飞行器气动参数智能在线辨识技术研究

气动参数辨识对于大气层内飞行器来说至关重要,通过在线气动参数辨识可规划更准确的飞行轨迹,并对控制参数进行自适应调整。传统辨识方法的模型较为复杂,运算量大,无法满足飞行器在线辨识的要求。而基于神经网络的智能参数辨识方法,不仅可以离线对网络模型进行训练,并利用历史飞行数据进行模型修正,也可在线时直接利用训练好的网络对参数进行快速调整,在保证参数估计精度的同时,保障参数估计的快速性。提出了一种基于支撑向量机(SVM)的样本扩充和神经网络参数在线快速修正方法。通过仿真和统计,证明了基于SVM的神经网络方法对飞行器气动参数进行在线快速智能辨识的可行性。     

高超声速滑翔飞行器再入气动系数改进拟合模型

为提升高超声速滑翔飞行器再入气动系数的刻画精度,基于公开的CAV-H气动系数数据,本文提出了一种改进的高超声速滑翔飞行器再入气动系数拟合模型。首先,建立攻角二次项和马赫数负指数幂项相结合的气动系数拟合模型。其次,利用多元非线性最小二乘法对模型进行参数辨识,并采用拟合优度评价了该模型对气动系数数据的解释程度。然后,依据该模型从升阻比角度分析了气动模型飞行特点。最后,对本文改进模型进行数据拟合仿真,分析升阻比特性,并进行再入轨迹优化任务仿真。气动数据拟合实验表明,与现有典型模型相比,改进模型拟合误差降低,拟合优度进一步提高。不同定升阻比的飞行仿真实验表明,应用改进模型可全面刻画再入滑翔飞行特性。再入滑翔飞行任务仿真结果表明,相较于对比模型,改进模型得到的再入轨迹更为平稳。     

舱外航天服红外笼标定试验及其修正计算

文章对舱外航天服的红外笼标定试验的情况进行了介绍,并根据试验数据对试验模型进行了修正计算,得到了红外笼的相关计算参数,同时给出了标定试验与计算模型的偏差,利用标定试验数据对试验模型进行了修正计算,并对修正计算后的结果和试验数据进行了比对,比对结果表明,计算模型计算值与试验值偏差较小,修正后的计算模型可以用于舱外航天服热平衡试验施加外热流功率的计算,并为舱外航天服的热平衡试验中外热流的施加提供参数依据。     

基于模态参数和加速度频响函数的综合模型修正方法研究

文章提出了一种基于模态参数和加速度频响函数的综合动力学模型修正方法.该方法先是利用试验测量所得的模态数据来修正动力学模型的固有频率和振型,然后利用试验测量所得的加速度频响函数对动力学模型进行二次修正,使得修正后模型的固有频率和加速度频响函数与试验测量所得值相一致.该方法综合了模态法和频响函数法,数值算例表明,修正后结果比较理想.     

高超声速飞行器自适应神经网络控制

针对一类高超声速飞行器,在充分考虑其非线性模型包含未建模动态、气动参数变化、弹性形变等产生的未知非线性不确定函数以及外界扰动的情况下,设计了一种基于自适应神经网络的非线性逆控制器。首先,将系统的动态特性分为标称部分和不确定部分,采用非线性逆的思想设计标称部分的控制器,利用神经网络逼近不确定部分,将神经网络的最优权值采用自适应律进行调节,提高神经网络的在线逼近能力。利用改进的变结构控制来消除神经网络逼近误差的影响,最终使跟踪误差收敛为零,并保证闭环系统的信号有界。通过仿真验证了设计方法的正确性。     

基于BP神经网络的飞行器参数辨识与自适应控制

针对跨域空间飞行器气动参数非线性严重和具有大不确定性等特点,提出一种基于BP神经网络的飞行器离线参数辨识与在线自适应控制的方法.首先,临近空间飞行器进行风洞试验吹风得到的气动参数是典型的输入输出非线性系统,运用BP神经网络算法进行离线训练建立气动数据的辨识模型;其次,根据气动数据的辨识模型计算实时舵效变化参数,飞行器控制的增益根据舵效变化完成在线自适应调节,实现飞行器的自适应姿态控制;最后,进行数学仿真验证,结果表明,将BP神经网络应用于飞行器姿态控制中,能够实现控制参数的自适应调整,说明BP神经网络具有优良的逼近性能,最终提升了飞行器姿态控制系统的性能,提高了智能化设计水平.     

考虑J_2摄动作用的异面椭圆轨道双冲量交会轨道修正方法

重点研究了地球扁率J2摄动作用对固定时间双冲量异面椭圆轨道交会运动的影响以及相应的轨道修正方法.根据摄动理论,利用Eneke法计算了J2摄动作用引起的实际飞行轨迹与理论标称轨迹之间的位置偏差.在此基础上,提出了通过修正预定的交会位置来修正转移轨道偏差的控制方法.通过仿真计算,对修正前后的位置偏差进行了仿真分析,结果表明,文中提出的轨道修正方法能够有效地减小摄动作用引起的制导误差,且方法简洁、易于实现.     

