N-S方程的计算流体力学方法的前掠翼气动分析模型和基于矩量法的计算电磁学方法的前掠翼隐身分析模型。提出了基于Kriging模型的前掠翼气动隐身多目标优化方法,采用拉丁超方试验设计方法获取样本点,建立前掠翼气动和隐身的Kriging代理模型。将Pareto多目标遗传算法与Kriging代理模型结合进行大展弦比前掠翼的气动隐身多目标优化设计。研究结果表明,所建立的分析模型是合理的,所提出的多目标优化设计方法是可行的,能够有效提高大展弦比前掠翼性能与优化效率。     

基于UKF的GPS定位算法

针对EKF通过局部线性化方法处理非线性问题可能产生的精度下降问题,提出了用UKF进行GPS定位解算的方法.介绍了UKF方法的原理,分析了GPS伪距方程的线性化近似误差和定位精度的关系,并讨论了利用UKF进行定位解算的有效性.采用"当前"模型,利用伪距和多普勒观测量进行定位解算.利用Spirent GPS 模拟器和NovAtel差分定位系统及NovAtel接收机分别进行了仿真实验和现场实验.结果表明,当滤波器状态初值误差较大时,UKF与EKF相比有明显的优势.     

Q-learning强化学习协同拦截制导律CSCD

为实现多枚导弹协同拦截机动目标,提升拦截效能,提出了一种Q-learning强化学习协同拦截制导律。首先,基于逃逸域覆盖理论,建立了非线性多弹协同拦截模型。其次,以视线角速率为状态,依据脱靶量构造奖励函数,通过离线训练生成强化学习智能体,并结合传统比例制导控制方法,构建基于强化学习的变导引系数制导律,实时生成实现协同拦截的制导指令。最终,通过数值仿真验证了所提算法的有效性和优越性。