基于DDPG算法的变体飞行器自主变形决策

针对变体飞行器的自主变形决策问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的智能二维变形决策方法。以可同时变展长及后掠角的飞行器为研究对象,利用DATCOM计算气动数据,并通过分析获得变形量与气动特性之间关系;基于给定的展长和后掠角变形动力学方程,设计DDPG算法学习步骤;针对对称和不对称变形条件下的变形策略进行学习训练。仿真结果表明:所提算法可以快速收敛,变形误差保持在3%以内,训练好的神经网络提高了变体飞行器对不同飞行任务的适应性,可以在不同的飞行环境中获得最佳的飞行性能。      

PARAMETRIC MODELING OF COMPONENT LIBRARY FOR LANDING GEAR BASED ON CATIA/CAA

The design of landing gear is complicated due to the numerous considered elements.And the initial elements related to each other can also be influenced by different factors.Landing gear design often involves a very large variety of configurations,especially in the conceptual design phase.However,traditional method costs more time to complete the whole procedure for suitable configurations of landing gears.Therefore,the parametric modeling of component library for landing gear based on computer aided three-dimensional interface application/component application architecutre(CATIA/CAA)is proposed.According to the analysis of the characteristics of landing gear components,a method is presented to extract the primary parameters of landing gear components so that a systematic classification can be established.Further,the related theories and methods,including receiving geometrical parameters of the components and updating the parametrical model,displaying the component parts,are also illustrated.Finally,the development technology for component library is explained.The proposed modeling method can improve the efficiency of the whole design cycle for landing gear.     

数控车削加工的参考点及对刀分析

本文深刻分析了数控车床的对刀原理和对刀涉及的基本概念, 从工件坐标系建立与对刀关系的角度展开论述,说明对刀的实质,以及常用刀具的对刀方法与步骤.     

喷管型面对固体火箭发动机性能的影响

用时间相关法数值计算跨音速喷管流动时,其控制方程分别采用守恒型和非守恒型方程.通过对JPL喷管进行计算发现:在相同的精度下,非守恒型方程的收敛速度比守恒型方程的收敛速度快一倍多.采用修正阻尼法(DASHCO法)进行数值计算,其收敛速度均提高六倍以上.最后,采用直接优化法研究了喷管收敛段型面及喉部型面对发动机性能的影响.     

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。     

基于超声电机的新型舵系统研究

针对小型无人机、微型导弹等小功率精确制导武器执行机构,对伺服系统的精度和快速性提出了更高的要求,利用一种基于压电作动元件的新原理电机——超声电机,开展了驱动控制技术研究,提出了一种带反馈回路的LC谐振匹配电路,并对Bang-Bang控制策略进行了简化,最终研制了一种相比小功率电磁电机舵系统具有更高精度和更快响应等特点的超声电机舵系统原理样机。性能测试结果表明：该超声电机舵系统精度和动态性能良好,定位误差小于（0.018°+ δ×4‰）,频带大于70Hz。     

融合机床精度与工艺参数的铣削误差预测模型

为弥补现有五轴联动数控铣床加工飞机结构件的加工精度评估系统的不足,提出利用机床精度检测数据和零件特征及其工艺参数来构建评估指标体系,基于BP神经网络建立了飞机结构件加工误差预测模型。通过完成训练的网络权值分布,计算出各输入指标对最后评估结果的影响,并通过实例分析检验了模型的可靠性。结果表明,经BP神经网络模型训练得到的结果和样本零件的三坐标测量机测量数据基本吻合,选取的评价指标具有有效性。该评估模型能够有效地融合机床精度检测数据和零件特征及其加工工艺参数,对飞机结构件的铣削加工误差进行预测。     

星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。     

翼身融合运输机分布式电推进系统设计及油耗评估

针对翼身融合运输机开展了分布式电推进系统的总体设计与油耗评估。通过数值计算完成了70t载质量翼身融合飞机的气动设计与优化。在巡航马赫数为0.80和10km高度的设计点,最大升阻比达到了24。通过求解积分边界层方程组,完成了电推进系统的总体设计。电推进系统包含10个推进风扇,风扇直径为1.45m,压比为1.35,巡航功率为2.94MW。建立了考虑燃烧过程的发动机一维性能模型,对发动机油耗进行了评估,获得了不同发动机循环参数下燃油消耗。建模结果表明,基于翼身融合布局和分布式电推进技术,可使运输机的油耗较C-17节省近50%。      

基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测

提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。