基于知识库的路径规划辅助系统研究

为降低飞机驾驶员在路径规划任务中的工作负荷,提出了基于知识库的路径规划辅助系统结构。采用基于网格的启发式A*搜索技术完成路径规划任务。利用知识库中的规则进行推理,调节启发函数的加权因子,提高求解最优性,并调节规划网格大小,获得最佳求解速度和精度。知识库中的知识规则根据具体条件的累积和计算,在训练及使用中不断得以补充,减少不确定因素对驾驶员的影响。通过系统仿真验证,表明了该方案和算法的有效性。     

静叶片时序效应对压气机叶片非定常气动负荷的影响

采用数值方法对两级低速压气机中径处的流场进行非定常模拟。研究第二排静叶在两个典型周向位置上的叶片气动负荷,分析各列叶栅气动负荷的非定常波动以及静叶时序效应对叶栅气动负荷的影响。对各列叶栅的非定常气动力和气动力矩进行频谱分析,探讨叶列间的非定常气动干扰。结果表明,时序效应对静叶片气动负荷的影响明显高于动叶片的。时序效应能够提高压气机的性能与叶片寿命.      

扩展分支分析方法在飞行动力学中的应用

将分支分析和突变理论方法扩展后,应用于飞机全包线范围内平衡特性的连续计算和稳定性分析,提出了以扩展分支分析方法为基础的反馈参数连续调参的控制律设计方法。研究结果表明,扩展分支分析方法不仅能获得飞行性能指标,而且可确定非线性飞行动力学系统的稳定特性,是综合进行性能计算、品质分析及控制律设计的一种有效方法。     

多轴加工刀轨最优行距计算方法研究

以五轴加工为例,对多轴加工行距提出了一套刀轨最优行距计算方法。该方法通过推导五轴加工刀具运动刃口回转面包络方程,计算相邻轨迹刀具包络面的交线,即残余凸台的顶尖线,进一步计算该线到加工曲面的距离,从而得到最大残余高度值,由此判断当前行距的优劣,据此进行进一步的搜索,最终得到最优的行距。     

投掷激光制导炸弹后无人机的航路规划

对地攻击是无人机在现代战场中的重要应用之一。以无人机为平台,以激光制导炸弹为武器,在满足对目标进行连续照射的前提下,研究了投放武器后无人机的航路规划问题。以攻击后无人机航路必须遵守的3条原则为基础,得出了3种可行的航路方案。通过仿真,验证了3种方案的可行性。通过对3种方案优缺点的比较,得出了每种方案的优、缺点。     

机场飞行区资源调度问题研究(二)：发展脉络与趋势

充分释放机场资源红利,发挥机场资源的最大效益,是空管、机场、航空公司、旅客和政府等航空运输各利益相关方的共同目标。本文聚焦机场飞行区资源调度的发展脉络与趋势问题,为飞行区资源调度问题研究系列之二。从明确资源总量、盘活资源存量、做强资源增量视角梳理飞行区资源调度的发展脉络,并对飞行区资源调度的一体化、高效化、智能化、协同化和绿色化发展趋势进行分析。研究成果旨在为机场运行管理理论与应用的可持续发展提供科学指引。     

非制导炸弹投掷的攻击航迹规划研究

战斗机投掷非制导炸弹,需要预先对攻击航迹做出合理规划,以提高作战效能和生存能力。为此,提出一种战斗机的攻击航迹规划方法。首先建立战斗机运动模型,生成基本战术动作模型库,并将动作组合合成为基本航迹;然后,构建各阶段动作参数的开闭环控制模型,对战术动作进行微观控制,并依据飞行员经验确定参数变化的约束范围;最后,基于非制导炸弹的基本性能和战术运用方式,限定战机的投掷参数,进而完成航迹规划。对机动跃升加俯冲攻击战术进行仿真分析和演示验证。结果表明:所规划航迹满足攻击条件,运动参数符合飞行要求,验证方法可行有效。     

基于二进制粒子群算法的战时航空网络规划研究

领空作为国家资源的一部分,其使用、调配关系到国家的安全与发展,在战时,将更多的空中资源调配给军航使用,有利于保障军事行动的顺利进行。基于此,提出一种基于二进制粒子群算法(BPSO)的战时航空网络规划方法。首先,对航空网络建模,收集航班数据;其次,建立航空网络性能评价体系;然后,以使用尽可能少的民航机场维持预期网络性能为目标,以作战意图和战场环境为约束条件,通过BPSO 算法进行求解;最后,进行仿真分析。结果表明:该方法能够结合作战意图、反映战场环境、合理调配航空资源,为战时航空管制工作提供决策依据。     

水平导航中转弯航线解算方法的研究和仿真

在飞机显示器的水平导航区域上需要为飞行员实时显示最新的航线信息,航线中的每个航路点均有不同的转弯方式,目前国内正在研发的飞机采用旁切转弯和飞越转弯两种方式,若错过了预计的转弯起始点,则需要重新进行航线解算,这被定义为超调转弯,给出三类转弯航线的解算方法。     

训练空域动态规划问题数值模拟仿真算法研究

训练空域的动态规划对于提高空域利用率,提高部队训练效率,缓解军民用空矛盾具有重要意义。本文将空域的动态规划问题进行分阶段处理,通过寻求各个阶段的最优方案来使得总的占用时间最短。针对各个阶段的动态规划问题,在分析问题复杂性的基础上,构建了空域规划模型,提出了遗传-离散粒子群算法,通过融合遗传算法中的交叉与变异思想来改善DPSO算法摆脱局部最优解的能力,提高算法的收敛速度和精度。同时为保证种群的多样性,设计了可保证个体可行性的自适应交叉算子和变异算子。最后利用甘特图来表示整个空域规划过程。将改进后的遗传-粒子群算法用于算例,并与遗传算法比较,结果表明该算法获得的结果更优且收敛速度更快。