扑翼飞行器机翼平面形状设计方法研究

通过均匀试验法在设计变量状态空间内寻找分布更均匀、更能反映系统性能的状态点,使用改进的片条理论计算机翼的气动特性,建立了扑翼飞行器机翼面积分布(尖削比)、扑动迎角与扑动频率的响应面模型,得到了尖削比对机翼气动特性的影响规律和机翼升力系数关于尖削比、频率与迎角的估算公式。     

变质心固定翼无人机动力学分析与抗扰控制

变质心无人机具有气动效率更高、隐身性能更好、机翼结构更加简单等优点。提出了时滞更小、结构更加简单的单滑块变质心无人机布局方案,分析了滑块参数对变质心无人机动力学特性的影响,在此基础上给出了滑块的理想安装位置,并研究了变质心无人机布局方案控制效率随速度的变化情况。针对变质心无人机强耦合、强非线性的特点,基于粒子群算法(PSO)设计了自抗扰控制器(ADRC),其中扩张状态观测器估计出包含耦合和参数摄动的总和扰动项,并基于此进行动态补偿。仿真结果验证了所设计控制器的有效性和鲁棒性。      

多传感器交叉提示多目标探测动态联盟技术研究

针对多传感器交叉提示多目标连续、高概率探测问题,引入动态联盟思想,提出了多传感器交叉提示多目标探测的动态联盟机制,为解决被提示传感器的选择问题建立了动态联盟的数学模型,提出了对每个目标形成一个动态联盟进行探测求解多个传感器动态联盟的带变异算子的离散粒子群算法。仿真和实验结果表明该算法能够得到更满意的解,优化了系统综合探测概率、总消耗以及所有目标联盟成员总数三种性能,与实际情形要求一致,从而表明了模型的合理性和算法的有效性。
     

利用GPU加速的三维N-S方程求解器研究

将三维可压缩Navier-Stokes方程求解器LMNS3D移植至GPU平台,研究了显式和隐式两种时间推进方法下利用GPU加速的策略与效果。其中显式方法采用五步Runge-Kutta法;隐式方法中由于LU-SGS算法数据依赖性强,不适于并行计算,因而采用了DP-LUR方法。测试表明,程序在双精度下可取得与原CPU代码一致的运算结果,并可获得约20x(RK)与15x(DP-LUR)的加速效果。     

运载火箭推力故障下轨迹在线重规划方法

针对运载火箭非入轨飞行段出现动力系统故障的问题,提出了一种基于能量最优的在线轨迹重规划方法。通过参考轨迹进行引力项的凸化以及根据故障时刻和故障程度的不同设置不同的飞行时长,同时采用无损凸化、线性化和梯形离散等方法,将原始最优控制问题转化为可以采用原对偶内点法迭代求解的二阶锥规划问题,重新规划其飞行轨迹。仿真结果表明该算法能有效提高运载火箭应对突发故障的能力,实现轨迹在线快速收敛,满足动力系统故障后飞行轨迹重构需求。     

复合材料尾桨叶梁恒张力缠绕设计及应用

针对某直升机尾桨叶梁的异型缠绕进行分析.在对复合材料(预浸料)叶梁缠绕规律进行理论分析的基础上,建立了异型缠绕运动控制方程,给出了控制参数的数学描述.根据该缠绕理论设计了纤维缠绕机的张力控制系统.试验结果表明:张力波动控制在(70±3)N内,较好地满足使用要求.     

拦截大气层内机动目标的深度强化学习制导律

针对大气层内高速机动目标的拦截问题，提出了一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)算法的深度强化学习制导律，它直接将交战状态信息映射为拦截弹的指令加速度，是一种端到端、无模型的制导策略。首先，将攻防双方的交战运动学模型描述为适用于深度强化学习算法的马尔科夫决策过程，之后通过合理地设计算法训练所需的交战场景、动作空间、状态空间和网络结构，并引入奖励函数整形和状态随机初始化，构建了完整的深度强化学习制导算法。仿真结果表明：与比例导引和增强比例导引两种方案相比，深度强化学习制导策略在脱靶量更小的同时能够降低对中制导精度的要求；具有良好的鲁棒性和泛化能力，并且计算负担较小,具备在弹载计算机上运行的条件。