小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

飞翼布局无人机保形非对称S弯进气道设计及优化

基于国产动力约束及隐身设计要求,针对飞翼布局无人机双发动机布局进行了保形S弯进气道设计,为进一步提高进气道性能,开展了进气道优化设计研究.首先利用CFD（计算流体动力学）方法对保形进气道风洞模型进行验证,然后结合参数化建模和网格自动生成技术进行CFD数值模拟,最后利用RBF（radial basis function neural network）代理模型及多岛遗传算法开展进气道优化设计.结果表明:①优化后进气道性能有所改善,尤其表现在4°迎角之后性能明显提升,Ma=0.6下4°迎角时总压恢复系数提高了5.46%,畸变指数降低了38.7%;②优化后进气道截面积分布相比初始构型在前段更缓和而后段略微升高,中心线则在前1/3段与初始构型基本一致,之后曲率变化更加平缓;③保形进气道在出口截面具有较强的二次流,侧滑角对于此类进气道在小迎角下影响较小而大迎角时影响较大,设计时应关注大迎角时侧滑特性.      

一种两侧布局的亚声速无人机进气道流场特性

对一种两侧布局的亚声速无人机进气道进行了气动设计和数值模拟研究,得到了该进气道的工作特性.结果表明,进气道唇口、两侧管道的汇合段、以及发动机轮毂对进气道流场和性能影响较大,发动机轮毂能改善进气道出口流场品质,降低流场畸变.在所有状态下,该进气道的总压恢复系数大于0.97,畸变指数小于0.15,满足发动机的工作要求.      

六旋翼无人机的飞行力学建模研究

为开展六旋翼无人机的全机飞行力学建模研究,针对六旋翼无人机的前飞和非定常飞行要求,引入了动量叶素理论和动态人流理论对旋翼气动力进行分析.根据无人机的变转速控制方式,增加了旋翼转速变化对机身运动的影响项,推导了使六旋翼总需用功率最小的拉力分配优化方法,建立了六旋翼无人机的飞行力学模型.气动力计算结果表明,新建立的旋翼气动力计算方法精度高于现有的比例系数法.     

神经网络在无人机电控活塞发动机试验中应用

分析了无人机用电控活塞发动机试验特点以及试验中存在的难点,针对电控发动机高海拔标定试验中进气歧管压力(manifold air pressure,简称MAP)传感器数据的传统线性插值方法不能完全表述电控发动机非线性特性的缺陷,提出采用BP(back propagation)神经网络模型的解决方案.为避免目前应用神经网络方法中所存在的不足,通过采用原始数据分组方法进行网络训练误差的实时反馈和控制,较好地解决了神经网络训练过程中容易陷入"局部最优"和"过拟合"状态,并对BP神经网络预测结果给予了详细研究,训练误差和预测误差分析结果表明了该方法的可行性和计算结果的可信性.      

基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.      

无人机油箱地面洗涤惰化性能

提出了无人机油箱地面洗涤惰化技术理论和方法,利用CFD方法研究了采用地面洗涤惰化技术降低油箱气相空间氧体积分数并使无人机油箱在地面和飞行条件下仍然保持惰化状态的可行性.利用vol-ume of fluid(VOF)两相流模型和自定义传质方程计算了不同油箱初始氧体积分数和载油率下气相空间氧体积分数的变化情况,结果表明:在...     

无人机飞行品质标准研究

针对在编写无人机飞行品质标准的过程中所讨论的焦点问题,简要介绍了无人机飞行品质标准的体系架构,对飞行品质标准的主要条款进行了简要解释与分析,并与有人机的飞行品质标准进行了比较。该项研究为有关人员提供了参考和帮助。     

Stochastic structural optimization using particle swarm optimization, surrogate models and Bayesian statistics

This paper focuses on a method to solve structural optimization problems using particle swarm optimization (PSO), surrogate models and Bayesian statistics. PSO is a random/stochastic search algorithm designed to find the global optimum. However, PSO needs many evaluations compared to gradient-based optimization. This means PSO increases the analysis costs of structural optimization. One of the methods to reduce computing costs in stochastic optimization is to use approximation techniques. In this work, surrogate models are used, including the response surface method (RSM) and Kriging. When surrogate models are used, there are some errors between exact values and approximated values. These errors decrease the reliability of the optimum values and discard the realistic approximation of using surrogate models. In this paper, Bayesian statistics is used to obtain more reliable results. To verify and confirm the efficiency of the proposed method using surrogate models and Bayesian statistics for stochastic structural optimization, two numerical examples are optimized, and the optimization of a hub sleeve is demonstrated as a practical problem.     

