基于深度置信网络的直升机飞行动作识别

针对直升机飞行参数进行飞行动作识别问题,利用直升机实际飞行、操纵、飞行动作和动力学模型分析将 300 多个飞行参数降维为 112个特征参数:利用主成分分析提取参数相关度、利用线性判别分析进行特征提取,实现 PCA 和 LDA 双降维,进一步构建深度置信网络。与支持向量机和随机森林对比,经实际应用验证,该算法能有效实现飞行动作识别准确率,具有较强的实用性和机型之间迁移性。     

基于改进鲸鱼优化算法的无人机航路规划

针对复杂地形环境下的无人机航路规划问题，提出一种基于改进的鲸鱼优化算法的航路规划算法。首先，根据起始点和目标点等信息，通过坐标系旋转将二维航路规划问题转化为D维空间下的寻优问题；然后，将灰狼优化算法中的等级制度和微分进化算法中的贪婪策略引入鲸鱼优化算法提出改进的鲸鱼优化算法。在保证算法收敛速度的同时，所提的改进鲸鱼优化算法有效地提高了开发能力和搜索能力。最后，将提出的改进算法应用于无人机的航路问题求解。仿真结果表明，所提的改进鲸鱼优化算法能够有效的获得一条代价最优的、有效的航路结果，其性能优于传统的优化算法。     

基于遗传神经网络的飞行载荷参数识别

针对飞行载荷参数识别问题,结合典型机动动作,提出一种优化改进的BP神经网络模型。模型采用留出方法和遗传算法对BP神经网络的设置参数进行优化,利用最优设置参数训练得到飞行载荷与飞行参数的BP神经网络模型。在半滚机动下,通过利用飞行参数识别某一部位弯矩并与未优化BP神经网络对比,表明优化改进的BP神经网络模型对飞行载荷参数识别是一种可行且精度高的方法。     

基于GASVM-HMM算法的飞行员操控意图识别

针对传统意图识别方法的识别单一性和实时性差的问题,提出基于GASVM-HMM算法的飞行员操控意图识别方法。20名被试者在A320飞行模拟器上进行测试,采集飞行过程中飞行员与显示屏和控制装置的交互动作数据,并建立操控意图数据集。方法将GA与SVM算法结合进行优化,提高识别的精度,并将GASVM层的输出转化为概率作为HMM层的输入值,进一步提高整体意图识别模型的准确性。与传统的算法进行对比后发现,GASVM-HMM算法的准确率较高,达到92.92%。最后进行实时验证,证明了算法的有效性。     

基于群智能算法的鲁棒飞行控制律参数优化

针对飞行控制律设计过程中由于名义模型和实际飞机之间的参数偏离所导致的不确定性问题,基于传统频域分析法、μ分析以及蒙特卡洛拉偏仿真分析,提出了一种控制律优化算法。该算法以控制系统的时域、复域、频域以及多输入多输出(MIMO)系统的μ值组合而成的不满足概率来构建代价函数,再通过混合遗传粒子群算法进行代价函数最值的迭代寻优,最终得到最优反馈控制增益参数。以某小型无人机横航向控制律为例开展分析和优化,结果表明优化后的控制律既能满足飞行性能响应指标要求,又具有满意的鲁棒稳定性,验证了该算法具有良好的优化作用。     

粒子群算法在机动指令跟踪控制器中的应用

基于Backstepping的设计思想设计了机动轨迹跟踪控制律,以实现战机某些预定的战术机动动作。首先,将飞行动力学模型和运动学模型分解为三轴方向的相对简单的子系统,然后采用反步法分别设计控制律,使得整个系统渐近稳定。由于控制器中含有可调参数,每次跟踪不同的参考轨迹都需要重新设定控制器参数值才能达到良好的跟踪效果,因此利用粒子群算法对控制器参数进行了优化整定,从而保证控制器的自适应性。最后,以机动动作库中战机的某些机动动作为参考轨迹实现全局渐进跟踪,取得了良好的跟踪效果,验证了粒子群算法在控制器参数寻优中的有效性和可行性。     

