低空无人机交通管理概览与建议综述

大量无序飞行的低空无人机运行会对地面设施、公共安全、空中载人飞行器等带来危害。然而,目前民航空中交通管理不能适应未来数以百万架的无人机。为了应对该挑战,世界各国针对低空无人机空中交通管理开发了新框架。低空无人机空中交通管理属于近几年出来的新事物。藉此聚焦于低空无人机交通管理,从4个方面进行概览：低空无人机相关的空中交通基本概念及现状、低空无人机交通管理介绍、低空无人机交通管理的关键技术和低空无人机交通管理相关科学问题,以期望对无人机产业健康发展有一定的建议意义。     

丝束张力对自动铺丝成型工艺的影响

为获得良好的铺丝成型质量,通过理论分析和实际铺放实验,从送丝质量和铺放质量两个角度出发,研究了丝束张力对自动铺丝成型工艺的影响。送丝实验发现,丝束张力的大小对送丝精度和送丝可靠性影响显著;铺放实验发现,过大或过小的丝束张力都会导致铺放质量的下降,铺放过程中丝束张力维持在合理的范围内;基于铺放过程中预浸丝束的受力分析,探究了不同铺放条件下铺放张力对铺放质量的影响,讨论了影响丝束张力取值范围的因素,建立了丝束张力取值范围的计算公式并对该公式的合理性进行了实验性验证。最终得出结论,丝束张力是自动铺丝成型工艺的重要工艺参数之一,铺放中丝束张力的取值应随曲面形状和铺放轨迹的改变而调整,并与其他铺放工艺参数相匹配以实现铺放质量的最优化。     

空间光学结构用改性氰酸酯树脂及其复合材料性能

以空间光学结构应用为背景,对新研制改性氰酸酯树脂低温固化体系开展评价研究,包括树脂体系的固化特性、力学性能、耐湿热性以及工艺性能等;与HS40高模量碳纤维复合制备了复合材料,对其主要力学性能进行了研究。结果表明,改性氰酸酯树脂催化体系具有优异的固化反应特性,起始固化温度为101.2℃,较未催化的氰酸酯树脂降低了97.4℃;拉伸性能以及弯曲性能均有提高,同时其沸水饱和吸水率仅1.3%左右,明显低于双马（4%）和环氧树脂（5.8%）;树脂的工艺性良好,适合热熔法制备预浸料;应用热熔浸渍法制备的HS40碳纤维/氰酸酯树脂预浸料经层合固化后力学性能优异：纵向拉伸强度和模量分别为2 244.5 MPa和248.0 GPa。     

一种基于横向压力控制的前体流动特性分析

为了探究前体构型对进气道气动特性的影响,在相同的压缩角度及几何长度下,设计了升力体前体和类乘波体前体两种构型方案。就不同构型对前体/进气道气动特性的影响开展了三维数值模拟研究,并与进气道二维流动进行了对比分析。结果显示,相比于进气道二维流动,三维升力体和类乘波体前体构型在设计状态和不同来流攻角下均存在一定的横向压力梯度,导致进气道流量捕获能力降低,与二维流动差异较大,前者流量系数下降20.3%,后者下降9.0%。相比较而言,类乘波体前体在流量捕获能力及升阻比等方面性能更优。增大类乘波体前体宽度比和前缘角度,可以减小前体横向压力梯度,提高前体/进气道的流量捕获能力,前者提高了升阻比,而后者则降低了升阻比。     

高空飞艇螺旋桨优化设计与气动性能车载试验

结合某高空飞艇螺旋桨的总体设计方案要求,完成螺旋桨的优化设计以及气动性能车载试验.采用叶素动量理论作为螺旋桨气动性能的计算方法,并通过风洞试验验证了该方法的可靠性.结合遗传算法对螺旋桨的弦长和扭转角进行了优化,使螺旋桨更加高效轻质,优化后螺旋桨设计点的气动效率增加了2.3%.建立螺旋桨车载试验测控系统,可以改变试验海拔高度和大气参数,得到优化设计螺旋桨不同工况的气动性能.试验结果表明,相同转速和来流条件下,海拔越高,螺旋桨的推力和扭矩越小.海拔为3-6km时,全尺寸高空飞艇螺旋桨计算推力和扭矩与试验结果的平均相对误差分别为2.8%和9.2%,两者基本吻合,从而验证了高空飞艇螺旋桨车载试验的准确性.      

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

气冷高压涡轮模拟试验研究

为了量化评估冷气掺混对高压涡轮性能的影响,综合分析现有设备能力,采用动量比相似的模拟方法,在2个结构和测试布局相同,但叶片分别为实心叶片和气冷叶片的涡轮上进行对比试验,并借此开展冷气流量、气膜孔位置因素对涡轮性能影响的试验研究。结合试验数据对比分析不同的效率计算方法,确定有效效率为气冷涡轮效率的计算方法。试验结果表明:涡轮性能随冷气流量的增加逐渐恶化,作功能力逐渐下降,效率降低幅度呈先减小后增大趋势;从前缘至尾缘,冷气越靠后进入主流道,气体能量利用率越低,涡轮效率越低。     

基于DQN的反舰导弹火力分配方法研究

反舰导弹作为海上作战的主战武器,由于其精度高、射程远、威力大等特性长期以来一直被当作舰艇编队的主要防御对象。针对反舰导弹打击舰艇编队的火力分配问题,我们提出了一种基于深度Q值网络求解反舰导弹火力分配策略的算法。不同于现有的基于领域知识的方法,深度Q值网络无需依赖任何先验信息,就能够通过与模拟器的交互自动求解最佳的攻击策略。该算法使用深度神经网络拟合Q值函数,解决了传统强化学习中的状态空间过大无法遍历的问题。实验结果表明,在各种不同的舰队防御配置下,深度Q值网络求解得到的攻击策略均获得了最佳的毁伤效果。     

无人机类脑吸引子神经网络导航技术

当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题：依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。