Particle swarm optimization applied to hypersonic reentry trajectories

This paper presents the novel use of the particle swarm optimization(PSO)to generate the end-to-end trajectory for hypersonic reentry vehicles in a quite simple formulation.The velocitydependent bank angle profile is developed to reduce the search space of unknown parameters based on the constrained PSO algorithm.The path constraints are enforced by setting the fitness function to be infinite on condition that the particles violate the maximum allowable values.The PSO algorithm also provides a much easier means to satisfy the terminal conditions by adding penalty terms to the fitness function.Furthermore,the approximate reentry landing footprint is fast constructed by incorporating an interpolation model into the standardized bank angle profiles.Numerical simulations demonstrate that the PSO method is a feasible and flexible tool to generate the end-to-end trajectory and landing footprint for hypersonic reentry vehicles.     

电动无人机动力系统优化设计及航时评估

为提高电动无人机续航性能,针对动力系统进行了优化设计,并提出了相应的航时评估方法.首先采用涡流理论优化设计了小型螺旋桨,再通过实验测试优化选取了与螺旋桨高效率匹配的电动机.同时,考虑到锂离子电池放电倍率及电压降低对放电时间的影响,建立了恒功率条件下电池放电时间计算模型.最后,根据优化得到的动力系统和电池计算模型,推导出有弯度机翼的电动无人机航时公式.某电动飞翼布局无人机飞行试验结果显示,优化得到的动力系统具有较高的效率,测试得到的无人机续航时间与评估得到的理论值误差为12%,在允许误差范围内吻合较好.      

仿生全翼式太阳能无人机分层协同设计及分析

结合"太阳神"无人机(UAV)和高山兀鹫提出了太阳能UAV的某仿生全翼式构型,针对该构型开展了气动分层协同设计及分析。在设计和分析过程中,自下而上将设计分为三个层次,基于纵向配平需要以低雷诺数反弯内翼翼型设计为第一设计层次,基于高升力需求以外翼设计为第二设计层次,以UAV全机性能设计为第三设计层次;与此同时,每个层次均采用基于代理模型的基本优化流程,三个层次的设计自上而下来相互协同,最终得到满足指标的设计结果。研究结果表明:分层协同设计提高了设计效率,获得了高效的仿生全翼式太阳能UAV构型;证明了设计方法的可行性和设计结果的有效性。     

操纵面作动对无尾布局无人机纵向气动特性的影响

通过风洞测力实验,研究了不同操纵面作动对某无尾布局无人机纵向气动特性的影响。实验结果表明：升降副翼以及襟副翼正向偏转都会使全机升力系数、阻力系数以及低头力矩增加。升降副翼作动引起的增量要高于襟副翼,并且舵偏角度越大增量越大。全动翼尖作动对全机纵向气动特性基本没有影响。在线性段,鸭翼作动对升力系数和阻力系数影响不大;线性段之外,鸭翼作动使得升力系数和阻力系数减小。迎角α〈16°以及α〉38°时,鸭翼正向作动使得低头力矩减小,负向作动使得低头力矩增加。操纵面作动对低头力矩的控制效率由高到低依次为：升降副翼、襟副翼、鸭翼和全动翼尖。进一步分析表明不同操纵面的控制效率与舵容量系数具有较大关系。     

改进粒子群优化算法在亚轨道飞行器固液混合发动机设计中的应用

针对粒子群优化算法在求解多维复杂优化问题时容易陷入局部最优的缺点,提出了动态目标粒子群优化算法,通过分析寻优过程中粒子与个体最优位置和全局最优位置之间存在的位置关系,建立了新的速度更新公式.最后,应用该算法对某型号亚轨道飞行器固液混合发动机进行了优化设计.仿真结果表明,改进算法搜索能力强、收敛速度快,能有效解决此类问题,可为亚轨道飞行器的发动机优化设计提供理论参考.      

Inverse identification of constitutive parameters of Ti2AlNb intermetallic alloys based on cooperative particle swarm optimization

Ti₂AlNb intermetallic alloy is a relatively newly developed high-temperature-resistant structural material, which is expected to replace nickel-based super alloys for thermally and mechanically stressed components in aeronautic and automotive engines due to its excellent mechanical properties and high strength retention at elevated temperature. The aim of this work is to present a fast and reliable methodology of inverse identification of constitutive model parameters directly from cutting experiments. FE-machining simulations implemented with a modified Johnson-Cook (TANH) constitutive model are performed to establish the robust link between observables and constitutive parameters. A series of orthogonal cutting experiments with varied cutting parameters is carried out to allow an exact comparison to the 2D FE-simulations. A cooperative particle swarm optimization algorithm is developed and implemented into the Matlab programs to identify the enormous constitutive parameters. Results show that the simulation observables (i.e., cutting forces, chip morphologies, cutting temperature) implemented with the identified optimal material constants have high consistency with those obtained from experiments, which illustrates that the FE-machining models using the identified parameters obtained from the proposed methodology could be predicted in a close agreement to the experiments. Considering the wide range of the applied unknown parameters number, the proposed inverse methodology of identifying constitutive equations shows excellent prospect, and it can be used for other newly developed metal materials.     

