基于深度学习的航空器异常飞行状态识别

飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。     

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。     

基于变权理论的航空装备IETM使用验证评估方法

针对国内交互式电子技术手册使用验证及评估中缺少统一指标体系的问题,通过航空装备IETM特点分析及各型飞机保障设备试飞中使用评估的经验总结,制定了IETM使用验证方法和评估指标体系.利用变权理论,建立了IETM综合评估模型,解决了常权模糊综合评判在IETM评估中带来的状态失衡问题,并通过实例分析进行了模型验证.结果表明,采用变权模糊综合评估方法可以得出更为合理的评估结论.     

复合材料螺旋桨结构多目标优化设计

在螺旋桨桨叶结构设计的工程实践中,减轻重量和增加扭转刚度是两个主要目标,而复合材料的应用增加了螺旋桨结构的可设计性。以某复合材料螺旋桨为例,基于有限元方法,以桨叶的复合材料铺层数量与铺层角度为优化设计变量,以螺旋桨桨叶强度、弯曲刚度为约束条件,采用快速非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该复合材料螺旋桨进行多目标优化设计。得到了关于两个目标函数的帕累托解集,即综合考虑桨叶质量与扭转刚度两个指标的最优设计参数集。本文为复合材料螺旋桨的结构设计提供了一种有效的思路。     

复合固体推进剂细观结构建模及脱黏过程数值模拟

为研究复合固体推进剂损伤演化规律,基于分子动力学颗粒填充算法构建了HTPB(hydroxyl terminated polybutadiene)推进剂细观结构模型,通过在AP(ammonium perchlorate)颗粒/HTPB基体界面处引入黏接接触替代传统的黏接单元,并基于Hooke Jeeves的参数优化算法反演得到颗粒/基体界面处内聚力模型参数,利用双线性和自定义指数型损伤内聚力模型模拟了AP颗粒和HTPB基体黏接界面处损伤的萌生、发展、聚合直至宏观裂纹破坏的过程。通过数值仿真与实验结果对比发现,指数型损伤内聚力模型比双线性模型能更准确描述推进剂单轴拉伸过程中颗粒与HTPB基体界面间脱黏过程。最后对比了多阶段加载实验结果与仿真结果曲线,发现两者变化趋势基本一致,最大偏差仅为10%,验证了所建细观模型的可靠性及反演所得界面参数的准确性。      

进口温度对分层旋流火焰燃烧不稳定性的影响

为了研究进口温度对分层旋流火焰燃烧不稳定性的影响,实验在单头部燃烧室上测量了不同进口温度下的动态压力,并采用理论分析了进口温度对压力振荡的影响。实验结果显示:该燃烧室出现的燃烧不稳定性呈现的是Helmholtz模态,并且随着进口温度从530K增加至650K时,压力脉动主频增加,幅值减小。分析表明:进口温度的增加会增强燃油的雾化和蒸发,进而加强其与空气的掺混均匀性,减小了当量比脉动,从而抑制了燃烧不稳定性,压力振荡幅值减小。      

航空齿轮减速器稳健优化设计研究

航空齿轮减速器通常对重量、强度、效率以及可靠性有极高的要求,考虑到其所处工况的随机性、工艺水平的差异性以及材料强度等力学性能参数的波动性,传统的确定性参数优化设计已不能满足工程实际的需求。在传统的确定性优化设计模型的基础上,基于6σ稳健设计基本理论建立齿轮传动系统的多目标稳健设计优化模型,并采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行求解;以某航空齿轮减速器中单级斜齿圆柱齿轮系统为研究对象进行实例分析。结果表明:本文提出的基于6σ稳健设计理论的齿轮传动系统优化模型充分考虑了不确定性因素对优化的影响,具有一定的工程应用价值。     

空间翻滚非合作目标消旋技术发展综述

大量残存太空的空间垃圾对在轨运行航天器的安全构成严重威胁,对其进行主动移除已迫在眉睫。火箭末级、失效卫星等非合作目标已失去姿态调整能力,且长期在失控状态下运行,受太阳光压、重力梯度等摄动力矩及失效前自身残余角动量等因素的影响往往会出现翻滚运动。对翻滚非合作目标直接捕获存在碰撞风险,为降低风险系数采取消旋后再捕获是较为合适的方式。在对火箭末级、失效卫星等典型非合作目标运动形式及消旋过程进行分析的基础上,综述了目前国内外所提出的接触式及非接触式消旋方法,并对非合作目标翻滚运动测量及动力学参数辨识和消旋控制这两项消旋共性关键技术进行了归纳总结。本综述将为中国空间碎片主动清除技术的发展提供有益参考。     

基于视觉注意机制的认知雷达数据关联算法

针对传统关联波门设计方法在应用于机动目标跟踪时容易引起失跟、以及概率数据关联算法不适于多交叉目标跟踪的问题,提出了一种基于人类视觉选择性注意机制和知觉客体的"特征整合"理论的认知雷达数据关联算法。算法以综合交互式多模型概率数据关联算法为基础,采取假设目标最大机动水平已知的"当前"统计模型和匀速运动模型作为模型集,通过实时交互使关联波门能够随目标机动动态调整,较好地兼顾了雷达计算耗时和跟踪成功率。在利用目标位置特征的基础上,进一步提取、整合目标运动特征,对关联波门交叉区域公共量测进行分类,使多交叉目标跟踪问题转化为多个单目标跟踪问题,优化了传统概率数据关联算法。仿真结果表明：与传统关联波门设计方法相比,算法跟踪失败率和计算耗时明显降低;而且在计算资源增加不大的情况下,杂波环境适应性也得到了显著增强。     

星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。