基于自组网策略的多机编队与防撞任务研究

近年来多旋翼无人机编队飞行技术取得了巨大的突破,将无人机技术与自组网技术相结合将会促进无人机集群技术的发展。为了促进无人机编队飞行技术的发展,以5架六旋翼无人机为研究对象,重点研究了基于自组网策略的多旋翼无人机队形组成、队形保持、队形重构以及飞行过程中的避碰策略,设计了数据闭环的地面编队控制软件并进行试飞验证。测试结果表明,该数据闭环地面编队控制软件稳定可靠,实现了编队队形组成、保持、重构以及在队形变换过程中的机间避碰等功能,对多旋翼无人机编队飞行工程化实现具有一定的参考价值。     

大型机场停车设施规划研究

针对现有大型机场停车设施规划存在的问题,对大型机场停车设施规划进行了初步研究,提出了大型机场停车设施性质定位及分类和大型机场停车设施规划布局的基本思路,简单介绍了约束型选址规划模型并将选址规划模型用于广州新白云机场停车设施规划中,所得结果证明此模型用于机场停车设施规划是切实可行的。     

虚拟战场环境中直升机自主飞行仿真

虚拟战场环境在部队训练和武器系统评估中正在发挥越来越大的作用。虚拟战场环境中除了人在回路中的武器仿真器外，还存在大量计算机生成的自主运动的虚拟武器平台。以直升机为研究对象，考虑直升机作战环境与运用特点，对直升机在地形约束下的自主飞行进行了仿真。应用结果表明，利用此方法可以在虚拟战场环境中实现虚拟直升机的逼真运动。     

发展中的英国新航母

1966年，英国海军原来打算建造CVA－01传统航母，遭当时工党政府以过于昂贵为由否决，最后一艘传统航母“皇家方舟”号在1978年12月退役后，英国海军便不再有可以起降固定翼战机的大型航母。     

启发式民用飞机机队规划

从一般形式的整形机队规划模型出发，指出其中整型飞机架数的实质含义，进而提出一种新的机队规划模型，它由“航班频率计划”和“机队－航班系统调整”两个子模型构成，反映我国国情并能处理大规模问题，得到整数型机队和相应的整型航班数计划，着重介绍了目标函数的构造，隐枚举模型求解和系统调整的启发式方法等。     

广义凸多目标分式规划解的充分条件及其对偶定理

最优性条件及对偶性理论是数学规划理论的最重要的组成部分，文[1]讨论了广义不变凸分式规划的最优性充分条件及Mond-Weir型对偶，但其中的主要结论是错误的。本文改正了文[1]的一个主要错误，并人出了广义不变凸多目标分式规划的解的几个充分条件，讨论了它的另一种对遇模型，证明了弱对偶和强对偶定理。     

基于融合算法的航空发动机涡轮前温度最优控制

涡轮前温度是航空发动机的关键控制参数之一,在保持发动机推力不变的前提下,降低涡轮前温度可以有效提高发动机使用寿命,涡轮前温度最优控制是降低涡轮前温度的有效技术途径.本文研究了航空发动机涡轮进口温度的在线优化问题,并根据该优化问题的特点,提出了一种基于小生境遗传算法(NGA)与非线性规划(NLPQL)相结合的混合优化算法...     

V2500发动机HPC3级转叶凸台检查方案优化研究

介绍了V2500发动机典型的技术问题——HPC3级转叶凸台损伤,分析了HPC3级凸台损伤的产生原因,从运营人的实际使用数据出发,归纳了HPC3级转叶凸台损伤与发动机使用时间的关系,在此基础上对厂家推荐的检查方案进行优化改进,提出了科学的起始检查时间和随使用时间逐渐缩短的检查间隔,可为运营人在同类型发动机的维修策略制订上提供参考。     

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。     

基于Frenet和改进人工势场的在轨规避路径自主规划

在轨道间机动的航天器规避空间目标,需兼顾沿转移轨道飞行的绝对运动和规避空间目标的相对运动,路径自主规划难度较大且目前国内外公开研究成果较少。针对上述问题,提出了一种将Frenet坐标系与改进人工势场相结合的在轨规避路径自主规划方法。首先,构建Frenet坐标系表述空间规避运动,解决了路径规划中航天器与既定转移轨道相对位置不易表述的难题,实现了空间规避运动的简便表示;其次,改进人工势场函数、调整势场作用区域,避免了传统人工势场法存在过早轨迹偏离以及局部震荡现象,实现了对空间目标的自主规避;最后,考虑规避安全、轨道保持、制动时效以及燃料消耗因素构建全局优化函数,能够满足不同任务的需求与偏好,实现了沿转移轨道飞行的最小偏移与快速恢复。算法比对与算例求解表明:所提方法应用优势明显,路径平滑、偏移量小,满足航天器规避空间目标的路径规划需求。