自主空战连续决策方法

未来空战正朝着无人化、自主化方向发展,自主空战决策方法是未来空战的重要支撑手段之一。传统空战决策方法由于维度限制,存在无法处理连续动作与远视决策的问题。基于Actor-Critic 方法提出空战连续决策的统一架构,依据空战训练经验对状态空间、动作空间、奖励及训练科目进行合理设计,测试多种连续动作空间强化学习算法在高不确定性空战场景下的学习效果并进行可视化验证。结果表明：基于本文提出的方法架构,可以实现连续动作下的远视价值寻优,智能体可以在复杂空战态势下做出最优决策,对随机机动飞行目标有较高的击杀率,且空战机动轨迹具有较高的合理性。     

基于模糊支持向量机的飞机飞行动作识别

传统的支持向量机由两类扩展到多类问题时,出现不可分区域。针对飞行动作识别提出解决这一现象的模糊支持向量机。采用模糊支持向量机对某型飞机飞行动作进行识别。实际飞参数据(6种飞行动作模式)的识别结果表明,模糊支持向量机较传统的多类支持向量分类器在飞机飞行动作识别率上有显著提高。     

基于机器学习的智能控制数值虚拟飞行方法

提出并实现了一种基于机器学习的PID智能控制策略下的数值虚拟飞行算法，结合Basic Finner导弹标准模型算例，对所提出算法进行了验证和评估分析，表明本文算法可行，并具有良好的应用前景。首先，搭建了一种基于重叠动网格技术的CFD/RBD耦合数值虚拟飞行仿真模型。针对Basic Finner导弹的标准工况进行了无控自由飞行状态的数值飞行模拟，并结合实验结果对所构建的数值虚拟飞行仿真算法进行了验证和评估，表明所采用的数值模拟算法可用于数值虚拟飞行环境下的智能控制参数设计与仿真评估；其次，结合数值虚拟飞行过程对飞行器气动、姿态和位移等参数的实时控制需求，提出了一种基于BP神经网络算法的PID参数在线学习的智能控制器，并针对Basic Finner导弹的俯仰通道，分别对传统PID控制策略和智能PID控制策略下的导弹自由释放后的俯仰角快速稳定控制过程、阶跃式和正弦式俯仰角输入下的导弹跟踪控制过程进行了数值虚拟飞行仿真模拟。研究表明，基于BP神经网络的PID智能控制器能够根据所获得的实时飞行参数，实现控制参数的在线学习和自我优化、调整，相比于传统PID控制器，对于不同输入工况表现出良好的适应性...     

基于粒子群优化算法的飞行成本最优轨迹优化

以某大型民用飞机为例,应用了以飞行成本最优为目标的性能指标,同时运用最优控制理论,推导出飞机纵向飞行过程（爬升-巡航-下降）的优化方程,使用粒子群算法进行全局寻优,并通过Matlab进行了仿真,实现了以最优成本为目标的轨迹优化。仿真结果表明：用粒子群算法进行全局寻优,寻优效率较高,考虑时间成本后的轨迹,与节油轨迹相比,空速有所增加,耗油量也有所增加,但飞行时间大大缩短,为航空公司降低运营成本提供帮助。     

一种智能的惯导陀螺漂移误差消除算法

给出了一套智能的消除惯导陀螺漂移误差算法,即改进的BP(Back Propagation)神经网络模态识别算法。可根据即时的飞行区域、气压计和雷达高度表测量的地形高程数据等,在机载数字地图上实时地进行在线模态识别,找出最合适的匹配区,并对惯性导航系统指示的位置信息进行修正。该算法具有识别精度高、识别速度快和识别准确率高等特点,可用于各类有人驾驶飞行器和无人自主控制的飞行器的惯导误差修正。     

飞机飞行控制系统参数多目标优化设计研究

针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异,从而有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,使用改进的粒子群优化算法对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示,算法有效提高控制律优化调参效率,结果满足期望的飞行品质要求。     

New reference trajectory optimization algorithm for a flight management system inspired in beam search

With the objective of reducing the flight cost and the amount of polluting emissions released in the atmosphere, a new optimization algorithm considering the climb, cruise and descent phases is presented for the reference vertical flight trajectory. The selection of the reference vertical navigation speeds and altitudes was solved as a discrete combinatory problem by means of a graphtree passing through nodes using the beam search optimization technique. To achieve a compromise between the execution time and the algorithm's ability to find the global optimal solution, a heuristic methodology introducing a parameter called ‘‘optimism coefficient was used in order to estimate the trajectory's flight cost at every node. The optimal trajectory cost obtained with the developed algorithm was compared with the cost of the optimal trajectory provided by a commercial flight management system(FMS). The global optimal solution was validated against an exhaustive search algorithm(ESA), other than the proposed algorithm. The developed algorithm takes into account weather effects, step climbs during cruise and air traffic management constraints such as constant altitude segments, constant cruise Mach, and a pre-defined reference lateral navigation route. The aircraft fuel burn was computed using a numerical performance model which was created and validated using flight test experimental data.     

