不间断飞行小型太阳能无人机总体设计与优化

<正>无人机已发展成为航空领域中的重要分支,并将在未来受到持续关注。续航性能是无人机的一项重要性能指标,传统的小翼展(小于5m)无人机受到能源的限制,续航时间与航程等都严重不能满足要求。随着太阳能技术、储能电池技术迅速发展,利用太阳能作为无人机能源可有效解决小翼展无人机续航性能问题,使小型太阳能无人机实现昼夜不间断飞行成为可能。不间断飞行的太阳能无人机能扩展并提供持续的空中服务,应用包括农业监测、抢险救灾、交通数据收集、边境巡     

基于遗传模拟退火算法的无人机航迹规划

航迹规划技术是无人机任务规划系统中重要的核心技术之一,无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法.首先在飞行区域中建立数字地图模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种遗传模拟退火算法,充分利用模拟退化算法的概率突跳特性和遗传算法强大的快速搜索能力.仿真结果表明,使用该算法无人机能够自动避开模拟数字地图的威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性.     

无人机爬升转弯航迹预测

信息获取、自动精确打击等使得无人机已成为不可缺少的武器。快速精确的航迹预测可以提高作战效率,提供及时、最优的冲突解决方案。针对无人机的优良特性,首先优化无人机的航迹模型,并对其可行性进行理论推导,重点研究了以最大功率爬升转弯过程,验证了优化后的过程优于普通爬升转弯模型。此航迹预测方法可以快速得出航迹特征点以及到达航迹特征点的时间。     

多类异构对地观测平台协同任务规划方法

目前,不同类型的对地观测平台之间缺乏有效的协同交互机制。这种孤立的资源管控模式难以应对多样且大量的对地观测需求。特别是在一些紧急情况下,如地震、武装冲突、洪涝灾害和森林火灾等,这种模式的弊端尤为突出。研究了多类异构观测资源,包括卫星、飞艇及无人机(UAV)的协同规划问题。首先,提出一种基于多Agent的分层协同规划框架,整合不同观测资源构成一个分布式和松耦合的对地观测系统。其次,将异构对地观测平台的协同规划问题转化为不同子规划中心间的任务分配问题。第三,针对该任务分配问题,提出一种结合禁忌列表模拟退火(SA-TL)算法,在该算法中融合了禁忌表策略,有效提高了算法的性能。仿真实验验证了多Agent协同框架的优越性和SA-TL算法的效率。     

某中空长航时无人机机载浮标分离安全性研究

研究机载浮标投放过程中气动干扰特性及浮标运动规律,对机载浮标安全投放方案的设计具有重要意义。采用计算流体力学方法对机载浮标投放过程进行数值模拟。通过动态嵌套网格技术模拟浮标运动,结合刚体六自由度运动方程求解三维非定常 N-S ( Navier-Stokes )方程,模拟基于察/打一体无人机平台的浮标自由投放过程,获得详细的包括浮标运动姿态、运动轨迹和受力情况等在内的数据信息;通过算例,验证本文数值模拟程序的准确性。结果表明:浮标投放过程中,轻质浮标口盖自由分离会对螺旋桨后推式无人机的安全性造成重大影响;考虑浮标口盖固连在浮标降落伞上的状态下,初速度为 0m / s 时投放浮标整体(包含浮标、降落伞、口盖)离螺旋桨最近距离为 0.151m ,安全余量不够;初速度为 1.8m / s 时投放浮标整体离螺旋桨最近距离为 0.671m ,满足投放安全性要求。     

多旋翼无人机弹药发射过程扰动响应特性

针对多旋翼无人机弹药发射过程的扰动响应问题,建立了弹药发射过程无人机飞行动力学模型。在考虑了基本增稳增控飞行控制的条件下,分析了弹药安装位置、质量、反冲量大小和倾斜发射角等参数对发射过程无人机位置、高度和姿态扰动响应的影响规律。分析表明:对于弹药水平发射,纵向安装位置对无人机水平位置扰动幅值具有重要影响,适当后置弹药安装位置可减小无人机位置扰动幅值,在其他参数一定的条件下,存在无人机位置扰动最小的弹药纵向安装位置。对于弹药倾斜发射,给出了无人机水平位置扰动幅值关于弹药安装位置和倾斜发射角的等值图,可为无人机和弹药的匹配选型问题提供参考。      

防空导弹任务规划与协同控制技术研究

针对防空导弹拦截群目标的任务需求，提出了多弹协同作战框架。考虑到实际拦截过程中弹目相对速度和角度较大的问题，建立了导弹拦截目标的能力预测模型，以确保分配结果处于导弹攻击能力范围内，并采用了改进的粒子群优化算法进行任务分配。然后为了兼顾协同制导和命中精度的要求，基于弹道成型和偏置比例导引的思想，结合一致性理论，设计了多弹时间/角度协同制导律。最后通过4枚导弹拦截3个目标的典型场景仿真，证明了方案的有效性。     

飞翼无人机机动飞行非线性反步控制律设计

飞翼布局无人机具有操纵能力不足、非线性和耦合性强的特点。传统的反步控制方法能够提高飞翼 无人机系统的鲁棒性,但是存在奇异值计算、保守性等问题。本文提出一种改进的反步控制方法。建立飞翼无 人机仿射非线性模型,运用该方法进行鲁棒控制器设计,并进行仿真验证分析。结果表明:该方法解决了传统 反步控制方法所具有的奇异值计算、保守些问题,突破现有鲁棒设计方法对系统不确定性范数上界已知要求的 限制,所设计的控制器鲁棒性较高。     

低空无人机交通管理概览与建议综述

大量无序飞行的低空无人机运行会对地面设施、公共安全、空中载人飞行器等带来危害。然而,目前民航空中交通管理不能适应未来数以百万架的无人机。为了应对该挑战,世界各国针对低空无人机空中交通管理开发了新框架。低空无人机空中交通管理属于近几年出来的新事物。藉此聚焦于低空无人机交通管理,从4个方面进行概览：低空无人机相关的空中交通基本概念及现状、低空无人机交通管理介绍、低空无人机交通管理的关键技术和低空无人机交通管理相关科学问题,以期望对无人机产业健康发展有一定的建议意义。     

无人机类脑吸引子神经网络导航技术

当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题：依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。