防区外发射导弹的航路规划

超低空突防是目前远距离空地导弹对地攻击的最为有效的突防模式,而预先对导弹突防路线进行航路规划则是灾防成功与否的关键。本文系统地给出了航路规划的设计思想、数学原理和路径生成方法,定量描述了威胁场和地形的数学模型。同时运用威胁场分区规划法、遗传算法,以及最优控制专家知识库的全新的寻优方法对复杂环境进行搜索,并引入模糊数学进行评估决策,从而产生最佳实防路径。     

基于MAX-MIN自适应蚁群优化的无人作战飞机航路规划

为了保证无人作战飞机(UCAV)以最小的被发现概率和最优的航程到达目标点,在敌方防御区域内执行任务前必须进行航路规划。蚁群优化(ACO)算法的并行实现机制适合于复杂作战环境下的UCAV航路规划,但是基本ACO算法有易陷于局部最优解的缺点。在对基本ACO算法采用精灵策略保留每次迭代最优解的基础上,提出了一种适用于航路规划的MAX-MIN自适应ACO算法,并给出了改进后ACO算法的实现流程,最后采用改进前后的ACO算法对某UCAV的任务态势分别做了仿真实验。实验结果表明改进后的ACO算法可更加有效地应用于UCAV航路规划。     

飞机航路飞行的自动飞行仿真

给出了航路飞行自动飞行仿真的总体框架,介绍了采用分段线性函数描述控制指令的机动指令生成器算法,对机动指令跟踪器的控制律结构进行了设计,并对其参数进行了整定与调整。采用飞机六自由度模型对航路飞行过程进行了自动飞行仿真。仿真结果表明,飞机能够较好地完成航路飞行仿真任务。     

三亚管制中心UPS系统的双母线技术方案

随着中国进入WTO，中国民航交通运输业得到了历史性的迅猛发展，作为负责民航交通枢纽的空管系统所担负的责任凸现重要。此项目担负着南中国海洋面的国际航路空中交通管制重任。为确保三亚管制中心航管设备正常工作，在三亚管制中心工程的建设过程中，设计一个良好的供电方案具有重要的意义。     

编队无人机的高生存力协同航路规划方法

提出了一种基于多目标遗传算法的编队无人机高生存力协同航路规划方法。方法由备选航路生成和协同规划两个步骤组成。备选航路生成的目的是为编队中的每一个无人机生成多条航路,该步骤采用的算法是多目标遗传算法。协同规划的目的是为各个无人机从备选航路中选择航路,使得各个无人机同时到达目标区域,以增加任务突然性,提高整个编队的生存力。通过仿真算例,把方法与基于Voronoi图的方法作了对比,给出了方法的优缺点分析。     

基于时间最优的攻击角度控制研究

为了提高导弹的杀伤力,对攻击角度提出了一定的要求,而导弹以最小的飞行时间来完成带攻击角度约束的制导律,可减少被导弹防御系统发现概率而提高生存概率。采用Bang-Bang控制原理给出控制量受限情况下攻击角度约束的时间最优的控制律,并给出两种求解控制区间的几何方法:解析几何法和微分几何法。仿真结果验证了控制律的性能。     

战术任务飞行管理系统

现代战争中,军用飞机需要与外界进行广泛的信息交换,实时的全面掌握战场态势,保证有效完成作战任务。面对日益复杂的作战态势,飞行员难以承担如此繁重的人工管理和决策,由此产生了战术任务飞行管理系统。文章从介绍战术飞行管理技术的发展开始,闸释了战术飞行管理与任务规划系统综合发展的必然趋势,分析了军用飞机战术任务飞行管理系统的功...     

虚拟仿真环境中的航路冲突调配研究

现行仿真工具在模拟管制员航路冲突调配上存在问题边界不一致、调配方案不适用等诸多问题。针对这种现状,根据航路飞行冲突的影响因素对航路冲突进行了详细分类,并建立了航路冲突调配方案。使用VB和SQL混合编程进行系统开发,建立快速仿真工具。模拟运行表明,工具可模拟管制员提供简易可行的航路冲突调配方案,驱动仿真系统的运行。     

基于流水避石原理的无人机三维航路规划方法

借鉴自然界流水避石现象,提出一种基于流体计算的无人机(UAV)三维(3D)航路规划方法.首先介绍了球心位于坐标原点时,球形障碍三维绕流问题的解析解.之后采用旋转平移矩阵与流线数据叠加方法生成了任意位置多障碍同时存在的三维流线.为验证解析解的有效性同时给出该方法基于数值模拟的计算过程,对适合无人机三维航路规划的流体模型和数值求解方法进行了分析,并给出了通过数值模拟求解航路的方法.最后,根据无人机机动约束对流线进行处理得到可飞航路,将航路长度、纵向和横侧向机动次数作为子目标函数对航路进行综合评价.仿真结果表明:解析法航路规划中,圆球障碍的地形建模简单计算量小,航路集中在由起点至终点的航路带间;数值法航路规划适合障碍分布复杂的地形,航路分布于规划空间中.这两种方法的航路平滑,能够满足无人机飞行约束,航路具有绕流意义的最优性,可以避免势场法的局部极小问题,并且可以提供多条备选航路.     

基于NSGA-Ⅱ的多目标进场航班调度优化

针对终端区实际运行过程中有限资源的限制,考虑进场航路选择对航班进场排序的影响,在满足航路点雷达引导安全间隔、跑道尾流安全间隔、航班受限偏移等实际约束的基础上,建立进场航班调度问题的多目标混合整数规划模型,确定不同航班的航路选择,追求机场跑道容量最大化和航班总调整量最小化。根据问题特性,基于快速非支配排序的遗传算法重新设计了染色体编码,选择、交叉和变异算子。使用Python语言结合Gurobi优化器设计多目标优化程序,快速获取Pareto前沿和对应的调度方案。以广州白云机场终端区为例,给出优化方案并对结果进行分析。