基于改进PSO的飞行控制律参数多目标优化方法

针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,以及物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。该算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异。从而,有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,还使用改进的粒子群优化算法对某型飞机横侧向控制律设计进行了数值仿真,结果显示该算法有效提高控制律优化调参效率,可满足期望的飞行品质要求。     

基于改进遗传算法的飞行控制律参数设计

在进行大包线飞行控制律设计中,需将飞行包线分为几个区域,针对各个区域设计线性控制律,采用多个线性控制律来近似替代所需的非线性控制律,本文中线性控制律采用PID控制结构,若用传统PID控制律参数整定方法,工作烦琐、设计时间长,而且控制效果不是很好,提出运用遗传算法优化控制律参数,并针对遗传算法局部寻优能力差、收敛速度差、易早熟等缺点,对其进行了几点改进,为提高鲁棒性,对其适应函数进行了设计,针对某机型某个区域的俯仰控制进行了PID控制律设计仿真,利用改进的遗传算法对其参数进行优化,结果表明,该方法在23代就能得到最优控制参数,而且使系统动态性能有了较明显的提高。     

小推力深空探测轨道全局优化设计

 针对小推力深空探测四维轨道优化设计,给出了一种组合优化算法,采用该算法基于二体模型进行了深空探测四维轨道全局优化。该组合优化算法由动态规划算法、静态参数优化算法与共轭梯度算法组成。动态规划算法和静态参数优化算法用以选择最优的发射窗口、返回窗口及相应的近似飞行轨道;基于该近似轨道方案,采用共轭梯度算法（解决两点边值问题）求解精确的最优轨道。通过大量的数值仿真计算,得到了航天器的全局最优飞行轨道,及相应的最优发射窗口与返回窗口。数值仿真结果表明,该组合优化算法对深空探测轨道优化具有良好的通用性和工程运用价值。     

基于机器视觉技术的飞机绕机外观检查方法研究

大型民用飞机试飞和航线运营期间,对其外观表面进行绕机外观检查是适航性安全检查的必要工作.目前飞机的绕机检查主要采用人工绕机方式,该方式,且成本高、效率低,易出现漏检、误检等人为因素,因此智能外观表面检查方法的研究是一项迫切的任务.相比于其他工业检测任务,飞机外观检查智能识别目前无公开数据集,且飞机真实外观损伤类型多样....     

基于一种免疫遗传算法的自由飞行冲突解脱

自由飞行是解决航线拥挤的有效方法,但同时增加了空中交通管理的难度.免疫遗传算法是根据生物免疫原理提出的改进遗传算法,该算法主要体现了生物免疫机制中的免疫操作,与遗传算法相比,能较好地防治"早熟"和减少参数选取对结果的影响,优化效率高.将一种免疫遗传算法应用于自由飞行的冲突解脱问题,与标准遗传算法进行比较,取得了较好的优化效果.     

Optimization and design of an aircraft's morphing wing-tip demonstrator for drag reduction at low speeds,Part Ⅱ-Experimental validation using Infra-Red transition measurement from Wind Tunnel tests

In the present paper, an ‘in-house' genetic algorithm was numerically and experimentally validated. The genetic algorithm was applied to an optimization problem for improving the aerodynamic performances of an aircraft wing tip through upper surface morphing. The optimization was performed for 16 flight cases expressed in terms of various combinations of speeds, angles of attack and aileron deflections. The displacements resulted from the optimization were used during the wind tunnel tests of the wing tip demonstrator for the actuators control to change the upper surface shape of the wing. The results of the optimization of the flow behavior for the airfoil morphing upper-surface problem were validated with wind tunnel experimental transition results obtained with infra-red Thermography on the wing-tip demonstrator. The validation proved that the 2D numerical optimization using the ‘in-house' genetic algorithm was an appropriate tool in improving various aspects of a wing's aerodynamic performances.