大涡模拟技术在航空湍流研究中的应用

航空湍流是威胁飞行安全的重要因素，它的形成机制复杂，一直是航空气象研究中的重点难点问题之一。近年来，随着大涡模拟（large eddy simulation,LES）技术的发展，LES已经成为研究航空湍流问题的重要方法。本文围绕在飞机起降阶段的飞机尾涡和低空湍流以及巡航阶段的对流湍流、山地波湍流和晴空湍流这五类航空湍流对飞机颠簸造成的影响，综述了LES技术在相关方向的研究进展，并对LES技术应用中亟需解决的问题及未来的重点研究方向进行了总结与展望。整体来看，航空湍流的LES模拟研究已经取得较大进展，高分辨率的LES可以更加明确航空湍流的来源和生命周期，显著提升了对航空湍流的机制认知和诊断预警能力。但在机制方面，对各种复杂湍流过程的相互影响机制仍然不够清楚；在数值模式技术方面，LES模拟与模式初始状态、边界条件和模式参数化方案的敏感性问题仍然有待解决。未来，LES与中尺度区域模式变网格嵌套技术、动态网格技术、集合预报与概率预报技术的发展，以及与深度学习等方法的结合都将进一步有效提升LES在航空湍流模拟方面的计算效率和预报能力。     

基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量

针对对称结构空间目标相对位姿解算过程中点云误匹配带来的误差问题，提出一种基于点云深度学习的对称结构空间目标相对位姿测量方法。首先设计空间目标点云特征提取网络及关键点回归网络，将位姿测量问题转换为空间目标点云关键点回归问题，通过两个并行的回归网络分别输出空间目标平移向量和具有固定标签的目标点云三维边界框角点；其次利用具有连续稳定标签的角点求解目标姿态，可有效解决目标的对称结构导致的点云误配准问题；最后通过仿真数据集的实验表明，该方法相比于传统的点云配准方法有更高的准确率，能够精确求解具有对称结构的空间目标相对位姿。     

基于上层大气数值模型的X射线传输特性

核爆炸的大部分能量是以X射线形式释放的，研究X射线辐射特性对于天基核爆事件监测，当量反演都具有一定参考价值。根据核爆炸X射线能谱特性，构建了黑体辐射模型；根据NRLMSIS大气模型成分数据和高度密度数据，构建大气分层数值模型，并结合NIST数据库，构建分层大气质量吸收系数模型，提高了大气模型与大气质量吸收系数模型准确度。使用数值模拟程序对X射线在大气中的传输特性进行研究，模拟在临近空间高度核爆炸产生的X射线经过大气吸收后的能谱特性以及不同海拔高度点位的能注量。结果表明，在检测点高度恒定的情况下，斜径角变小会增大X射线传输路径，X射线经过的大气吸收路径越长，能谱峰值越往高能处偏移。在相同高度下，爆炸点的正上方处能注量最大，其他位置随着斜径角减小能注量呈指数级衰减。     

GNSS拒止下面向目标监视的多无人机定位与控制方法

针对GNSS拒止环境下缺乏全局位置信息的静止目标持续监视问题，提出了一种仅基于方位角测量的多无人机分布式定位与控制方法。首先，设计一个无人机和目标之间的相对位置估计器，用来确定目标在每架无人机局部坐标系中的位置；其次，基于所估计的相对位置设计一个分布式控制算法，使无人机能够以规定的半径、圆周速度和无人机间的角度间隔围绕目标飞行，对目标持续进行全方位监视；最后，通过收敛性和稳定性分析理论证明了所提方法能够确保多无人系统收敛到期望的运动。通过仿真验证了所提方法能够实现GNSS拒止环境下多无人机对目标的持续监视。     

面向超燃数值模拟的正癸烷高温骨架机理

为了得到一个适用于超声速燃烧模拟的小规模正癸烷骨架机理，以现有的正癸烷燃烧机理（S709）为基础，通过机理简化和参数对比优化的方法，构建了包含27个物种和105个反应的高温骨架机理（S27）。在温度（T：1000–2000 K）、压力（p：0.1–0.3 MPa）、当量比（Φ：0.5–1.5）的超燃典型工况范围内，通过Chemkin-Pro软件计算了S27对于层流火焰速度、点火延迟时间、熄火拉伸率的预测值，在0.1 MPa富燃条件（Φ=1.7）下，计算了主要物种浓度分布，并与文献正癸烷骨架机理（S40，S96）、S709的模拟值和实验数据进行对比，以验证机理的合理性。结果表明S27的计算结果与文献实验数据和S709结果吻合良好。通过研究S27在高温条件下含C物种的反应途径以及影响层流火焰速度的关键反应，进一步证明了S27的合理性。相较于S709及其他正癸烷骨架机理，S27极大地提升了计算效率，展现了此机理应用于超燃流场数值模拟的良好前景。     

基于记忆融合模式的多无人机分散式协同导航方法

针对多无人机协同交互过程中存在的通信时滞问题，提出基于记忆-融合的多无人机分散式协同导航算法。在无人机惯性和全球卫星导航系统（GNSS）紧组合导航框架基础上，建立含时滞影响的系统状态向量，并对系统状态误差及其方差进行推导，进一步构建关于各无人机状态的最优估计模型，并基于状态误差方差最小准则对状态进行最优估计。建立了基于机间相对测量的多无人机分散式协同导航算法，提出了基于记忆融合模式的时滞处理方法。在GNSS可获取及拒止环境下进行多无人机协同导航仿真与实验测试，结果表明，所提出的基于记忆-融合的分散式协同导航算法能有效补偿通信时滞造成的精度损失，有效提高定位精度。