飞机方向舵故障建模与侧风着陆仿真

基于风洞试验数据和CFD数据,建立了某型飞机上、下两片方向舵在松浮、卡滞和脱落等故障的数学模型;针对方向舵脱落故障,在飞行模拟器上进行了人在环的侧风着陆仿真试验,验证了模型的准确性,得到了与实际侧风响应相吻合的故障模型;最后,基于此模型探讨了方向舵故障下的侧风着陆安全性与驾驶员负荷.     

高速无人机着陆滑跑纠偏联合仿真研究

针对高空高速无人机着陆地面滑跑过程中的侧向偏移问题,建立了差动刹车和方向舵联合纠偏控制系统。使用动力学软件LMS Virtual. Lab Motion建立了包含阻力伞、气动舵面和起落架等设计因素的全机动力学模型,并与Matlab/Simulink控制模型进行全无人机着陆滑跑联合仿真分析,验证了在侧风情况下无人机着陆滑跑纠偏性能。仿真结果表明,所设计控制系统满足性能指标要求,在无人机的整个滑跑阶段均有良好的抗风纠偏效果。     

负压式平板型环路热管试验

为解决高热流密度电子器件的散热问题,设计了一套负压式铜 甲醇环路热管,其蒸发器设计成平板型。研究表明,该平板型环路热管具有较高的散热能力,能够在无重力姿态和重力姿态下顺利启动。当重力倾角分别为0°、18°和30°,热负荷为160W时,蒸发器壁面温度分别达到85.8℃、66.3℃和64.6℃。按照环路热管启动状态,其启动过程可分为3个阶段：加热阶段、预启动阶段和后启动阶段。在低热负荷区域,环路热管会出现温度波动现象。增大重力倾角,有利于降低蒸发器壁面温度和热阻。当重力倾角为30°,热负荷从10W递增到160W时,环路热管的热阻从4.97℃/W降低到0.39℃/W。     

基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。      

DARPA Alias项目招标

美国国防预研局（DARPA）希望将无人机自主技术引入到有人驾驶飞机以减轻飞行员的工作负荷。DARPA计划于5月14日向投标方介绍使用驾驶舱自动化系统后机组工作负荷（Alias）项目,该项目旨在演示一种需要更少机组人员即可操作的嵌入式、可拆卸套件。这种全时段的自动化辅助系统。     

基于模型的复杂航电系统联合设计

随着航空装备朝着信息化、网络化、体系化方向发展,复杂程度日益增加,对产品研发模式提出新的挑战.航电系统作为各类平台的任务核心,需求变化频繁,需承担越来越复杂的任务,且随着技术更新的加快,其复杂度、综合程度急剧提升,带来系统工程活动的增加与困难加剧,迫切需要数字化的开发方式,加速创新,提高系统设计质量与效率.本项目根据国...     

燃烧室污染物生成大涡模拟模型的研究

采用亚网格动力学模型和联合概率密度函数(PDF)亚网格模型对污染物NO的生成进行大涡模拟.计算中采用的数学模型有:k方程亚网格尺度模型来估算亚网格湍流粘性;亚网格EBU燃烧模型估算化学反应速率;在交错网格体系下, 采用SIMPLE算法和混合差分格式来求解差分方程.数值分析两种不同亚网格污染物生成模型和两种进口气流温度对NO排放的影响, 计算结果与实验数据比较表明:两种亚网格污染物生成模型都能较好的预估燃烧室污染物NO的生成, 但亚网格动力学模型的计算工作量要比联合概率密度函数亚网格模型少得多, 更适合工程应用.      

一种混合的多机动目标跟踪算法研究

提出了一种混合的多机动目标跟踪算法:交互多模型模糊联合概率数据关联算法(IMM-FJPDA),该算法将交互多模型算法(IMM)和模糊联合概率数据关联算法(FJPDA)相结合,它克服了IMM-JPDA算法计算量大和IMM-FDA算法在强杂波环境中跟踪精度差的问题.给出了基于模糊C均值(FCM)算法的多机动目标跟踪步骤.仿真结果表明IMM-FJPDA算法跟踪精度与IMM-JPDA算法相当,但计算量明显减小,提高了跟踪实时性.     

空间邻近目标跟踪与航迹关联的联合优化算法

针对单传感器跟踪空间邻近目标过程中存在航迹交错的问题,提出一种基于分布式多传感器融合结构的跟踪与航迹关联联合优化算法.该算法在单帧航迹全局最优航迹关联的基础上,通过航迹关联质量检测传感器航迹是否存在交错,然后构造交错航迹对的拟测量,并根据拟测量误差协方差计算融合“测量”,最后由融合中心对融合“测量”进行全局最优点迹-航迹互联和交互多模型(IMM)滤波更新融合航迹.考虑分布式融合系统约束情况,给出采用次优拟测量的替代方法.仿真结果表明,与传统航迹关联算法相比,联合优化算法能够明显提高目标跟踪精度和身份正确率.