飞机横向敏捷性的优化计算

讨论了横向敏捷性指标——飞机带过载情况下滚转并捕获 90°滚转角的时间的计算评估问题。由于该指标值对操纵输入规律的变化较敏感 ,使不同飞机间敏捷性评估缺乏可比性。为了消除驾驶技术对其的影响 ,提出了最优横向敏捷性指标的概念 ,并建立了用遗传算法计算最优横向敏捷性的模型 ,通过选取适当的适应度函数及遗传操作算子 ,对最优横向敏捷性进行了计算。仿真结果表明 ,该优化方法在横向敏捷性计算评估中 ,具有良好的工程性和鲁棒性     

基于改进遗传算法的飞行控制律参数设计

在进行大包线飞行控制律设计中,需将飞行包线分为几个区域,针对各个区域设计线性控制律,采用多个线性控制律来近似替代所需的非线性控制律,本文中线性控制律采用PID控制结构,若用传统PID控制律参数整定方法,工作烦琐、设计时间长,而且控制效果不是很好,提出运用遗传算法优化控制律参数,并针对遗传算法局部寻优能力差、收敛速度差、易早熟等缺点,对其进行了几点改进,为提高鲁棒性,对其适应函数进行了设计,针对某机型某个区域的俯仰控制进行了PID控制律设计仿真,利用改进的遗传算法对其参数进行优化,结果表明,该方法在23代就能得到最优控制参数,而且使系统动态性能有了较明显的提高。     

典型过失速机动运动规律建模研究

对典型过失速机动的运动特性进行了分析,根据其运动特点将过失速机动的运动过程分解为定直飞行、快速俯仰和绕速度矢量旋转三种基本运动的组合。选取基本运动的关键参数,并针对关键参数建立过失速机动的运动模型。模型计算结果和飞行仿真结果的比较表明,所建立的运动模型在过失速机动中的应用是可行的。     

带连续变弯度后缘操纵面机翼的动态失速减缓

主动偏转后缘操纵面可以减小翼型动态失速对气动特性产生的不利影响。研究连续变弯度后缘操纵面在减缓翼型动态失速方面的性能,利用CFD 结合动网格方法,计算NACA 0012 翼型在大幅度俯仰振荡时的非定常气动力;从减缓效果和能量需求两个方面,对比传统刚性操纵面和两种连续变弯度操纵面的动态失速减缓性能。结果表明：当后缘操纵面按正弦脉冲规律偏转时,可以推迟前缘涡的产生,加速后缘涡的发展,降低压力分布在后缘的峰值,进而减小动态失速时翼型的低头力矩极值;后缘操纵面的弯度构型会影响减缓效果,在相同的偏转策略下,弯度描述函数为2 阶多项式的连续变弯度操纵面的减缓效果最好,且能量需求最小。     

基于膨胀度可控的SERN设计及试验验证

单边膨胀喷管（SERN）是超燃冲压发动机的关键部件,由于其几何非对称,在发动机点火/熄火瞬间,SERN会产生较大的冷热态俯仰力矩差,影响飞行器的稳定性。现有解决方法主要是利用几何/气动调节方式,但都有不利影响。本文提出了基于膨胀度可控的SERN设计的新方法,将采用该方法得到的喷管模型B与基准喷管模型A进行了对比研究,并对模型B进行缩比冷流试验,试验与数值模拟结果吻合良好。研究结果表明：飞行马赫数为4.5时,模型B的推力系数比模型A仅仅下降了0.1%,而模型B比模型A的冷热态俯仰力矩差减小了80.49%;飞行马赫数为6.5时,模型B的推力系数比模型A不仅上升1.1%,同时模型B比模型A冷热态俯仰力矩差还下降12.73%,验证了设计思想的正确性,为提高SERN俯仰力矩性能提供了一种新的思路。     

某典型飞行器模型俯仰/滚转两自由度耦合动态气动特性

先进飞行器在大迎角高机动飞行过程中,气动力复杂演化与运动姿态剧烈变化的相互作用,容易诱发俯仰拉起的滚转或侧偏等耦合运动,呈现出十分强烈的多自由度动态气动力特性。为此,选取某典型四代机修型设计模型,利用FL-26风洞专用的俯仰/滚转两自由度动态试验装置,开展了单自由度和俯仰/滚转两自由度耦合运动的动态气动力特性研究。结果表明,研究模型在迎角30°左右会出现滚转单自由度的侧偏和小振幅摇滚运动现象;俯仰单自由度振动条件下,模型法向力和俯仰力矩会出现明显的气动迟滞特性;在强迫俯仰/自由滚转（或强迫滚转）两自由度耦合运动情况下,模型的侧偏运动幅值得到了一定的抑制,但纵横向气动力都出现了迟滞现象,甚至是多个气动迟滞环结构,容易引发耦合失稳发散。     

遥感器真空成像三维光学检测装置的设计与应用

在以往的遥感器真空成像试验中, 光学检测装置每次装配完毕只能完成单一状态下的光学测试, 且建立成像试验所需工况的周期较长。文章设计研制了一种三维光学检测装置, 使用该装置可实现中小口径相机在空间环境模拟装置内的光电综合性能检测。试验人员可在空间环境模拟容器外对该装置进行平移、旋转和俯仰的精确调整, 完成对单台或多台相机全视场的精确测试。试验验证了该装置方案设计的可行性。     

一种动态面神经网络鲁棒飞行控制律设计

提出一种基于RBF(Radial Based Function)神经网络和动态面控制的飞行控制律设计方法。针对飞机气动参数变化引起的非线性和不确定性,通过RBF神经网络在线逼近。动态面飞行控制律消除了反推设计方法中由于对虚拟控制反复求导而导致的复杂性问题。同时,在控制律设计中引入一个鲁棒因子项来补偿外界干扰和神经网络的逼近误差,提高了系统的鲁棒性,使整个系统获得更好的跟踪控制性能。基于Lyapunov稳定性定理证明了闭环系统的所有信号半全局一致终结有界,并且通过适当选择设计参数,跟踪误差可收敛到原点的一个小邻域内。最后,通过飞机俯仰运动飞行的数值仿真验证了该方法的有效性。