飞行器任务规划技术综述

任务规划是各类飞行器尤其是军用飞行器成功遂行任务的有效支撑和重要保证。首先,介绍了飞行器任务规划的基本概念;其次,系统地分析和梳理了任务规划技术的体系结构,从研究方法及对象的角度,将其归纳为面向多飞行器任务分配及协同的行动规划、面向飞行器战术动作实施方法设计的战术动作规划和面向飞行路径生成的航线/轨迹规划3个层次;随后,阐述了国内外飞行器任务规划各层次的研究现状,在问题建模与求解上所形成的代表性方法及其特点,以及飞行器任务规划在军事领域的应用现状;最后,论述了飞行器任务规划的关键技术及发展趋势。     

威胁联网下无人作战飞机突防作战航迹规划

以复杂战场环境下无人作战飞机(UCAV)的自主突防作战为研究背景,以防空单元为威胁建立威胁联网模型,针对威胁联网的指挥控制组织结构和信息交互关系的特点,建立了一种威胁联网的信息交互数学模型,并且通过网络模拟器NS-2(Network Simulator Version 2)仿真验证了该数学模型的合理性与适用性,同时基于此提出了一种UCAV威胁代价评估模型;然后,结合UCAV动力学约束与制导武器攻击区约束,给出一种基于改进稀疏A*算法的自主突防与攻击航迹规划算法。仿真结果表明,该算法能够快速获得UCAV突防作战航迹,且由于采用了动态的威胁评估方法,对突发威胁有较好的适用性。     

发动机混装叶片纠正计划的制定方法

发动机叶片的混装问题影响了航空维修管理的效率,在最低成本下以恰当的时间完成纠正是航空维修企业面临的问题,针对此问题提出在飞机维修计划中增加发动机叶片的纠正活动,首先利用递推方法和选择规则确定发动机的维修备选时间点;然后采用0-1规划对备选时间点进行筛选以达到最低纠正成本的目的:最后通过Lingo软件开发了模型求解程序,并以20台发动机三种叶片的混装问题为例进行说明。     

中国通用航空发展现状及对策分析

通过对我国通用航空的基本状况、主要特点、政策法规、产业园区等基本状况的分析,并与美国等国家通用航空现状的简单对比,可以看出,我国通用航空已经到了快速发展的重要起步阶段,提出了我国通用航空发展存在的主要问题和发展瓶颈,依据国家关于低空空域管理改革的意见等相关政策,归纳并提出了发展我国通用航空的几个方面措施建议。     

基于人工势场法优化的蚁群无人机航路规划

针对复杂环境下无人机航路规划问题,提出一种势场法优化的蚁群航路规划算法。为了改善蚁群初始路径搜索过程中的盲目性,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,进而运用改进的蚁群算法完成航路搜索任务。仿真结果表明,新算法具有收敛速度快,规划路径短以及环境自适应的优点。     

基于移动渐近线方法的结构多刚度拓扑优化设计

基于人工密度指数法,结合序列分层优化方法和折衷规划法,提出并建立了一种求解复杂工况下连续体结构多刚度拓扑优化设计问题的多目标混合优化策略。连续体结构的多刚度拓扑优化设计问题本质上是一种非线性数学规划问题,以数学规划方法中的移动渐近线方法为基础,提出一种具有较佳全局收敛性和单调性特点的序列凸规划近似方法,该法对于目标函数复杂和多约束的拓扑优化问题具有更好的适定性。通过典型的数值算例证明了所研究方法的有效性。     

实现“十一五”全面快速协调可持续发展——中航二集团第七次工作会议

2005年1月11日,中航二集团公司第七次工作会议在北京隆重召开。会议总结了集团公司2005年及“十五”期间工作,明确了“十一五”规划目标,安排了2006年重点工作。会议由集团公司党组书记、总经理张洪飚主持,党组副书记、副总经理梁振河代表党组做了题为《坚持科学发展,着力改革创新,为实现“十一五”全面快速协调可持续发展开好局起好步》的工作报告,党组成员、副总经理宋金刚宣读了《国防科工委关于表彰2005年国防科技工业武器装备型号研制获奖单位和个人的决定》、《中航二集团党组关于表彰2005年度“总经理鼓励奖”获奖人员的决定》。会议…     

无人机编队飞行技术的研究现状与展望

无人机编队飞行是无人机及其应用技术发展研究的新热点.在分析无人机编队飞行特点的基础上,阐述了无人机编队飞行原理与方法的研究现状,并展望了其今后的主要应用前景.     

凸约束非凸二次规划问题的分枝定界方法

针对凸约束非凸二次规划问题,给出了一个分枝定界方法。首先,我们构造一个多胞体包含可行域,然后根据凸集上非凸二次规划问题的整体最优解在可行域边界达到的性质,对锥所包含的可行域的边界构造一个包含它的超矩形体,并对这个超矩形体构造一个外接球。我们通过求解球约束非凸二次规划问题的整体最优解来确定下界,并把锥的棱与可行域的边界交点的目标函数值的最小值作为上界,把锥剖分技术与外逼近方法结合起来寻找原问题的整体最优解。最后,我们对这个方法进行收敛性分析。     

基于遗传规划和线性鉴别分析的故障特征提取模型及其应用

1引言航空发动机故障诊断需要从原始监测数据中获取合理的特征参数,如果依靠专家经验手工从众多的监测参数中选取特征参数,将是十分烦琐和低效的。因此,构造优质的特征参数是提高故障诊断效率及其准确性的关键。许多机器学习方法被应用到特征参数的自动选取中,例如神经网络[1],