三轴稳定卫星无陀螺姿态确定算法研究

针对三轴稳定卫星进行了正常飞行模式下无陀螺姿态确定算法研究，采用磁强计、地球敏感器和太阳敏感器组合获得姿态数据，利用四元数法和高斯－马尔可夫过程建立了姿态确定估计器算法模型。通过数学仿真证明，此姿态确定算法能够对星体姿态进行较精确的估计或校正，满足卫星控制精度要求。     

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。      

吸气式高超声速飞行器三维后体尾喷管优化设计

三维后体尾喷管是吸气式高超声速飞行器产生推力、升力的关键部件,需要精细设计,最大限度地提升三维膨胀过程中的气动特性。本文在二维后体尾喷管优化设计的基础上,发展了一种三维后体尾喷管的优化设计方法。通过参数化建模、三维喷管计算网格自动生成、空间推进CFD解算器及NSGA-II多目标优化软件等技术手段,对后体尾喷管三维构型进行了多目标优化设计。优化后的三维后体尾喷管与原始喷管相比,推力和升力都得到了较大提升。     

基于Murty方法的多目标跟踪快速算法

JPDA是一种有效的多目标跟踪算法，但算法的复杂度随着目标和观测值的增加而显著增长。为了减少JPDA算法所需要的存贮空间和计算时间，通过Murty方法，得到K个最优的目标与观测值对应关系，再利用这K个最优对应关系实现JPDA算法。仿真结果表明，新算法跟踪成功率与JPDA相近，所需的时间远低于JPDA算法。     

应用后缘装置的跨声速层流翼型多岛优化设计

高雷诺数状态下,自然层流技术(Natural laminar flow,NLF)是减小机翼表面湍流摩擦阻力的有效方法。然而由于层流翼面上大范围顺压梯度的存在使得后缘处的恢复压差更大,产生更强的激波。因此在减小摩擦阻力的同时又增加了激波阻力。本文采用后缘装置(Trailing edge device,TED)来控制翼型后缘处的激波强度,基于线性稳定性理论(Linear stability theory,LST)的eN方法对流动进行转捩判断,进而应用多岛并行多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm,MOEA)以获得大范围层流区域和弱化激波强度为目标对翼型进行优化设计。优化结果表明合作均衡策略耦合进化算法可以快速地捕捉到该多目标问题的Pareto阵面解,阵面上翼型的波阻力和摩擦阻力性能较初始翼型大大改善。同时,采用后缘装置控制激波强度时,无论在设计点还是偏离设计点时,优化后翼型均具有良好的升阻力特性和鲁棒性。     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

带副翼三维机翼绕流的N-S方程解

提出了一种求解带副翼偏转三维机翼绕流的N-S方程计算方法。采用对接分区网格与分区求解算法的结合,有效地求解绕此外形的复杂流动。提出了一种满足通量守恒的内边界耦合条件。数值方法中选用vanLeer分裂格式离散无粘通量项,并构造了一种Limiter函数以保证TVD性质,采用中心差分格式来离散粘性通量项。数值算例表明该方法是求解带操纵面偏转的机翼绕流的有效方法。     

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

基于Broyden算法的航空发动机气路故障诊断

针对基于Kalman的故障诊断算法响应速度慢、多故障诊断及非设计点诊断精度低的问题,提出一种基于改进Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法。针对涡轴发动机,以模型输出跟踪发动机输出为准则确定3个方程,结合发动机模型中的2个平衡方程,构建气路故障诊断方程组,通过改进Broyden算法求解方程组以获得部件性能退化因子及模型猜值。数字仿真结果表明,所提出的基于Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法,在包线内的单故障和多故障诊断稳态误差均小于0.35%,且诊断过程算法单步运行最大耗时小于2ms,具有良好的实时性,远优于Kalman滤波方法,验证了算法的先进性。     

基于混合遗传算法的中国旅行商问题满意解

针对组合优化中的旅行商问题 ,提出了贪心法与遗传算法相结合的混合遗传算法。文中给出了相应步骤并就中国旅行商问题得出满意解 ,该解优于已报道的结果。