反导多传感器协同任务规划综述

针对反导作战多传感器协同任务规划的相关问题,结合反导作战的特点,探讨反导作战信息处理过程与多传感器协同任务规划的关系,并分析多传感器协同任务规划的内涵;在此基础上,梳理出多传感器协同任务规划涉及的关键技术,并综述多源信息综合处理、多传感器协同部署、协同跟踪、协同引导和协同识别等关键技术的研究现状;最后就多传感器协同任务规划的发展提出一些建议。     

基于多智能体强化学习的空间机械臂轨迹规划

针对某型六自由度（DOF）空间漂浮机械臂对运动目标捕捉场景,开展了基于深度强化学习的在线轨迹规划方法研究。首先给出了机械臂DH （Denavit-Hartenberg）模型,考虑组合体力学耦合特性建立了多刚体运动学和动力学模型。然后提出了一种改进深度确定性策略梯度算法,以各关节为决策智能体建立了多智能体自学习系统。而后建立了"线下集中学习,线上分布执行"的空间机械臂对匀速直线运动目标捕捉训练系统,构建以目标相对距离和总操作时间为参数的奖励函数。最后通过数学仿真验证,实现了机械臂对各向匀速运动目标的快速捕捉,平均完成耗时5.4 s。与传统基于随机采样的规划算法对比,本文提出的自主决策运动规划方法求解速度和鲁棒性更优。     

基于损伤权重的混合多钉连接件疲劳寿命预测方法

复合材料与金属材料混合多钉连接形式是当代飞机结构中最常见的连接形式,因此对于混合多钉连接件疲劳性能的研究有助于提高对飞机结构疲劳损伤的认知。针对以Ti-6Al-4V钛合金为螺栓的ZT7H/QY9611碳纤维增强树脂基复合材料连接板与30CrMnSiNi2A金属连接板混合多钉连接结构进行数值分析和试验研究。利用有限元方法,分别对复合材料和紧固件进行疲劳损伤预测,估算复合材料连接板上螺栓孔附近的损伤,依据复合材料和紧固件的损伤量所占权重,提出了以紧固件分布和复合材料连接板铺层层数为参数的经验公式,进而有效提高混合多钉连接结构疲劳寿命的预测精度。利用试验结果将螺栓孔损伤形式进行分类讨论,探索混合多钉连接件的损伤演化方式;利用C扫描技术得到复合材料分层损伤结果,与模拟结果进行对比分析,进一步解释了模型的合理性。与试验结果对比可以看到,考虑损伤权重的寿命预测值与试验值的对数误差仅为1.1%,相对于不考虑损伤权重方法的8.4%的对数误差,该模型寿命预测精度显著提高。     

多无人机编队飞行气动耦合仿真

针对多无人机紧密编队飞行中的气动耦合问题,提出了一种基于涡流模型分析和计算流体力学(CFD)仿真相结合的气动耦合研究方法.该方法首先在分析长机尾涡对僚机产生诱导速度的基础上,分别建立了僚机气动增量、两机相对位置及相对方位的数学模型,进一步通过仿真计算得到编队飞行时的最佳间距,最后利用CFD对长机与僚机间的气动耦合效应进行了仿真.结果表明:X-47B无人机按此间距编队飞行时,僚机的升阻比从5.4774提高到7.2231.     

某飞翼布局隐身飞行器的翼型优化

对某飞翼布局无人机的翼型进行考虑隐身迎角的气动、隐身综合优化研究。采用基于非均匀有理B样条曲线的自由变形方法实现翼型的参数化表达;无限插值动网格方法生成气动求解的计算网格;分别采用基于雷诺平均N—S方程求解的计算流体力学方法及物理光学法计算翼型的气动、隐身性能;选择多目标遗传算法进行综合寻优设计研究。优化翼型兼顾了气动与隐身的要求,其综合性能优于原翼型。结果表明,方法具有较好的实用性。