大跨时空任务背景下的太阳能无人机任务规划技术研究进展

通过任务规划技术合理的优化太阳能无人机的飞行轨迹和动力学参数,能够有效提高太阳能无人机的能量利用率,使其胜任许多大范围跨时间跨空间飞行任务。从能量建模、续航评估和能量管理策略3个方面对大跨时空任务背景下太阳能无人机任务规划技术的研究进展进行了综述。在能量建模方面,介绍了当前主流的太阳辐射模型和能量生产基本框架;在续航评估方面,分析了目前的指标设计和应用方法;在能量管理策略方面,从能量综合应用、风力滑翔机制、轨迹优化方法和面向特定任务的应用4个角度,梳理了当前的研究现状。最后,对该领域未来可能的研究方向进行了展望。     

芯片间时间触发通信综合规划方法及其优化

随着片上系统（SoC）的处理能力逐渐接近传统的综合核心处理模块,航空电子系统向着微小型综合化的芯片间系统发展;时间触发交换式互连可以保证芯片间消息传递的严格时间确定性。考虑芯片间互连交换结构轻量化和收发端口有限的特点,在拓扑、路由和调度时刻等网络资源相互制约的条件下,提出了芯片间时间触发通信综合规划方法,即根据时间触发消息集合和芯片端口配置,同时求解得到芯片间网络拓扑结构、消息路由和调度时刻表的规划结果。其中,采用免疫算法整体优化了各条消息在网络资源分配过程中的求解次序。仿真实验表明,与不考虑整体优化的综合规划方法相比,优化后的规划结果在减少拓扑结构中多余路径开销的同时,避免消息传输路径拥堵,降低消息端到端延迟,保证了消息集的可调度性。      

考虑侧窗约束的模型预测静态规划末制导方法

针对红外导引头侧窗探测模式下,非对称视场约束造成末制导阶段目标易丢失的问题,提出一种考虑侧窗约束的模型预测静态规划末制导方法。首先,基于体视线坐标系建立三维相对运动模型,得到不依赖于“小攻角”假设的准确模型。在处理无过程约束问题的模型预测静态规划方法基础上,引入松弛变量与虚拟控制量,设计出考虑侧窗视场约束的末制导算法。为了进一步降低末制导算法对初始猜测轨迹的依赖性,提高适应性与计算效率,提出逐步增加约束条件的计算策略。仿真结果表明,该方法在末制导过程中满足侧窗约束,相比于凸优化方法,优化变量减少,计算速度更快;相比于基于障碍李雅普诺夫函数的末制导律,能够满足侧窗约束,同时能适应不同的初始条件。     

飞行综合控制系统空战决策方法

控制决策方法是飞机综合控制系统根据空战对策状态、双方的运动及性能参数等信息产生出机动策略的一种数学方法,是飞机综合控制系统决策层数学模型的重要组成。以空战攻防力学准则建立起的捕获临界条件作为评价函数,采用矩阵博弈数学方法求出离散化机动策略。主要内容：相对运动方程的建立;矩阵博弈策略算法;评价函数的建立等。     

飞机供电系统健康管理技术研究

从飞机系统级需求分析出发,以飞机供电系统为例,开展健康管理设计。对系统级健康管理层级架构进行分析,给出了飞机供电系统健康管理设计架构,并结合系统的安全性、保障性、最低放飞清单、专家系统等对系统级健康评估进行了分析,最后,对关键技术和难点进行提炼,为后续供电系统健康管理设计提供理论支持和参考。     

喷丸成形工艺规划方法

喷丸成形技术利用特定能量源产生冲击压力,在壁板表层深度方向引入非均匀分布的塑性应变,是一种柔性冷加工塑性成形技术,适用于大尺寸复杂型面整体壁板的成形制造。对喷丸成形的工艺建模方法、工艺规划方法两个方面进行了综述;梳理了喷丸成形数值模型的发展历程,分析了固有应变模型在喷丸成形模拟中的显著优势;对喷丸成形工艺规划方法进行综述,介绍了传统工艺规划途径,指出其无法适应现代工业发展需求的原因,对基于数值模型的工艺规划进行了回顾,分析研究成果存在的问题与难点并提供解决思路,试图为喷丸成形技术未来发展的研究与工程应用提供参考与借鉴。     

无人机辅助车联网的无人机部署算法

针对无人机辅助车联网的无人机部署问题,分析了基于时延和回传链路的能效无人机部署策略的性能。该策略从车联网的数据传输时延和回传链路角度优化无人机的部署,进而最小化无人机的功率消耗。先面向车联网网络,推导了基于单个用户速率的时延约束函数,并构建基于无人机离基站距离的回传链路容量函数;再构建基于时延和回传链路容量函数的目标函数。最后,利用序列二次规划求解目标函数。性能分析表明,通信数据包尺寸是影响时延的重要参数。此外,在低时延和数据尺寸较大时,车辆用户的总速率之和收敛于回传链路容量。     

基于DDPG算法的变体飞行器自主变形决策

针对变体飞行器的自主变形决策问题,提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)算法的智能二维变形决策方法。以可同时变展长及后掠角的飞行器为研究对象,利用DATCOM计算气动数据,并通过分析获得变形量与气动特性之间关系;基于给定的展长和后掠角变形动力学方程,设计DDPG算法学习步骤;针对对称和不对称变形条件下的变形策略进行学习训练。仿真结果表明:所提算法可以快速收敛,变形误差保持在3%以内,训练好的神经网络提高了变体飞行器对不同飞行任务的适应性,可以在不同的飞行环境中获得最佳的飞行性能。      

招回制度下的质量决策分析

结合信息不对称条件下的公司败德倾向和消费者逆向选择问题 ,对招回制度下的公司成本变化与经营活动进行了较为深入的研究。着重探讨了在强制实行招回制度的情况下 ,公司实施质量欺骗策略所蕴藏的潜在风险以及可能引发的经济后果 ,从而为公司质量决策确立新的观察视角和分析模型