一种利于交班的舰空导弹最优中制导律设计

针对舰空导弹超视距拦截低空飞行目标问题,在复合制导的中制导段,建立了导弹拦截目标的相对运动模型,依据制导平台无线电指令修正信息,考虑舰空导弹拦截低空目标时的飞行速度特性,给出了预测遭遇点的实时解算模型,并确定了利于中末制导交班的中制导终端约束条件。基于拦截预测遭遇点,引入伪控制量的概念,应用线性二次型最优控制理论,设计了一种基于拦截预测遭遇点的利于制导交班的最优中制导律,仿真结果验证了预测遭遇点实时解算模型和最优中制导律的正确性与有效性。     

基于拓扑优化的飞机垂尾设计

提出改变传统的机翼设计方式,引入拓扑优化的方法对飞机垂尾进行结构优化设计,根据设计要求对其进行模拟仿真,找出最佳传力路径,并根据该路径找出垂尾的最佳结构形式;同时在优化设计过程中,采用了形状优化等对其进行二次优化：对拓扑优化的结果进行完善,得到更合理的材料布局形式,意在将结果推广到三维的实际设计当中,并得到更广泛的应用。     

GNSS多径抑制基带处理算法综述CSCD

随着全球导航卫星系统(GNSS)信号体制的不断更新,接收机应用环境越来越复杂,多径误差抑制技术也在不断发展进步。其中,基于改进基带的多径抑制算法由于成本和效果综合较优,受到了国内外研究人员的重视。论文首先阐述了GNSS多径抑制的基本原理,综述了传统的GNSS参量式和非参量式多径抑制算法的研究现状和实现方式,然后探讨分析了新体制信号中提高抗多径性能的方法,总结了当前GNSS多径抑制基带处理研究中的主要问题,最后展望了其未来的发展趋势。     

基于深度强化学习的无人机栖落机动控制策略设计

无人机栖落机动飞行是一种无需跑道的降落方法,能够提升无人机在复杂环境下执行任务的适应能力。针对具有高非线性、多约束特性的无人机栖落机动过程,提出了一种基于模仿深度强化学习的控制策略设计方法。首先,建立了固定翼无人机栖落机动的纵向非线性动力学模型,并设计了无人机栖落机动的强化学习环境。其次,针对栖落机动状态动作空间大的特点,为了提高探索效率,通过模仿专家经验的方法对系统进行预训练。然后,以模仿学习得到的权重为基础,采用近端策略优化方法学习构建无人机栖落机动的神经网络控制器。最后,通过仿真验证了上述控制策略设计方法的有效性。     

基于导波原位检测的复合材料疲劳表征与寿命预测研究

随着复合材料在先进飞行器结构中占比的逐渐增加,复合材料在服役过程中力学性能的变化对飞行器整体的安全至关重要。为了实现基于导波原位检测的飞行器复合材料整体部件疲劳评估和寿命预测,首先,从宏观和细观的角度研究复合材料疲劳损伤演化规律;在此基础上,通过分析导波波场信息,探究导波相速度、模态能量比等特征在表征复合材料疲劳方面的潜力;其次,从复合材料损伤机理出发,建立导波相速度与疲劳损伤累积的演化模型;然后,构建深度学习框架,以数据驱动的方式从导波波场中提取疲劳演化特征;最后,提出基于贝叶斯模型平均方法的疲劳演化模型,对复合材料剩余疲劳寿命进行预测。结果表明：通过提取和分析导波特征信息,可以准确地对复合材料疲劳状态进行表征,结合贝叶斯模型平均方法和置信区间准则,实现了在试件疲劳破坏之前的剩余寿命预测。     

基于小样本物理测试的T800H碳纤维复合材料许用值虚拟大样本技术研究

获得材料许用值的传统方法是对各种形式的材料和试样进行物理试验,并根据"积木式"方法逐级验证单元、子部件和部件。然而,按照"积木式"方法进行测试的成本很高。因此,需要一种新的方法,在较短的时间内完成新材料体系表征鉴定,并推进其在工程中的应用。根据FAA/ASTM建议,非均质单胞多尺度建模/虚拟测试技术,可以成为设计应用过程早期的材料和结构的验证策略。以材料的细观力学/宏观力学为基础,充分考虑制造过程,测试数据和服役环境影响,结合渐进失效分析来预测结构/部件安全性,建立了多尺度虚拟测试工程应用流程。本文采用美国AlphaSTAR公司研发的成熟商业软件平台GENOA,使用单向带测试的统计数据来逆推纤维和基体材料性能以及制造变量的不确定性。这些不确定性随后被用于生成层合板结构的随机虚拟测试试样,计算许用值。这种仿真方法在T800H项目中获得成功应用,大量减少了物理试验。     

基于任意多项式中弧线的单级高效率风扇设计

为了在压气机通流设计阶段考虑叶片弯掠效应,开发了基于流线曲率法的通流设计程序,提出一种基于四次多项式的任意中弧线叶片造型方法,并推导了任意回转面上的中弧线表达式。以此方法为基础,采用通流设计与叶片造型相互迭代的方式开展大流量跨声速风扇设计研究。此风扇级的设计点为巡航状态,设计流量为155kg/s、压比为1.54。研究结果表明:在设计状态,此风扇级的总压比为1.545,转子和级效率分别为0.939、0.916;在设计转速下,失速裕度为17%,转子和级最高效率分别为0.945、0.923;在起飞状态,流量接近440kg/s,效率与巡航状态相当,压比高于巡航状态。     

基于模型辨识的数控机床专用伺服电机位置控制

数控机床精密加工要求伺服电机具有精度高和响应快等特性,而传统的伺服控制器位置环采用的是简单的误差比例(P)控制,这种控制方法的响应性不能满足加工要求。提出一种基于模型辨识的伺服电机角位移控制方法。首先,采用最小二乘法辨识出传统闭环控制系统的模型;然后,分析模型的零、极点,根据模型特性设计补偿控制器;最后,通过试验结果说明所提方法能快速、准确地跟随系统输入。     

基于蒙特卡罗法的航空发动机空气系统稳态算法优化

针对目前航空发动机空气系统稳态算法中收敛性依赖初值的问题,将蒙特卡罗方法与流体网络法综合应用到空气系统可压缩流体一维网络计算中,提出了一种新的计算方法Monte Carlo-Fluid Network（MC-FN）。该方法将空气系统简化为由节点和元件组成的网络,借助蒙特卡罗方法获得空气系统内各节点压力分配,再根据空气系统中各元件流阻特性和换热特性计算流量、温度。计算中通过将游动次数比较少的蒙特卡罗方法的计算结果作为流量残差法节点压力、温度的初始值,实现快速求得精确收敛解。与流量残差算法相比,MC-FN方法计算精度不变,收敛速度提升了66.5%;与线性求解法相比,MC-FN方法的计算精度提升了25.2%,收敛速度提升了43.8%。     

基于Kriging模型梯度解析解的改进一次二阶矩方法

改进一次二阶矩（AFOSM）法是一种基于功能函数梯度的结构可靠性分析方法,鉴于其对隐式函数的梯度较难求解,提出了一种基于Kriging模型梯度解析解的AFOSM方法,利用Kriging代理模型的解析表达式推导得到功能函数对输入变量的梯度解析解,为AFOSM中设计点的确定提供高精度的梯度信息。通过Kriging与AFOSM的结合,很好地解决了基于有限元模型的隐式情况下梯度计算量相当大、可靠性分析难的问题。数值与工程算例验证了所提Kriging梯度解析解的较高精确性,同时验证了所提基于Kriging解析解的AFOSM结构可靠性分析方法的正确性与较高精度。