基于遗传算法的常规复合式高速直升机飞行性能参数优化

单旋翼带尾桨式的传统直升机受旋翼气动特性的不利影响，其最大飞行速度等性能受到制约，因此高速直升机成为国内外研究的热点。为研究基于遗传算法的参数优化对常规旋翼构型复合式高速直升机飞行性能的影响，本文采用动量叶素理论和Young曲线拟合相结合的方法建立了悬停和低速下负拉力状态螺旋桨气动模型，构建了基于遗传算法的飞行性能优化模型。以X3高速直升机为样例，对悬停、低速（200km/h）和高速（400km/h）分别进行优化，分析了直升机功率、操纵量和姿态角变化。结果表明，基于遗传算法的参数优化方法能提升特定速度下复合式直升机的飞行性能。悬停、200km/h和400km/h优化后的直升机总功率均降低，比基准值分别低16.3%、10.9%和19.6%。高速时最优直升机总功率主要依赖优化旋翼部件，通过显著降低旋翼总功率来实现。悬停状态的优化参数趋势和操纵量变化与400km/h优化后的相反，而200km/h优化后的旋翼参数变化趋势与悬停状态一致，螺旋桨参数变化趋势则相反。本文为未来高速直升机总体参数选择、飞行性能优化等提供一定的帮助。     

大气层内固体火箭多约束鲁棒三维能量管理制导

针对固体运载火箭大范围精确调节终端约束的要求，提出一种新型的大气层内鲁棒三维能量管理制导方法，通过在线规划侧向速度能力曲线消耗剩余发动机能量。将终端约束表示为关于攻角和速度能力曲线参数的方程组，将闭环制导问题转化为方程组的求解。针对飞行过程中的动压、过载，以及控制变化率等过程约束，构造了攻角和速度能力曲线的可行边界。针对气动系数和发动机参数的不确定性，采用容积卡尔曼滤波器对不确定性进行辨识。仿真结果表明，与模型预测静态规划算法和改进粒子群算法相比，本算法的终端速度调节范围、鲁棒性以及计算效率大幅度提高。