Prediction of shock-layer ultraviolet radiation for hypersonic vehicles in near space

A systemic and validated model was developed to predict ultraviolet spectra features from the shock layer of near-space hypersonic vehicles in the ‘‘solar blind" band region. Computational procedures were performed with 7-species thermal non-equilibrium fluid mechanics, finite rate chemistry, and radiation calculations. The thermal non-equilibrium flow field was calculated with a two-temperature model by the finite volume technique and verified against the bow-shock ultra-violet(BSUV) flight experiments. The absorption coefficient of the mixture gases was evaluated with a line-by-line method and validated through laboratory shock tube measurements. Using the line of sight(LOS) method, radiation was calculated from three BSUV flights at altitudes of 38,53.5 and 71 km. The investigation focused on the level and structure of ultraviolet spectra radiated from a NO band system in wavelengths of 200–400 nm. Results predicted by the current model show qualitative spatial agreement with the measured data. At a velocity of 3.5 km/s(about Mach11), the peak absolute intensity at an altitude of 38 km is two orders of magnitude higher than that at 53.5 km. Under the same flight conditions, the spectra structures have quite a similar distribution at different viewing angles. The present computational model performs well in the prediction of the ultraviolet spectra emitted from the shock layer and will contribute to the investigation and analysis of radiative features of hypersonic vehicles in near space.     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

风洞天平校准的因子法、正交法及单元校

本文证明瑞典航空研究院天平校准用的因子法与我国多元校用的正交法同属正交法。这不仅有助于正确认识这两种方法,而且对多元校实现自动加载会带来方便。从天平静校与风洞实验结果看,用单元校、因子法与正交法对天平校准将具有相同的准确度。本文提出载荷状态变化量并以其为标准来计算三种校准方法的加载量时发现,单元校的载荷状态变化量最少,因而其加载劳动量也最小。但是,单元校时必须重视对静校装置寄生分量的分析,而因子法与正交法则具有对静校装置寄生分量的平均效应。显然,本文的主要论点与国内一般看法不同且有新意,这将有助于对校准方法的研究,同时对静校装置的应用和设计都将会是有益的。     

非对称飞行器级间分离时喷流干扰特性试验研究

针对非对称飞行器在稠密大气层内级间分离时喷流干扰下的气动特性问题,采用捕获轨迹试验的网格测力技术和喷流试验技术相结合的试验方法,进行了风洞试验研究,研究了在不同来流马赫数、不同迎角、级间分离时一级与二级不同相对位置以及有无喷流状态下的气动干扰特性.详细论述了模型在风洞中的支撑方式、试验方案、喷流模拟参数的选择等,给出了典型试验结果,并进行了详细分析.结果表明:无喷流时,级间分离过程中的干扰流场使二级飞行器法向力减小,产生抬头俯仰力矩;喷流干扰则使法向力进一步减小,使抬头俯仰力矩进一步增大.试验结果已成功应用于某飞行器飞行试验中,试验数据精度满足工程要求,并被飞行试验验证.     

基于潜在成分和概率神经网络的时变结构系统的损伤识别

介绍了基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法,并应用于一个实验室模型的损伤识别.结果表明,基于潜在成分(LC)分析和概率神经网络的损伤识别方法能在正常的时变质量情况下以较高的成功率对位于A或B处的某一损伤程度未知的损伤进行归类,为时变结构系统的定量损伤识别作出了有益的尝试.     

多轴车辆动力传动系统建模与仿真

为了研究多轴车辆动力传动系统动态载荷特性,开发了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型。根据柴油发动机负荷特性试验数据构建循环供油量-转速-扭矩MAP图,通过模糊PI控制器对发动机循环供油量进行调节,建立了发动机动态特性模型;建立了液力变矩器模型、换挡离合器模型以及分动箱、过桥齿轮箱、主减速器、轮边减速器等传动部件模型。利用MATLAB/Simulink建立了多轴车辆动力传动系统动力学仿真模型,并进行了仿真分析,实车试验结果表明,仿真模型可有效模拟车辆动力传动系统的速度特性和动态载荷特性。     

基于人机合作的无人机实时航迹规划

针对复杂多变的战场环境,无人机(UAV)在执行任务遇到突发威胁时,提出了一种人机合作的实时航迹规划方法。由人决策和分析威胁信息,给出规避方向和任务紧急程度,无人机据此采用模糊推理的方法,自主解算得到引导点的位置,牵引无人机改变航向,规避突发威胁。仿真结果表明,采用人机合作的实时航迹规划可以将人的智能决策和无人机的快速计算能力有机结合起来,规划更加优化的航迹,能动态调整引导点的位置,可根据任务的紧急程度灵活选择规避路径。     

基于改进积分视线导引策略的欠驱动无人水面艇路径跟踪

路径跟踪控制是无人水面艇（USV）自主完成各项任务使命的关键技术之一,受到国内外运动控制领域的普遍关注。为提高风浪流等外界环境干扰下,无人水面艇（USV）路径跟踪控制的准确性和鲁棒性,研究海流等外界扰动环境下一类非对称欠驱动无人水面艇的路径跟踪问题,提出了2种改进积分视线（ILOS）导引策略,并基于改进导引策略和反馈控制思想实现了无人水面艇水平面的路径跟踪。与传统ILOS导引策略相比,第1种改进策略具有变积分增益能够避免积分饱和及超调现象;第2种改进策略在前者的基础上将前视距离设计为时变量,使得无人水面艇操纵更加灵活,其中积分增益和前视距离均为垂直距离误差的不同函数,引导无人水面艇灵活快速地跟踪期望路径。基于级联系统理论证明了当所有控制目标实现时,控制系统为全局k-指数稳定（GKES）的,理论分析和仿真实验证明了算法的有效性和先进性。      

无人机4D制导系统研究

基于逆运动学方法设计了无人机四维制导系统。基本姿态控制器采用基于在线神经网络的非线性动态逆控制器。动态逆控制器用来对消无人机的非线性，在线神经网络补偿对消不精确引起的状态误差。制导系统的任务就是由给定的三维航迹，解算出航迹角，并生成三个姿态角指令，同时设计发动机控制回路以控制航迹速度，最终实现精确的四维航迹跟随。     

柔性翼微型飞行器水平阵风响应特性实验研究

设计研制了一种飞翼布局的柔性翼和刚性翼微型飞行器,并在风洞中研究了两种微型飞行器在定常风和水平阵风作用下的气动特性,给出了柔性翼和刚性翼微型飞行器气动特性的差别.研究结果表明:不论是在定常风情况下,还是在水平阵风环境下,柔性翼的气动特性要优于刚性翼结构,柔性翼具有延迟失速和缓和阵风影响的能力,有利于稳定飞行.PIV测量结果表明:由于柔性翼的变形使刚性翼和柔性翼翼面上的流态不同,从而使微型飞行器的气动特性发生改变.