复杂动态环境下无人飞行器动态避障近似最优轨迹规划

针对复杂动态环境下无人飞行器的动态障碍规避问题，基于合理假设建立了无人飞行器和动态障碍的运动学模型，并综合考虑无人飞行器飞行过程中的终端约束、控制输入约束、安全避障约束等，以能量最少为性能指标构建动态避障问题数学描述。之后，针对终端约束和控制输入约束，依据优化模型预测静态规划算法(OMPSP)生成初始轨迹；针对动态避障问题的不等式约束，引入松弛变量并结合滑模变结构控制方法设计松弛变量动力学，实现对一个、多个或同时多个动态障碍的安全规避；最后，依据有限时间微分动态规划(RHDDP)算法进行轨迹优化，获得满足上述各种约束并能规避动态障碍的近似最优轨迹。     

基于EWT的离心压气机出口动态压力样本熵分析

以800 kW离心压气机从稳定状态经过过渡过程进入喘振状态时段的出口动态压力为研究对象，采用经验小波变换并结合样本熵特征，分析了系统在不同工况下的复杂特性。首先，在分析系统动态压力波形特征的基础上，采用经验小波变换并结合皮尔逊相关系数进行信号的提取。其次，研究了提取信号的样本熵与系统工作状态变化的关联关系，并讨论了经验小波的分解层数和样本熵的维数对分析结果的影响。最后，通过将白噪声加入原始信号以验证该方法的抗干扰性能。研究结果显示：当系统由稳态进入喘振状态时，系统出口动态压力的样本熵表现出明显的突变特性，其值由0突变至0.7左右。从系统参数的选择角度，样本熵维数的变化对系统特征的分析影响较小。并且，采用该方法抗干扰性能较好。     

基于强化学习的在轨目标逼近

从强化学习的角度,对在轨目标逼近问题进行研究,设计了一种整合制导与控制的端到端的算法.首先对在轨目标逼近问题进行数学建模;然后对强化学习算法原理进行简介,根据问题特点分析不同强化学习框架的优劣,确定以DDPG作为算法框架,并设计了基于强化学习的在轨目标逼近算法;最后通过仿真验证,分析了基于强化学习逼近算法的优劣性.     

模拟转子叶片丢失后外传载荷影响特性研究

航空适航法则及相关安全性标准中均对航空发动机叶片丢失后的安全性设计提出了要求，为此需要明确关键零件在叶片丢失后所承受的载荷环境。本文利用Newmark-β法求解载荷传递系统的瞬态运动微分方程，得到振动响应与力载荷的关系。设计了模拟转子不平衡响应试验，进行突加不平衡质量后的转子响应测试，进而通过试验件内外振动响应获得了冲击载荷的传递规律。同时为研究阻尼在叶片丢失外传载荷中的影响效果，通过控制对试验件阻尼器是否供油，进行了有支点阻尼及无支点阻尼的振动响应对比试验。研究结果表明，冲击载荷在通过静子件后会产生明显衰减，本文试验对象传递比最高仅为53%，远离转子支承处所承受的载荷远低于转子支承处的载荷。同时，阻尼会明显降低冲击瞬间的外传载荷，但对转子稳定后的稳态载荷影响较小。本文研究表明：进行航空发动机叶片丢失条件下安全性分析时，需考虑冲击载荷的衰减及阻尼影响。另外，合理的阻尼器布局将有效降低叶片丢失时产生的冲击载荷作用，有助于提升发动机的抗冲击能力。     

空战格斗飞行机动数据库建立及应用

空战格斗任务面临环境高复杂性、博弈强对抗性、响应高实时性、信息不完整性、边界不确定性等多项挑战。为此，已建立人类飞行员空战格斗飞行机动数据库ACED(Air Combat Engagement Database)，系统采集人类优秀飞行员空战格斗飞行机动数据。基于该数据库，首先分析了空战格斗飞行机动方程，提出应重点分析飞行员在空战任务中的滚转角及法向过载决策指令；研究确定了近距空战格斗任务中的人类飞行员飞行机动决策时间窗，并采用能量谱分析方法确定了飞行员在近距空战格斗飞行机动中的滚转角决策频率；针对采用航炮作为主武器的近距空战格斗任务，研究了近距空战格斗敌机轨迹预测算法。相关方法可有效预测航炮炮弹生命周期内的敌机未来轨迹，有力支撑了航炮自动火控算法的研发，助力在相关空战竞赛中取得优异成绩。本文系列应用示例验证了已建立的空战格斗飞行机动数据库的有效性。     

星载激光通信终端在轨机动对温度影响

对激光通信终端在轨瞬态温度变化开展了仿真，以期研究在轨机动的影响、热分析和热试验时机动模式的简化模拟。通过合理地分析与简化，建立终端的轨道热分析模型，准确模拟在轨机动，根据典型机动模式、外热流和涂层退化等因素设计了计算工况，得出了终端在轨运行过程中的温度场随时间和姿态变化规律。结果表明：不同机动模式下的温度变化存在差异，最大可达23.0℃，采用固定姿态或一维转动的简化热分析或热试验不能准确模拟实际飞行温度，甚至不能部分替代二维转动热分析或热试验；光学天线和反射镜的温度控制是制约终端工作的瓶颈，为终端设计合适的避光机动策略，可大幅度提高温度稳定度和均匀度。研究结果可以为光机电设备在轨机动策略的设计和改进提供参考。     

先进战斗机过失速机动大气数据融合估计方法

可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志，飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围，可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象，基于过失速机动飞行试验的数据，开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性，研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法；针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性，进一步构建深度神经网络，对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明：该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计，过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°，融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。     

一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

在群智能算法的改进中，常利用优秀个体加速算法收敛，但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此，提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先，在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛，并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡，因此，优秀个体与普通个体的信息都能得到利用，进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次，通过对等级更新参数进行动态优化，加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后，经过时间复杂度与收敛性分析，证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。