突防飞行与多区域搜索一体化侦察航迹规划

针对战场环境下无人机的侦察路径规划问题，首先设计突防飞行与多目标区域搜索的一体化侦察航迹规划策略。然后针对侦察任务中的突防问题，在传统快速扩展随机树(RRT)的改进算法基础上，提出一种基于改进RRT^*的无人机突防航迹规划方法，通过设计目标偏置算法解决了传统RRT算法采样点随机性大、收敛速度慢等问题。针对侦察任务中的目标搜索问题，使用改进的旋转卡壳路径规划器(RCPP)进行覆盖式航迹规划，提高了搜索覆盖率。最终通过对比仿真试验，验证了所提出算法的优越性，以及算法应用于战场侦察任务的有效性。     

基于自适应通信拓扑的无人机集群弱路径约束下的分布式控制器设计

针对传统无人机集群飞行控制需要规划过多飞行路径的问题，设计一种结合线性二次型调节器(LQR)与机间防撞的分布式协同控制器，不需要为集群设计相对构型，只需给定一条满足无人机动力学约束的飞行路径，集群就可沿路径飞行。该控制器通过设计自适应通信拓扑来稳定加入机间防撞机制带来的抖振效应，并使集群具有良好可扩展性。仿真结果表明，所设计的分布式控制器可以实现规划一条路径下无人机集群无机间碰撞的稳定飞行。     

基于冲突分类与消解的多智能体路径规划算法设计CSCD

多智能体路径规划应用广泛但求解困难。为更好地处理多智能体路径规划中的路径冲突问题,提高求解效率,将冲突进一步分类为相向顶点冲突和交叉顶点冲突,并提出了对应的消解方式。相向顶点冲突的消解方法采用提前添加约束的方式,避免在消解其冲突的过程中产生另一个可预见的冲突;交叉顶点冲突的消解方法采用寻找最佳等待时间的方式,在消解其冲突的同时消解其他存在的冲突。两种冲突消解方法均可减小约束树的规模,在一定程度上减少算法的计算量。并提出了基于冲突搜索算法的高层节点冲突搜索算法。实验结果表明,所提出的冲突分类及消解方式有效地减小了算法高层中约束树的规模,降低了算法计算量,并在智能体密集的环境下表现出更大的优势。     

聚酰亚胺复合膜的泊松比设计

空间薄膜材料的泊松比是张拉中产生膜面褶皱的主要原因之一。为此，需要对薄膜的泊松比进行设计，从而削弱甚至消除薄膜的泊松比效应对膜面精度产生的影响。针对应用于空间结构中的新型正交各向异性纤维增强复合膜，使用正交椭圆孔阵列对复合膜胞元进行泊松比设计，分析其等效的经纬双向泊松比随孔间边界距离和椭圆本身的长短轴之比的变化规律。讨论了打孔后孔间边界距离g,以及椭圆长轴占长短轴之和的比例r，对打孔后薄膜胞元的等效泊松比产生影响的原因。g对等效泊松比的影响主要体现在两个方面：其一是g值影响了胞元的旋转能力，其二是g值决定了材料参数对打孔后的等效泊松比的影响程度。g值越大，等效泊松比越大。r值对等效泊松比的影响主要是胞元的旋转能力，r值越大，旋转能力越大，等效泊松比越小。     

改进速度障碍法的无人机局部路径规划算法

针对无人机基于环境感知进行局部路径再规划的实时与安全性问题，提出了一种基于改进速度障碍法的局部路径避障规划算法。将传统速度障碍法拓展到三维空间中，建立三维空间速度障碍模型，将机动性动态障碍物在速度空间中的运动不确定转化为位置不确定，实时性更好，提高了避障水平与安全裕度；通过定义和引入自适应威胁距离，提高了无人机在避障过程中对原航迹的利用率；利用空间几何分析，求解无人机空间自主避障的最优速度，实现局部路径动态实时规划。通过比较分析对遇、追击和交叉3种场景下的局部路径避障规划仿真结果，验证了该算法的实时性、可行性和有效性。     

基于二维抽样优化的复合材料超椭圆板与穿孔板振动优化设计

复合材料超椭圆板与穿孔板被广泛应用于工程结构中，控制其固有振动频率可有效避免共振。本文基于二维抽样优化算法（2DSO）优化了复合材料超椭圆板和穿孔矩形板的铺层序，以使其振动基频最大。2DSO由抽样优化和分层优化算法（LOA）组成，充分利用了层合板层压参数降维技术、弯曲刚度敏度及其线性叠加特性。在抽样优化阶段，先基于动态距离约束获得一个抽样优化解，然后基于该解通过LOA进行了铺层序优化直至获得最终优化铺层序。之后采用基于经典层合板理论的里兹法求解了复合材料层合板的振动基频，并利用2DSO优化了不同边界条件和长宽比的复合材料超椭圆板和穿孔板铺层序，优化结果表明二维抽样优化算法高效、稳定且具有良好的鲁棒性。     

基于二维连通图的无人机快速三维路径规划

针对复杂真实环境下无人机三维路径规划解算速度慢的问题，提出一种基于二维连通图的快速三维路径规划方法。首先解析真实地理环境的地形特征和建筑要素，构建基于数字高程模型(DEM)的多层次等效三维数字地图；在此基础上，经过无人机可行空域到二维连通图的转化、连通图中的路径规划及路径的三维化与优化，快速获得一条可执行的三维路径。针对连通图中的全局路径规划，设计了一种基于步长地图的变步长稀疏A^*算法，在保证路径质量的同时有效降低路径搜索的时间；针对连通图中的局部路径规划，提出一种基于障碍预测的随机路标图(PRM)实时路径重规划算法，以满足无人机的实时性避障需求。分别在山地环境和城市环境中进行仿真飞行，结果表明：所提方法能够有效降低三维路径规划的解算难度，在短时间内完成复杂环境下不同尺度和需求的路径规划，全局路径规划算法同比三维A^*算法和基于二维连通图的二维A^*算法搜索时间分别降低了99%和95%，局部路径重规划算法能够在1 s的单次采样周期内完成路径重规划，实时躲避未知障碍物，保证飞行过程的安全。     

面向超燃数值模拟的正癸烷高温骨架机理

为了得到一个适用于超声速燃烧模拟的小规模正癸烷骨架机理，以现有的正癸烷燃烧机理（S709）为基础，通过机理简化和参数对比优化的方法，构建了包含27个物种和105个反应的高温骨架机理（S27）。在温度（T：1000–2000 K）、压力（p：0.1–0.3 MPa）、当量比（Φ：0.5–1.5）的超燃典型工况范围内，通过Chemkin-Pro软件计算了S27对于层流火焰速度、点火延迟时间、熄火拉伸率的预测值，在0.1 MPa富燃条件（Φ=1.7）下，计算了主要物种浓度分布，并与文献正癸烷骨架机理（S40，S96）、S709的模拟值和实验数据进行对比，以验证机理的合理性。结果表明S27的计算结果与文献实验数据和S709结果吻合良好。通过研究S27在高温条件下含C物种的反应途径以及影响层流火焰速度的关键反应，进一步证明了S27的合理性。相较于S709及其他正癸烷骨架机理，S27极大地提升了计算效率，展现了此机理应用于超燃流场数值模拟的良好前景。