基于自适应神经网络的飞行控制律设计方案

介绍了一种自适应神经网络控制方法，利用李亚普诺夫稳定性定理推导了神经网络权值的自适应规律，保证了闭环系统的稳定性。设计了针对滚转通道的神经网络，并应用某型号飞机进行了非故障和故障状态的仿真。结果表明，自适应神经网络控制方法补偿作用显著，相当于系统具有一定的重构功能。     

流动控制技术在航空涡轮推进系统上的应用

介绍了主动流动控制在风扇／压气机、主燃烧室、涡轮和排气系统中的应用情况。阐明了流动控制在大幅度地提高发动机的性能、增加发动机的稳定性、减轻发动机的重量等方面的巨大潜力。同时指出分步实施流动控制的过程也就是应对其重大技术挑战的过程。     

一种基于构型管理的有效性控制算法

有效性控制是飞机设计和生产过程中的重要环节，也是将设计更改动态、实时地落实到生产中的重要途径。本文提出了一种基于构型管理的产品有效性控制算法，可用于飞机工程数据的动态管理系统设计中。     

侧向多喷流流场数值研究

为研究侧向喷流对高超声速拦截弹喷流直接力控制性能的影响，发展了在有限体积离散方法框架下的三维非定常N—S方程，采用LU—SSOR隐式时间推进格式和残值项空间迎风型格式求解技术，对大气层内高超声速拦截弹多个姿态控制喷流发动机同时工作时的干扰流场进行了数值求解。计算给出了自由流与侧喷流、侧喷流与侧喷流之间复杂干扰流场结构图(等压云图、等马赫云图)以及喷流附近的压强分布，其结果与单一侧向喷流流场情况进行了比较和分析。结果显示，喷流前的压强场基本不受后喷流的影响，处于前喷流尾流区后的喷流的干扰效率将受到较大影响。     

基于遗传算法的涡扇发动机多变量加速寻优控制

研究了变几何涡扇发动机不等式约束下的遗传算法最优加速控制规律，在全飞行包线内进行了仿真计算。通过分析多变量变几何涡扇发动机加速过程的特点和性能要求，用离散化加速模型结合遗传算法，使得加速过程最优。仿真计算表明该控制律可以保证变几何涡扇发动机在全飞行包线内稳定工作，且加速时间最短。     

无人机涡喷发动机的神经网络自适应PID控制

将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合，组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值，为加快收敛速度，应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明，RBF网络较ELM，标准BP及改进的BP等网络具有明显优点。对某型无人机涡喷发动机控制系统的仿真结果表明此控制方式具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点。     

一种鲁棒混合自适应控制器

 目前,国内外关于对象具有干扰或未建模动态时的混合自适应控制,仍处于探索阶段。由于连续对象混合控制系统在某些方面优于全连续或全离散系统,因而引起了国内外学者的重视。 本文提出一种新的适用于受扰对象的混合自适应律,并且从理论上证明了由这种控制律所构成的自适应控制器具有鲁棒稳定性。     

飞机自动进近和自动着陆的分析研究

本文首先概述了当前民航客机的自动导航、进近、着陆的全过程。随着重点分析了波音737飞机利用SP-77自动飞行控制系统与仪表着陆系然的航向信标仪和下滑仪及机载无线电高度表等设备实现向跑道自动进近和自动着陆的工作过程,并系统介绍了在实现上述过程中,SP-77自动飞行控制系统的自动驾驶仪横滚通道和俯仰通道控制逻辑的建立,系统工作电路的转换,系统的控制规律和工作特点。     

圆度误差的精密测量与微机评定

本文介绍了用通用计量器具组合系统进行圆度误差的精密测量及利用微机进行误差分离和数据处理的方法.该方法用最小二乘圆法和最小区域法进行误差评定,可得到与圆度仪相近的测量精度,适用于没有圆度仪的中、小企业.     

“长空”超低空无人驾驶飞机的飞行控制系统

 本文介绍“长空”超低空无人驾驶飞机的飞行控制系统。这是我国首次将单片计算机应用到无人机的飞控系统。文中对方案选择,控制规律以及为满足超低空飞行高度精度的要求所采取的技术措施作了详细的阐述,通过试飞,鉴定、供靶,说明这一套数模混合式飞控系统的设计是完全成功的。