从美军"PTN"项目看前沿技术在飞行员训练体系中的应用前景

美国空军教育和训练司令部"PTN"项目即"未来飞行员训练计划"已经完成两期验证,项目重点集成了虚拟现实、增强现实、先进生理传感器、人工智能和大数据分析技术,研究了新技术对飞行员训练的适用性.项目取得了良好的效果,美军计划将该项目作为未来飞行员训练体系的重要组成部分.本文分析了"PTN"项目的 组织实施过程和实施效果,阐述了人工智能、虚拟现实、大数据等前沿技术在飞行员培训体系中的应用前景.     

飞行器智能设计愿景与关键问题

未来飞行器正朝着多元化、无人化和智能化的方向发展，高超声速、超隐身和变体等新型飞行器不断涌现。而传统飞行器解耦分拆的设计方法越来越难以满足未来飞行器综合性能全面提升的要求，只有通过整体化设计才能充分发掘飞行器的潜能。通过分析传统飞行器设计中存在的问题，提出满足全生命周期要求的飞行器智能设计体系理念，利用知识库的构建将智能赋予飞行器平台系统设计、制造生产和运维这3个阶段，并通过数字孪生技术进行飞行器全生命周期的仿真、分析和预测，以对飞行器设计、运行等数据进行更新，使该体系形成闭环。就飞行器智能设计体系中需要的关键技术及涉及的科学问题等进行了讨论，并给出了未来发展方向以供参考。     

基于改进冲突搜索的多智能体路径规划算法

多智能体路径规划问题在航空航天领域的多机任务中应用广泛但求解困难。基于改进冲突搜索的算法被设计用来快速求解多智能体路径规划问题。全局路径规划方面，首先设计综合考虑路径代价总和以及最大完工时间的多目标代价函数，其次提出基于唯一最短路径的冲突分类及消解方案，降低多智能体路径规划的计算量。在线冲突消解方面，利用速度障碍法在线检测和消解智能体与动态障碍物间的突发冲突。仿真结果表明，本文算法在全局路径规划方面保留基于冲突搜索算法的最优性并且降低了算法计算量，同时本文算法能够有效实现在线冲突检测与消解。     

基于Ag/CNTs-PDMS的高灵敏度柔性压力传感器研制及性能测试

智能传感的应用对柔性压力传感器的需求量和性能提出了更高的要求,因此,需要开发一种简单、廉价、可批量化的方法实现大范围、高灵敏压力传感器的制造。文章基于压阻效应,采用浸渍-干燥法制备了一种基于镀银碳纳米管-聚二甲基硅氧烷(Ag/CNTs-PDMS)复合结构的柔性压力传感器。研究表明,所制备的压力传感器具有较高的灵敏度(0.718 kPa~(-1))、较宽的工作范围(40 kPa)、较短的响应时间(1.14 s)以及良好的可重复性,有望用于在轨实时压力监测。     

小尺寸Schmidt-Boelter热流传感器的研制

为满足常规高超声速风洞试验的热流测量需求，研制了一种小尺寸Schmidt-Boelter热流传感器。建立了传感器仿真模型并基于该模型对其结构尺寸开展了优化设计。根据优化结果，制作了尺寸为Φ 3×10 mm的传感器样件。在弧光灯热流标定系统上进行了性能测试，试验结果表明:该传感器灵敏度系数大于30 μV·m2/kW，响应时间约50 ms。     

多变量全局寻优与智能优化在星座组网中的应用

顶层任务规划通常与星座组网紧密结合，小卫星分散灵活的特性尤其适用于星群规模化在轨运行。针对热点区域覆盖和全球覆盖的不同任务需求，提出了对构型多变量进行全局寻优和利用智能优化技术进行星座构型优化的方法，两种优化方法可分别获得小规模星群最优效能与超大型星群的较优效能。优化方法不受轨道类型和任务目标分布的约束，具有良好的鲁棒性。     

钇稳定二氧化锆火焰传感器的静态响应特性

以钇稳定二氧化锆（YSZ）火焰传感器为研究对象，利用马弗炉，在873~1 523 K的温度范围内，测量了YSZ火焰传感器对温度的静态响应，获得并分析了传感器的静态校准曲线与静态响应特性。结果表明，YSZ火焰传感器的线性度为12.88%，24 V激励电压下的平均灵敏度为10.02 mV/K，迟滞与重复性指标分别为2.13%和2.22%，传感器间的互换度为1.22%。采用Boltzmann函数能够较为准确地拟合YSZ火焰传感器的静态校准曲线，误差小于±3.5%。YSZ火焰传感器的非线性特征明显，精密度与互换性良好，灵敏度较高，总体性能良好。相较于火焰检测中常用的热电偶和离子火焰传感器，YSZ火焰传感器对火焰温度的响应信号更为稳健，能够有效提高火焰检测的准确度与可靠性。