人工智能气动特性预测技术在火箭子级落区控制项目的应用

发展了一种基于人工智能算法的气动特性预测技术,在开展部分工况风洞试验基础上,结合少量数值仿真结果,通过机器学习模型预测全部工况气动特性.该方法能够降低研制成本,缩短周期.先后解决了相关函数选择、模型超参数训练、数据检验和"人在回路"应用等关键算法与技术问题,应用于运载火箭子级栅格舵落区控制项目气动研制,获得了设计所需完...     

用模态参数和振动试验数据修正动力学环境模型的研究

文章提出了一种利用模态参数和由振动试验数据求得的频响函数来进行模型修正的方法.在已建立的初步动力学模型的基础上,首先用实测的模态参数对解析模型进行修正,然后再用实测的频响函数修正解析模型的动力学参数,以使修正后的动力学模型中的模态参数和加速度频响函数与实际测量值一致.文章给出了这种方法的数学原理和公式,并通过一个数值模拟实例分析并验证了修正后模型的精确性.     

深空干涉测量对流层经典模型改进

对流层延迟修正误差是深空干涉测量的重要误差源之一。通过修正对流层经典天顶延迟模型和Niell映射函数NMF（Niell Mapping Function）构建了一种高精度区域对流层延迟模型。首先，结合我国深空网喀什深空站对流层延迟实测数据，对Saastamoinen模型的适用性进行分析，通过线性最小二乘拟合修正天顶干延迟参数，模型精度相对改善29.6%；然后，针对NMF低仰角情况下映射偏差较大的问题，构建偏差函数模型，显著改善了低仰角下的映射性能，经实测数据验证：仰角在0°~30°时，对流层延迟模型偏差相对改善约30%。改进后的对流层区域模型估计精度高，可为我国深空干涉测量对流层延迟修正提供参考。     

捷联惯导垂线偏差的一种辅助修正方法

分析了垂线偏差产生的原因及其对导弹落点偏差的影响机理,利用制备好的垂线偏差网格数据,采取加权平均的方法计算发射点垂线偏差.介绍了目前的垂线偏差修正方法及其优缺点,提出通过修改初始姿态角的方法对垂线偏差的影响进行辅助修正,并建立了垂线偏差影响初始姿态角的数学模型.最后进行了弹道仿真,结果表明该方法能有效减小垂线偏差带来的落点偏差.     

基于神经网络的非线性结构有限元模型修正研究

现有的动态有限元模型修正方法几乎都是建立在线性假设基础之上，修正中利用固有频率等线性系统特征量。工程中，真实的结构振动系统都是非线性的。虽然在许多情况下，线性化假设获得的结果能够较为准确地反映真实系统的特性。但是，在结构的非线性特征较为明显时，必须考虑非线性因素，这时，现有的模型修正方法将不再适用。现以非线性梁为研究对象，采用基于神经网络的修正方法探索了非线性结构的有限元模型修正问题。仿真研究中利用有限元分析的响应数据训练神经网络。修正结果表明，包括非线性弹簧刚度系数在内的三个设计参数修正后误差均在1％以内。说明基于神经网络的有限元模型修正方法适用于解决非线性结构的有限元模型修正问题。     

利用热平衡试验稳态数据修正对接机构热模型

根据热平衡试验数据与计算结果的比较,分析两者存在差异的原因,用热平衡试验稳态工况数据修正对接机构热模型中的单元划分和热网络方程。研究了对热网络方程修正的方法,基于参数化和节点群概念改进参数化节点群整合方法,以明显减少需修正系数的数量,并与分级修正和局部修正综合,提高热网络修正方法的实用性。算例表明：通过热模型修正使温度计算值与试验值的偏差达到允许的要求,表明该热模型修正方法有效。     

结构动力学快速再分析及模型修正

叙述了适用于大型宇航结构动力学再分析和动力学模型修正的方法。采用试验模态数据，应用灵敏度分析技术直接修正结构参数。利用矩阵摄动法计算灵敏度矩阵，用模态变换法进行结构参数修正的叠代计算，大大减少了动力学模型修正的计算量，同时又保证修正后的动力学模型具有明确的物理意义。采用最优化整体拟合法扩充测试模型，可以有效地抑制试验随机误差。计算机仿真算例和Ｈ梁应用实例证实了本文提出的方法具有良好的工程应用价值。     

基于优化的蜂窝板有限元模型修正

蜂窝板具有较高的比强度和比刚度,在航空航天领域得到广泛应用。用三明治等效方法计算蜂窝板等效材料参数,在MSC.Patran中建立有限元模型计算蜂窝板基频,通过分析设计变量和目标函数在NASTRAN中对蜂窝板基频进行优化,利用优化结果确定等效剪切弹性模量计算公式中修正系数γ并重新计算修正后模型基频,以试验所测基频值为标准对蜂窝板有限元模型进行修正。修正后模型计算基频值与实测值之间的偏差明显减小,证实了模型修正的有效性。     

