基于多学科参数化建模和灵敏度分析的飞行器分级优化设计方法

提出一种将飞行器参数化建模、灵敏度分析与气动/隐身综合优化设计相结合的方法.该方法的流程为:(1)建立面向多学科设计的参数化模型,提取分级参数;(2)对分级参数进行灵敏度分析,筛选设计变量;(3)基于分级优化流程,应用多目标优化算法进行飞行器气动/隐身综合优化设计.以一个四尾翼布局飞行器气动/隐身综合优化设计为例,阐述流程的实现过程,结果表明这种方法具有如下优点:(1)多学科参数化建模为气动和隐身性能分析提供统一的参数化模型;(2)使用灵敏度分析工具对分级设计参数进行筛选,精简优化设计任务;(3)基于分级参数和灵敏度分析进行分级优化设计,优化适应值提高56.1%,耗时减少57.02%.     

基于压缩感知的高分辨DOA估计

研究基于压缩感知的多目标DOA估计问题.利用空间目标空域的稀疏性,提出一种新的DOA压缩感知模型,其感知矩阵满足约束等容(RIP)条件.提出一种基于奇异值分解的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解(SVD-RMFOCUSS)算法.该算法在一定程度上克服了压缩感知重构算法无法用于低信噪比情况缺陷,且具有较低的运算复杂度.计算机仿真表明该算法性能优于传统DOA估计算法,能够对任意相关性的信号进行有效DOA估计,具有更高的角度分辨力及估计精度.     

纳米粒子原位杂化酚醛/炭纤维烧蚀防热研究

采用原位杂化方法分别制备了SiC、SiO2和Al2 O3 3种纳米粒子杂化酚醛树脂,扫描电镜观察发现,纳米粒子均匀分散在酚醛树脂中,与酚醛树脂形成“海-岛”结构;热重分析结果显示,纳米粒子杂化酚醛树脂的降解过程分为3个阶段,通过Kissinger法对杂化酚醛树脂热分解活化能进行计算,发现纳米粒子能够降低树脂第1阶段的热...     

超支化多异氰酸酯对HTPB胶片性能的影响

将超支化多异氰酸酯(HPI)作为HTPB胶片的固化剂,分别用红外光谱跟踪法、粘度法和拉伸力学测定仪对HPI-HTPB体系的固化动力学、粘度特性以及力学性能进行了测定。结果表明,HPI的—NCO基能与HTPB的羟基反应,其反应活化能和粘度均低于TDI-HTPB,而反应速率和反应程度均高于TDI-HTPB;与TDI-HTPB胶片相比,HPI-HTPB胶片具有较高的强度和较长的延伸率,如当R=0.9,HPI-HTPB胶片的强度和延伸率最佳,分别为TDI-HTPB胶片的2.33倍和4.56倍。     

三维机织预制体增密速率分析

研究了三维机织预制体孔隙结构对CVI及树脂浸渍增密速率的影响,并利用偏光显微镜和电镜对三维机织微观结构进行观察.结果发现,三向正交机织(SZJ)预制体由于孔隙分布较窄,且气孔平直,使其致密化速度较快;角联锁机织(JLS)预制体由于经纬交织成网状结构,孔隙分布较宽,且气孔弯曲,使其致密化速度较慢.在偏振光下观察,二者虽然都获得粗糙层结构热解炭,但微观结构仍存在差别,三维角联锁C/C复合材料与三向正交C/C复合材料比较,前者消光角大,形貌更为粗糙,更富有层次感.     