Flight dynamics modeling of a small ducted fan aerial vehicle based on parameter identifcation

This paper presents a simple and useful modeling method to acquire a dynamics model of an aerial vehicle containing unknown parameters using mechanism modeling,and then to design different identifcation experiments to identify the parameters based on the sources and features of its unknown parameters.Based on the mathematical model of the aerial vehicle acquired by modeling and identifcation,a design for the structural parameters of the attitude control system is carried out,and the results of the attitude control flaps are verifed by simulation experiments and flight tests of the aerial vehicle.Results of the mathematical simulation and flight tests show that the mathematical model acquired using parameter identifcation is comparatively accurate and of clear mechanics,and can be used as the reference and basis for the structural design.     

二元引射喷管高空性能及对无人机红外抑制的数值研究

研究了长/短套管两种结构的二元引射喷管在高空飞行的无人机上的推力特性,以及对无人机3~5μm波段红外辐射特征分布的影响,同时还对比了高空和地面状态下二元引射喷管推力和红外辐射特征.排气系统和无人机的流场、温度场采用商用软件Fluent计算,红外辐射特征采用自主开发的软件（NUAA-IR）进行计算.结果表明:高空状态下二元引射喷管仍可以提高推力特性,但其效果略弱于地面状态;无人机采用二元引射喷管后在大部分探测方向上的红外抑制效果明显,最大降幅为90%;机尾探测方向上长/短套管两种结构的二元引射喷管的红外抑制规律与地面状态不同,短套管二元引射喷管的红外辐射强度大于长套管二元引射喷管,最大增幅为7%.      

飞翼无人机保形进气道耦合进口格栅气动与隐身综合特性

基于飞翼无人机(UAV)保形进气道和工程应用实例,进行了不同格栅间距的格栅设计。结合多层快速多极子方法(MLFMM)和混合网格计算方法,开展了保形进口格栅气动和隐身综合特性研究。结果表明:①随着格栅尺寸（间距)减小,格栅隐身效果逐渐增强;频率为1GHz下,格栅间距为波长的1/3时,格栅电磁屏蔽效率约为48.93%,而当格栅间距达到波长的1/6时,接近于完全屏蔽;②保形进口格栅对无人机翼面上流动干扰较小而对进气道内流特性影响明显;③随着格栅尺寸减小,全机升阻特性逐渐略微下降,进气道出口截面总压恢复逐渐降低而畸变指数逐渐增大。      

飞翼无人机3种保形进气口进气道气动与隐身综合特性对比

基于飞翼布局无人机隐身与结构装载布置要求,保形设计了3种进气口形状的背负式S弯进气道,按照进口投影截面形状上、下底之比顺序排列,分别为三角形、梯形和矩形.利用数值模拟方法对无人机内外流场耦合流动进行计算分析,且基于射线弹跳(SBR)法对进气道电磁散射特性进行仿真研究,获得了飞翼无人机3种进气道的气动与隐身综合特性.研究结果表明:①矩形进气道模型升阻和纵向力矩特性表现均最好;②3种 进气道模型按顺序排列总压恢复系数逐渐增大,畸变指数逐渐减小,进气道沿程气流也逐渐顺畅,矩形进气道模型进气道内流特性最优;③0°迎角下3种进气道模型雷达散射截面(RCS)均值基本呈现先增大后减小的特征,进气道终端开放时矩形进气道模型隐身性能最好,而终端短路时三角形进气道模型隐身效果更优异.      

电动固旋翼无人机动力系统建模与优化设计

为解决电动固定翼四旋翼复合布局无人机(eHAV)动力系统设计选择缺乏相应理论方法的问题,提出了一套动力系统的建模和优化设计方法。通过推质比计算提出了动力系统需求,利用螺旋桨和旋翼理论建立了螺旋桨的设计和性能计算模型,通过统计分析和1阶电动机模型建立了无刷直流电动机的计算模型,通过电动机与电池电压、电流之间的关系建立了电池选择方法,在经过电压修正的放电特性经验公式基础上建立了无人机航时计算方法。根据动力系统匹配方法,建立了动力系统优化设计流程。对某电动固旋翼无人机动力系统进行了优化设计和选择,结果表明:所建螺旋桨和旋翼模型计算结果与CFD结果的误差在10%以内,电池放电模型与试验数据的拟合度在0.97以上,飞行测试结果表明所提方法选择的动力系统使得无人机航时测试值与设计值误差小于4%,证明了该方法有较高的准确性和可行性。