D-最优试验设计在动力调谐陀螺测试中的应用

 为了提高动力调谐陀螺的静态漂移误差测试精度,针对简化静态漂移误差模型,并且考虑陀螺安装角误差的影响,依据D-最优试验设计理论以及正交设计的均匀分散性试验设计思路,设计了一种满足D-最优性质的正交八位置试验方案,并在整个正交空间内采用全局搜索的方法验证了其D-最优性。在相同试验环境下,采用力反馈位置试验法,以全正交空间预测误差平方和最小为评价准则,对该八位置试验方案和国军标GJB1183—91中的八位置试验方案进行比较与评价,试验结果表明该八位置试验方案优于国军标GJB1183—91中八位置试验方案。     

多传感器数据融合的平均航迹算法

提出了一种适用于分布式多传感器的平均融合算法,对其算法机理进行了详细描述。对融合算法、未融合算法和算术平均算法三者的跟踪航迹和方差进行了仿真比较。仿真结果表明,融合算法优于算术平均算法和未融合算法。它提高了跟踪精度,改善了航迹质量。尤其在多传感器跟踪系统工作异常的情况下具有独特的优良位能。     

可重构零空间控制分配算法及流程规划

针对飞机正常情况和舵面故障情况下的控制分配算法展开研究。根据控制效能矩阵的特点设计了性能指标,并给出了对应的最优逆控制。对带约束的一般控制分配问题,采用零空间横截方法进行了再分配。设计了针对舵面卡死故障的重构控制律。结合某飞机仿真平台,进行了卡死故障的重构仿真,结果表明,控制分配算法能够在故障状态下完成对指令的精确跟踪。     

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。     

基于三维空域网格的低空飞行航迹战略规划方法

针对复杂低空环境下航空应急救援飞行安全问题,提出了一种基于三维空域网格的飞行航迹战略规划方法。将空域网格化分成多个飞行航迹节点,同时考虑地形、气象、飞行规则以及航空器性能等多种约束,使用改进的A*算法搜索单个航空器的最优飞行航迹。在单个航空器初始飞行航迹基础上,结合时间窗原理,提出两种方法解决了多机无冲突航迹战略规划问题。最后,通过案例仿真验证了方法的有效性。     

大型运输机巡航航迹优化方案建模与分析

针对某大型运输机巡航段航迹优化问题,提出一种近似工程化的计算方法。分析了几种典型的巡航类型,并推导出精确的计算公式。对飞机气动参数和发动机特性进行了拟合建模,以燃油最省为性能指标,给出了在不同重量下的最佳巡航高度、最佳巡航速度、燃油消耗量、飞机需用推力等巡航表的主要参数,分析了巡航段的影响因素。研究结果表明,优化方案较好地降低了运输机燃油消耗和营运成本,增大了航程。     

大型飞机运行高原航线的飘降供氧分析

飞机在巡航中出现发动机失效和座舱失压是航空公司运行需要预防的两个重要风险点。如果在高空巡航时出现发动机失效,飞机的剩余推力不足以平衡阻力,不能继续维持在高空适当     

基于改进RRT算法的无人机航路规划与跟踪方法研究

为了使航路规划算法在三维动态环境下能够快速规划出较优可行航路,基于快速扩展随机树算法(RRT),对规划航路点进行了无人机飞行动力学约束,并且设计了局部航路动态优化策略。针对传统的航路跟踪控制律跟踪较为曲折的航线时跟踪误差较大的问题,通过将规划算法得出的姿态指令引入姿态控制回路的方式,提高了航路跟踪控制算法的快速性与准确性。在此基础上,搭建了无人机验证平台,利用该验证平台完成了无人机自主避障飞行试验,对算法的有效性进行了验证,并对算法性能进行了评估。     

未来新一代轰炸机隐身特性需求分析

远程战略轰炸机的自身隐身性能提升和隐身航迹策略规划越来越受到重视。通过对比分析美俄下一 代隐身轰炸机的隐身性能和所面对的威胁,指出了未来新一代隐身轰炸机更高的隐身性能需求—全频谱、全 方位隐身技术,例如雷达隐身、红外隐身以及射频综合隐身等;并归纳了未来高隐身战略轰炸机的主要突防措 施,例如更先进的隐身技术、体系支持、高空突防、加装自卫武器等措施。