一种地理围栏内无人机航迹跟踪方法

针对UTM体制中无人机在地理围栏内的飞行监视问题,提出一种约束状态相关模态转换混合估计算法(CSDTHE)。采用随机线性混杂系统模型对无人机运动状态进行建模,利用CV、CT和CA三种模态描述无人机的飞行状态,以构建地理围栏内无人机运行的通用模态转换模型框架。利用飞行模态改变点(FMCP)定义相关模态转换参数,设计模态转换条件,生成模态转换概率矩阵,从而建立与状态相关的模态转换模型。运用约束卡尔曼滤波(CKF)方法对直线阶段和转弯阶段的无人机运动速度分别施加等式约束,并通过仿真实验验证了CSDTHE算法对无人机跟踪的有效性。     

民航机场建设运营一体化:理念与工程管理策略

<正>本文从机场建设管理机制研究出发,对民航机场建设、运营中出现的一些问题,机场建设运营一体化理念及其项目组织管理进行了探讨。从机场项目全寿命周期看,建设投资只是成本的一部分,项目长期的运营、维护成本占有很大比重,且机场工程投资多、规模大、系统复杂,建设对运营的影响很大。因此,机场工程不仅要注意节约当前的造价投资,还要注重降低未来的运营和维护成本。面对当前建设时间紧张的现实和建设程序必须严格遵守的硬     

基于多可信度代理模型的尾喷管优化设计

尾喷管是飞行器机体/推进一体化设计中的关键部件之一,直接影响着飞行器的推阻匹配、俯仰力矩配平等特性。为了提高尾喷管优化设计效率,建立基于多可信度代理模型的多目标优化模型。以基于粗网格、无黏模型的CFD 结果作为低可信度数据,以基于细密网格、SST k-ω 湍流模型的CFD 结果作为高可信度数据,将最大化推力系数、升力系数和俯仰力矩系数作为优化目标,构建Cokriging 模型,并结合NSGA-Ⅱ算法得到Pareto 解集。结果表明：以上三个目标分别提升了2.94%、13.0% 和40.6%,误差低于0.5%,并进行了敏感性分析;优化后流场波系结构更为复杂,改变了壁面压强分布规律;与Kriging 模型相比,Cokriging 模型具有相当的预测性能,构建时间成本节省了62%。     

一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法CSCD

视觉传感器在无人机室内定位中发挥着重要作用。传统基于特征点的视觉里程计算法通过底层亮度关系进行描述匹配,抗干扰能力不足,会出现匹配错误甚至失败的情况,导航系统的精度及鲁棒性有待提升。由于室内环境存在丰富的语义信息,提出了一种基于语义信息辅助的无人机视觉/惯性融合定位方法。首先,将室内语义信息进行因子建模,并与传统的视觉里程计方法进行融合;然后,基于惯性预积分方法,在因子图优化中添加惯性约束,以进一步提高无人机在动态复杂环境下的定位精度和鲁棒性;最后,通过无人机室内飞行试验对算法的定位精度进行了分析。试验结果表明,相较于传统的视觉里程计算法,该方法具有更高的精度和鲁棒性。     

基于BPNN参数整定的四旋翼吊挂自抗扰飞行控制

针对四旋翼无人机吊挂系统状态耦合和载荷抗摆问题,开展了四旋翼无人机吊挂系统抗摆飞行控制研究。首先,利用牛顿-欧拉法和拉格朗日方程建立吊挂系统的动态特性方程。然后,采用反向传播神经网络(BPNN)在线调节自抗扰控制(ADRC)中的扩张状态观测器(ESO)参数,以提高ESO的估计精度和控制器的抗干扰能力。最后,通过仿真对比分析了反向传播神经网络-自抗扰控制(BPNN-ADRC)和传统ADRC的控制系统性能。仿真结果表明,基于BPNN-ADRC的飞行控制系统不仅具有稳定的轨迹跟踪能力,参数调节容易,而且响应速度快,超调量小,抗干扰能力强。     

涵道风扇布局参数对其气动特性的影响研究

基于Navier-Stokes方程开展了不同气动布局参数下的涵道风扇非定常气动特性数值模拟研究。首先,结合滑移网格方法建立了适用于涵道风扇流场求解的数值模拟方法,并基于NASA涵道风扇试验模型开展了气动性能计算验证。随后,基于所建立的CFD方法开展了涵道风扇气动布局参数对其气动特性的影响研究,揭示了悬停状态下桨尖间隙和桨盘/涵道轴向相对位置对涵道风扇流场与气动性能的影响规律。结果表明：较大的桨尖间隙对桨尖涡的抑制作用减弱,导致涵道风扇的气动性能大幅降低,同时,桨尖涡强度的增加极大地改变了桨叶尖部的压强分布;当桨盘由基准位置向涵道出口方向移动时,涵道内的诱导速度分布发生改变,涵道唇口处气流速度降低,唇口的负压峰值下降,导致涵道拉力减小,当桨盘位置由基准位置向涵道入口移动时,桨尖涡的卷起对唇口处流动的影响加剧,导致涵道拉力明显降低。     

低空无人机路径规划算法综述

随着无人机技术的发展,无人机在低空的应用场景越来越多,复杂的低空环境对无人机路径规划算法提出了新的要求。本文总结了近年来常用的无人机路径规划算法,包括图搜索算法,线性规划算法,智能优化算法（遗传算法、粒子群算法、蚁群算法）,强化学习算法;对这些算法的原理、适用场景及其优缺点进行了归纳分析;并基于无人机发展现状对无人机路径规划算法进行了展望。