等参化FVDAM在复合材料湿热应力分析中的应用

在等参化有限元体积直接平均法（FVDAM）中引入等效湿胀系数,建立了复合材料湿热耦合的细观应力场分析模型。计算了湿热环境中不同纤维体积含量和湿含量复合材料的细观应力场。结果表明：湿热环境中复合材料界面径向应力最大值发生于纤维密集区的相邻纤维间的界面处,最小值出现在基体富区;初始吸湿对热残余应力有释放作用,最终吸湿的影响将超过热残余应力,界面应力状态也随之改变。计算所得细观应力场与有限元（FEM）法有较好的一致性。     

通信约束下UAV集群协同拦截任务分配算法

针对多无人机协同拦截多机动目标的任务分配问题,同时考虑到真实战场环境中存在的通信约束以及探测范围约束条件,本文提出了分步一致性拍卖算法（SCBAA）。首先,对真实战场环境中存在的通信约束以及探测范围约束等问题进行了描述分析,构建了多无人机协同拦截任务分配模型,设计了综合效能函数以及相应约束条件。其次,为解决多无人机协同打击单一目标的不平衡任务分配以及冲突消解问题,将原任务分配过程分为主要任务分配以及次要任务分配两部分,通过多次拍卖以及冲突消解实现多无人机对单一目标的任务分配。仿真结果表明,该算法可有效解决通信约束条件下的分布式多无人机协同拦截问题,并适应动态环境中任务分配对实时性的要求。     

重访机制驱动的多无人机协同动目标搜索方法

为实现多无人机高效捕获灰色任务区域内的移动目标,考虑传感器探测概率与虚警概率,提出了重访机制驱动的协同搜索规划（RMD-CSP）方法,以降低目标遗漏与误判概率。考虑无人机飞行性能约束,以最大化任务执行效能为目标建立多无人机协同搜索模型。根据目标先验信息初始化环境搜索信息图（包括目标概率分布图、环境不确定度图与环境搜索状态图）,利用无人机实时探测信息,基于贝叶斯准则持续更新搜索信息图。定制基于环境不确定度更新的重访机制,通过增加长时间未被重访区域的环境不确定度,引导无人机搜索该区域,降低移动目标的遗漏概率;定制基于目标函数权重更新的重访机制,引导无人机快速重访发现新的疑似目标的区域,对疑似目标进行再次确认,减少由于传感器虚警概率造成的目标误判概率。采用滚动时域规划架构,将搜索规划问题分解为一系列短时域规划问题,提升了求解效率。在典型任务想定下,通过数值仿真试验验证了所提方法的有效性。仿真结果表明,RMD-CSP能够在秒级时间内生成每个时域的搜索航迹,相比于光栅式搜索方法与标准的概率启发式搜索方法,能够引导无人机捕获更多的移动目标,同时减少误判次数,有效提升了多无人机协同搜索的任务效能。     

时变指向约束下姿态参数空间离散化路径规划方法

为满足深空探测器在复杂动态环境约束下的姿态机动任务需求,解决时变指向约束下姿态路径规划求解困难、路径优化性能差的问题,提出了一种基于修正罗德里格斯参数（MRP）和动态路径搜索的姿态参数空间离散化路径规划方法。通过MRP空间的笛卡尔网格划分和非奇异空间构建,实现航天器姿态的参数空间离散化和指向约束表征。考虑指向约束的时变动态特性,在三维动态空间中搜索初始到目标姿态的机动路径,并引入路径节点的时间特性,在约束冲突时对路径进行实时修正,设计非奇异空间时变约束路径搜索算法,生成执行路径节点序列。进一步,对生成的路径节点进行插值拟合,基于逆动力学方法计算角速度和控制力矩,完成姿态机动轨迹规划。仿真结果验证了该方法的有效性,可为深空探测器在时变指向约束下规划出姿态机动执行路径。     

基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法

针对集群无人机完成高精度协同编队的需要,提出了一种基于路径跟随的改进领航-跟随无人机协同编队方法。首先,在传统A*算法的基础上,引入了障碍威胁系数改进A*算法,为领航无人机规划从起点到目标的全局安全路径;其次,采用Hermite多项式在离散化后对领航无人机的全局安全路径进行参数化表示。当遇到新的障碍信息时,利用改进A*算法重新规划路径;随后,领航无人机将跟随无人机的空间编队信息与编队路径参数信息在集群中完成同步;最后,基于一致性原理设计了编队队形协同控制器,并基于改进人工势场法设计了动态避障控制器。仿真结果表明,与传统的领航-跟随方法相比,该方法可以降低编队误差,提高了复杂曲线路径下无人机的编队精度与稳定性,具有一定的工程应用价值。