SMART STRUCTURES USING PIEZOELEMENTS FOR ACTIVE VIBRATION AND NOISE SUPPRESSION IN AVIATION AND AEROSPACE

具有减振降噪功能的压电智能结构是智能材料与结构的一个重要分支。在航空航天领域存在一些典型结构,如飞机机舱、空间站、卫星太阳能帆板和通讯天线以及直升机旋翼等,其振动与辐射噪声造成很多不利影响。为了研究这些结构的振动与噪声控制方法,制作了几个实验模型如大型薄壁复合材料圆桶、柔性梁、钢架及旋翼系统模型,通过压电传感器、驱动器布置数量和位置的优化,采用不同的控制算法,在基于个人计算机的测控平台上进行了振动控制实验,取得了明显的减振降噪效果。     

利用展向吹气控制机翼上的“迟滞环”(英文)

本文给出了利用展向吹气控制飞行器正弦俯仰振荡的气动力迟滞环。模型为６０°三角翼翼－身组合体;俯仰振荡的减缩频率为０．０３９和０．０７８,实验迎角范围为０°～６０°。实验研究包括流态显示和气动力测量。结果表明展向吹气可以明显改善飞行器动态运动中的气动力迟滞特性,使上仰和下俯过程中气动力的差异显著减小,即减小了“迟滞环”的宽度。     

常值推力下面内轨道优化的一种改进间接法

针对常值推力下航天器面内轨道转移燃耗最省的轨道优化问题,利用极大值原理导出了最优轨迹下推力方向角应满足的控制方程,结合动力学方程建立了一种求解航天器面内最优转移轨道的改进间接法,及其在推力方向角调节能力受限条件下的应用方法。由于避免了协态变量微分方程组的求解,改进间接法相对于传统间接法降低了初值猜测的难度和计算量;与采用Gauss伪谱法求解相比,所建立的改进间接法求解结果精度更高,数值光滑性更好。仿真算例表明:推力方向角调节能力受限会改善推力方向角变化规律,降低推力方向角变化范围;就燃耗而言,推力越大燃耗越多,优化轨道节省燃耗更加显著。     

空间小推力轨道最优Bang-Bang控制的两类延拓解法综述

介绍了空间小推力轨道优化问题中的最优Bang-Bang控制问题,对两类延拓解法给出了描述:第一类解法首先求解能量最优解,然后采用能量–燃耗同伦得到最优Bang-Bang控制;第二类解法引入推力开关切换准则,以双脉冲解作为初解,通过参数延拓得到最优Bang-Bang控制。对两类延拓解法进行了比较,指出了各自的优势与特点。对延拓方法应用于求解更加复杂的小推力轨道设计问题进行了展望,提出了包含初解、延拓与拼接三要素的人工智能轨道优化概念。     

发动机流量测控设备校准系统设计与实现

为了验证发动机流量测控设备的准确性和可靠性,本文建立一套流量测控设备的校准系统,实现对发动机流量测控设备进行校准。完成了发动机流量测控设备校准系统的不确定度分析,设计了校准系统中的关键硬件系统,开发了校准系统软件系统,从而实现对发动机流量测控设备的自动控制和校准,该校准系统具有配置灵活和操作简单的特点。     

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。      

基于数字虚拟飞行的民机侧风着陆地面航向操稳特性评估

基于民机的适航要求,建立了一种基于数字虚拟飞行的侧风着陆地面航向操稳特性评估方法。以着陆滑跑过程中最大机体倾斜角和最大航迹偏移量作为评估的关键参数,依据人机闭环数字飞行仿真计算结果,评估了某大型水陆两栖飞机侧风着陆任务的地面航向操稳特性适航符合性。对于20 kts侧风分量,算例飞机着陆滑跑的机身最大机体倾斜角为3.44°,最大侧向航迹偏差为2.51 m,能够满足适航要求。进一步研究表明,侧风分量大小、道面污染情况均影响侧风着陆的安全性。在干道面上当侧风分量超过30 kts时即会出现地面打转现象;道面污染增加滑跑减速所消耗的跑道长度,同时不利于驾驶员对滑行航向的控制。所提评估方法可应用于民机的概念和方案设计阶段,并为后续开展飞行试验验证等提供理论参考。      

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。