超低轨卫星气动力辅助轨道控制研究

针对超低轨卫星所受气动力显著的特点,提出一种利用气动舵的气动力辅助轨道控制方法。通过分析大气旋转、卫星所处空间位置以及气动舵偏转角度对气动力的影响,对提出的轨道控制方法进行了优化。该方法通过调整气动舵产生连续微小的气动力对卫星轨道进行控制,使各轨道要素均保持在误差容限范围内。将其应用于太阳同步轨道上的对地观测卫星,仿真结果表明,该方法可以在卫星姿态保持三轴对地稳定的前提下,实现轨道保持控制,保证任意纬度下卫星实际位置与标称轨道位置偏差在给定范围内。     

火星进入段自适应预测校正制导方法

针对火星进入段预测制导收敛性和可解性问题,给出基于一阶特征模型的全系数自适应预测校正制导律。该方法首先通过时变动态增益变换技术大幅度降低预测误差与制导修正量之间的时变动态增益;然后对变换后的系统建立修正量与广义航程误差间的一阶特征模型,应用全系数自适应方法估计一阶特征模型系数并求取制导修正量;再由标称制导剖面和制导修正量确定纵向制导输出,横向制导采用传统的漏斗边界制导方法。本文方法每个制导周期仅执行一次预测制导,依靠自适应控制的逐次逼近实现制导的收敛性,避免了基于迭代的传统预测校正制导方法的收敛性问题。针对预测校正制导收敛性这一国际上的难题,本文首次证明了全系数自适应预测校正制导律的收敛性。最后针对火星进入点多种初始误差的组合,以及火星大气密度和探测器气动参数的偏差,进行了多条轨迹的仿真。结果表明,全系数自适应预测校正制导具有较高的精度,在计算时间上也要优于基于迭代的预测校正制导方案,更加适合在工程上的应用。     

铝合金焊缝成形的神经网络建模

利用神经网络对LF6铝合金的焊缝成形进行了建模，同时运用模糊推理的方法对神经网络的预测功能进行了扩展。首先根据实际确定焊缝的成形参数为正面熔宽、正面熔高、背面熔宽、背面熔高，焊缝成形的控制参数为对接间隙、送丝速度、焊接速度、焊接电流；采用正交试验设计的方法设计试验，使用较少的试验数据来获取焊缝成形信息。然后，进行试验，利用试验数据来对神经网络进行训练。采用BP算法对焊缝成形控制参数空间和焊缝成形参数空间进行了函数逼近，建立了BP网络模型。此模型能够对位于焊缝成形控制参数空间内的输入参数进行高精度的预测，对焊接参数进行修正以获得良好的焊缝成形，并可减少焊接试验次数。     

半球谐振陀螺仪寿命的一种长周期预测方法

为了缩短半球谐振陀螺仪寿命实验周期,降低实验成本,提出了一种针对漂移数据的残差修正ARGM(1,1)(Autoregressive GM(1,1))寿命预测方法。该方法利用神经网络与支持向量机中的自回归方式改进灰色模型,提高了模型的自适应能力,增强了模型的学习能力与预测能力,降低了模型回归学习的时间消耗和数据量要求,提高了预测效率。采用小波包络分析预处理某型号半球谐振陀螺仪的漂移数据,利用提出的预测方法对处理后的数据进行长周期预测,并结合灰色关联分析方法,分析失效阶段并最终预测出半球谐振陀螺仪的寿命。实验表明,残差修正ARGM(1,1)模型对半球谐振陀螺仪漂移数据的长期预测精度高于传统GM(1,1)模型、BP神经网络与支持向量机,结果也表明了研究方法的正确性和有效性。     

定时定点月面着陆全程轨道控制设计

针对定时定点月面着陆的目标要求,提出了全程轨道控制设计方法。进行了包括地月转移、近月制动、环月降轨和动力下降的全程轨道控制的分段设计和联合规划,实现在入轨轨道偏差条件下的定时定点月面着陆。分别构建了中途修正、近月制动、环月降轨三段轨道控制的规划变量和目标参数;根据轨道倾角建立了动力下降点与着陆点的匹配转换关系。设计了中途修正、近月制动、环月降轨、动力下降的全程轨道控制策略的联合规划。建立了着陆位置偏差与轨道倾角偏差、着陆时间偏差与轨道半长轴偏差的修正关系,修正设计了中途修正目标倾角和近月制动目标半长轴。仿真算例表明,在入轨偏差轨道条件下,保证了中途修正后的飞行轨道与标称轨道基本一致,实现了与标称状态基本一致的定时定点月面着陆。可应用于月球着陆、月球采样返回以及载人登月等实施月面定时定点着陆任务的轨道设计和控制实施。